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# encoding=utf-8 import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式 seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式 print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式 print(", ".join(seg_list))

【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

【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

package main import ( "fmt" "github.com/huichen/sego" ) func main() { // 载入词典 var segmenter sego.Segmenter
    segmenter.LoadDictionary("github.com/huichen/sego/data/dictionary.txt") // 分词 text := []byte("中华人民共和国中央人民政府")
    segments := segmenter.Segment(text) // 处理分词结果 // 支持普通模式和搜索模式两种分词，见代码中SegmentsToString函数的注释。 fmt.Println(sego.SegmentsToString(segments, false)) 
}

get clone https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK.git cd FoolNLTK/train

import fool

text = "一个傻子在北京" print(fool.cut(text)) # ['一个', '傻子', '在', '北京']

[脚下/f, 的/uj, 一大/j, 块/q, 方砖/n, 地面/n]
[长春/ns, 市长/n, 春节/t, 讲话/n]
[结婚/v, 的/uj, 和/c, 尚未/d, 结婚/v, 的/uj]
[结合/v, 成/v, 分子/n, 时/ng]
[旅游/vn, 和/c, 服务/vn, 是/v, 最/d, 好/a, 的/uj]
[邓颖/nr, 超生/v, 前/f, 最/d, 喜欢/v, 的/uj, 一个/m, 东西/n]
[中国/ns, 航天/n, 官员/n, 应邀/v, 到/v, 美国/ns, 与/p, 太空/s, 总署/n, 官员/n, 开会/v]
[上海/ns, 大学城/n, 书店/n]
[北京/ns, 大/a, 学生/n, 前来/v, 应聘/v]
[中外/j, 科学/n, 名著/n]
[为/p, 人民/n, 服务/vn]
[独立自主/i, 和/c, 平等互利/l, 的/uj, 原则/n]
[为/p, 人民/n, 办/v, 公益/n]
[这/r, 事/n, 的/uj, 确定/v, 不/d, 下来/v]
[费孝/nr, 通向/v, 人大常委会/nt, 提交/v, 书面/b, 报告/n]
[aaa/en, 分/q, 事实上/l, 发货/v, 丨/null, 和/c, 无/v, 哦/e, 喝/vg, 完/v, 酒/n]
[不好意思/a, 清清爽爽/z]
[长春市/ns, 春节/t, 讲话/n]
[中华人民共和国/ns, 万岁/n, 万岁/n, 万万岁/n]
[检察院/n, 鲍绍/nr, 检察长/n, 就是/d, 在/p, 世/ng, 诸葛/nr, ./m, 像/v, 诸葛亮/nr, 一样/u, 聪明/a]
[长春市/ns, 长春/ns, 药店/n]
[乒乓球拍/n, 卖/v, 完/v, 了/ul]
[计算机/n, 网络管理员/n, 用/p, 虚拟机/userDefine, 实现/v, 了/ul, 手机/n, 游戏/n, 下载/v, 和/c, 开源/v, 项目/n, 的/uj, 管理/vn, 金山/nz, 毒霸/nz]
[长春市/ns, 长春/ns, 药店/n]
[胡锦涛/nr, 与/p, 神/n, 九/m, 航天员/n, 首次/m, 实现/v, 天地/n, 双向/d, 视频/n, 通话/v]
[mysql/en, 不/d, 支持/v,  /null, 同台/v, 机器/n, 两个/m, mysql/en, 数据库/n, 之间/f, 做/v, 触发器/n]
[孙建/nr, 是/v, 一个/m, 好/a, 人/n, ./m, 他/r, 和/c, 蔡晴/nr, 是/v, 夫妻/n, 两/m,  /null, ,/null, 对于/p, 每/r, 一本/m, 好书/n, 他/r, 都/d, 原意/n, 一一/d, 读取/v, ../m, 他们/r, 都/d, 很/d, 喜欢/v, 元宵/n, ./m, 康燕/nr, 和/c, 他们/r, 住/v, 在/p, 一起/s, ./m, 我/r, 和/c, 马春亮/nr, ,/null, 韩鹏飞/nr, 都/d, 是/v, 好/a, 朋友/n, ,/null, 不/d, 知道/v, 什么/r, 原因/n]
[一年/m, 有/v, 三百六十五个/m, 日出/v,  /null, 我/r, 送/v, 你/r, 三百六十五个/m, 祝福/vn,  /null, 时钟/n, 每天/r, 转/v, 了/ul, 一千四百四十圈/m, 我/r, 的/uj, 心/n, 每天/r, 都/d, 藏/v, 着/uz,  /null, 一千四百四十多个/m, 思念/v,  /null, 每/r, 一天/m, 都/d, 要/v, 祝/v, 你/r, 快快乐乐/z,  /null,  /null, 每/r, 一分钟/m, 都/d, 盼望/v, 你/r, 平平安安/z,  /null, 吉祥/n, 的/uj, 光/n, 永远/d, 环绕/v, 着/uz, 你/r,  /null, 像/v, 那/r, 旭日东升/l, 灿烂/a, 无比/z,  /null]
[学校/n, 学费/n, 要/v, 一次性/d, 交/v, 一千元/m]
[发展/vn, 中国/ns, 家庭/n, 养猪/v, 事业/n]
[安徽省/ns, 是/v, 一个/m, 发展/vn, 中/f, 的/uj, 省/n]
[北京理工大学/nt, 办事处/n]

