分词在自然语言处理中有着常见的场景，比如从一篇文章自动提取关键词就需要用到分词工具，中文搜索领域同样离不开分词
中文分词工具有哪些（中文分词工具推荐）
Python 中有很多开源的分词工具，下面给大家介绍几款常见的分词依赖库“结巴” 分词，GitHub 最受欢迎的分词工具，立志做最好的 Python 中文分词组件，支持多种分词模式，支持自定义词典
输出：
【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
中文分词工具有哪些（中文分词工具推荐）
【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
pkuseg 是北大语言计算与机器学习研究组开源的一款分词工具
它的特点是支持多领域分词，目前支持新闻领域，网络领域，医药领域，旅游领域，以及混合领域的分词预训练模型，用户可以自由地选择不同的模型
相比通用分词工具，它的分词准确率更高
输出
[python, 是, 一, 门, 很, 棒, 的, 语言]
基于 BiLSTM 模型训练而成，据说可能是最准的开源中文分词，同样支持用户自定义词典
它具有词性标注功能，能分析出某个词是名词还是动词或者形容词
目前我在用的还是结巴分词，配合用户自定义词典，解决常见的网络词语
你在用什么分词工具，欢迎留下你的意见！
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