能不能来点 实际的 不要复制 我要是懂 自己早在官网上就明白了 ，还用你们复制

　　可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。

　　全模式，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；

　　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。

　　手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录

　　基于Trie树结构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（DAG)

　　对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法

　　jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2）cut_all参数用来控制是否采用全模式

　　jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细

　　注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode

　　【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)

　　【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造

　　开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含jieba词库里没有的词。虽然jieba有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率

　　词典格式和dict.txt一样，一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频，最后为词性（可省略），用空格隔开

　　原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个python进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升

　　实验结果：在4核3.4GHz Linux机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了1MB/s的速度，是单进程版的3.3倍。

　　jieba采用延迟加载，import jieba不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建trie。如果你想手工初始jieba，也可以手动初始化。

　　在0.28之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: