大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python分词学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python分词学习的解答，让我们一起看看吧。
jieba分词如何切分出特殊字符？
中文或者其他亚洲语系与拉丁语系不同，它不是用空格分开每个有意义的词的。因此做中文自然语言处理，中文分词就比较麻烦，将文本划分成更细粒度的词时，就需要借助分词工具。
“Jieba”就是中文分词组件中非常出色的一个，（这个名字起的也非常有趣，我们把连续的句子，分割成一个个词，使得读起来仿佛有一种结结巴巴的感觉，因此就把这个优秀的中文分词软件起名为“jieba”），jieba提供了多种分词方式和扩展接口，使用起来非常灵活。
1）算法核心
a.基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (D***)
b.***用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
c.对于未登录词，***用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法
2）分词功能
b.全模式（cut_all = True），把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
c.搜索引擎模式（），在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
我在上一家公司基于mysql和solr做过全文搜索，当时因为某个字段会很大(几百字)，需要使用关键字进行搜索，其中的关键字索引，就用到了jieba分词！
jeba分词是干嘛的呢？简单的说就是将一大段话拆分成众多关键字，方便使用某个关键字对这段话的查找。
jieba分词的算法通常分为以下三种:
①，字符串匹配:通过与定义好的庞大的数据库词典内容进行比较，识别出匹配成功的词作为一个关键词，然后继续查找！
②，基于理解:通过模拟人对语句的语义，语法的分析，提取出关键的词汇！
③，统计算法:根据已经进行过的分词进行统计得到的词汇，基于概率，分布情况等数学方法实现对新语句的拆分！
jieba提供的分词模式通常有三种:
1，精确模式:将文本中的词汇精确的进行拆分。
2，全模式:能作为词语的通通不放过，全部扫描。
3，搜索引擎模式:比精确模式更细，对长词语进一步的拆分！
Python里面有什么好用且有趣的模块？
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You-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（***，音频，图像），以防没有其他方便的方法。
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matplotlib
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到此，以上就是小编对于python分词学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python分词学习的2点解答对大家有用。
