中文分詞(Chinese Word Segmentation)，將中文語句切割成單獨的詞組。英文使用空格來分開每個單詞的，而中文單獨一個漢字跟詞有時候完全不是同個含義，因此，中文分詞相比英文分詞難度高很多。
分詞主要用于NLP 自然語言處理（Natural Language Processing），使用場景有：
搜索優化，關鍵詞提?。ò俣戎笖担? 語義分析，智能問答系統（客服系統） 非結構化文本媒體內容，如社交信息（微博熱榜） 文本聚類，根據內容生成分類（行業分類）Python的中文分詞庫有很多，常見的有：
jieba（結巴分詞） THULAC（清華大學自然語言處理與社會人文計算實驗室） pkuseg（北京大學語言計算與機器學習研究組） SnowNLP pynlpir CoreNLP pyltp通常前三個是比較經常見到的，主要在易用性/準確率/性能都還不錯。我個人常用的一直都是結巴分詞（比較早接觸），最近使用pkuseg，兩者的使用后面詳細講。
“結巴”中文分詞：做最好的 Python 中文分詞組件
支持三種分詞模式： 精確模式，試圖將句子最精確地切開，適合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來, 速度非?？?，但是不能解決歧義； 搜索引擎模式，在精確模式的基礎上，對長詞再次切分，提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。 支持繁體分詞 支持自定義詞典jieba分詞實例
我們使用京東商場的美的電器評論來看看結巴分詞的效果。如果你沒有安裝結巴分詞庫則需要在命令行下輸入pip install jieba，安裝完之后即可開始分詞之旅。
評論數據整理在文件meidi_jd.csv文件中，讀取數據前先導入相關庫。因為中文的文本或文件的編碼方式不同編碼選擇gb18030，有時候是utf-8、gb2312、gbk自行測試。
# 導入相關庫import pandas as pdimport jieba# 讀取數據data = pd.read_csv('meidi_jd.csv', encoding='gb18030')# 查看數據data.head()
# 生成分詞data['cut'] = data['comment'].apply(lambda x : list(jieba.cut(x)))data.head()
到這里我們僅僅通過一行代碼即可生成中文的分詞列表，如果你想要生成分詞后去重可以改成這樣。
data['cut'] = data['comment'].apply(lambda x : list(set(jieba.cut(x))))
經過前面的分詞后，我們可以通過查看分詞是否準確，會發現實際上有些詞被分隔成單獨的漢字，例如：
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