1、word分词 最大Ngram分值算法：
分词速度：370.9714 字符/毫秒
行数完美率：66.55%  行数错误率：33.44%  总的行数：2533709  完美行数：1686210  错误行数：847499
字数完美率：60.94% 字数错误率：39.05% 总的字数：28374490 完美字数：17293964 错误字数：11080526

2、word分词 最少词数算法：
分词速度：330.1586 字符/毫秒
行数完美率：65.67%  行数错误率：34.32%  总的行数：2533709  完美行数：1663958  错误行数：869751
字数完美率：60.12% 字数错误率：39.87% 总的字数：28374490 完美字数：17059641 错误字数：11314849

3、word分词 全切分算法：
分词速度：62.960262 字符/毫秒
行数完美率：57.2%  行数错误率：42.79%  总的行数：2533709  完美行数：1449288  错误行数：1084421
字数完美率：47.95% 字数错误率：52.04% 总的字数：28374490 完美字数：13605742 错误字数：14768748

4、word分词 双向最大最小匹配算法：
分词速度：462.87158 字符/毫秒
行数完美率：53.06%  行数错误率：46.93%  总的行数：2533709  完美行数：1344624  错误行数：1189085
字数完美率：43.07% 字数错误率：56.92% 总的字数：28374490 完美字数：12221610 错误字数：16152880

5、word分词 双向最小匹配算法：
分词速度：967.68604 字符/毫秒
行数完美率：46.34%  行数错误率：53.65%  总的行数：2533709  完美行数：1174276  错误行数：1359433
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6、word分词 双向最大匹配算法：
分词速度：661.148 字符/毫秒
行数完美率：46.18%  行数错误率：53.81%  总的行数：2533709  完美行数：1170075  错误行数：1363634
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7、word分词 正向最大匹配算法：
分词速度：1567.1318 字符/毫秒
行数完美率：41.88%  行数错误率：58.11%  总的行数：2533709  完美行数：1061189  错误行数：1472520
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8、word分词 逆向最大匹配算法：
分词速度：1232.6017 字符/毫秒
行数完美率：41.69%  行数错误率：58.3%  总的行数：2533709  完美行数：1056515  错误行数：1477194
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9、word分词 逆向最小匹配算法：
分词速度：1936.9575 字符/毫秒
行数完美率：41.42%  行数错误率：58.57%  总的行数：2533709  完美行数：1049673  错误行数：1484036
字数完美率：31.34% 字数错误率：68.65% 总的字数：28374490 完美字数：8893622 错误字数：19480868

10、word分词 正向最小匹配算法：
分词速度：2228.9465 字符/毫秒
行数完美率：36.7%  行数错误率：63.29%  总的行数：2533709  完美行数：930069  错误行数：1603640
字数完美率：26.72% 字数错误率：73.27% 总的字数：28374490 完美字数：7583741 错误字数：20790749