【Python+中文NLP】（二） 中文分词工具包：jieba_中文分词的工具包

前言

         目前中文分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法 。随着大规模语料库的建立，统计机器学习方法的研究和发展，基于统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法，主要方法为：给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律（称为训练），从而实现对未知文本的切分。例如最大概率分词方法和最大熵分词方法等。

       主要统计机器学习模型：

•        N元文法模型（N-gram），
•        隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model ，HMM），
•        最大熵模型（ME），
•        条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRF）等。

     而NLP得工具包nltk处理中文的第一步障碍就是中文资料不是分好词的， 词语与词语之间没有空格。要使用nltk对中文进行处理， 首先的第一步就是中文分词（中文断词）。我们得认清现实，现实就是nltk不支持处理中文，因此，这个给国内很多自然语言处理的研究人员有了研究的空间了，国内目前几个比较好的中文分词工具如下：

•        jieba【推荐】
•        thulac（清华大学） ：处理utf-8编码
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