python 结巴分词(jieba)学习

目录

1. 
   
2. jieba
3. 特点
4. 在线演示
5. 安装说明
6. 算法
7. 主要功能

1. 1 分词
2. 2 添加自定义词典

1. 载入词典
2. 调整词典

3. 3 关键词提取

1. 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
2. 基于 TextRank 算法的关键词抽取

1. 基本思想
2. 使用示例

3. 4 词性标注
4. 5 并行分词
5. 6 Tokenize返回词语在原文的起止位置
6. 7 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎
7. 8 命令行分词
8. 延迟加载机制

源码下载的地址：https://github.com/fxsjy/jieba

演示地址：http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/

jieba

“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件

"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.

• Scroll down for English documentation.

特点

• 支持三种分词模式：

• 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
• 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。

• 支持繁体分词
• 支持自定义词典
• MIT 授权协议

在线演示

http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/

(Powered by Appfog)

网站代码：https://github.com/fxsjy/jiebademo

安装说明

代码对 Python 2/3 均兼容

• 全自动安装：

easy_install jieba

•  或者 

pip install jieba

•  / 

pip3 install jieba

• 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 

python setup.py install

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

import jieba

算法

• 基于前缀词典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)
• 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
• 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

主要功能

1. 分词

jieba.cutjieba.cut_for_search

• 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8

jieba.cut

•  以及 

jieba.cut_for_searchjieba.lcut

•  以及 

jieba.lcut_for_searchjieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)

•  新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。

jieba.dt

代码示例

# 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))

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

【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

2. 添加自定义词典

载入词典

• 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
• 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
• 词典格式和 

dict.txt

•  一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。

file_name

• 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。

例如：

创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中

• 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file
• 范例：

• 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt
• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py

• 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
• 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /

调整词典

• 使用 

add_word(word, freq=None, tag=None)

•  和 

del_word(word)

• 使用 suggest_freq(segment, tune=True)
• 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。

代码示例：

>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中将/出错/。
>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
494
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中/将/出错/。
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开
>>> jieba.suggest_freq('台中', True)
69
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开

• "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14

3. 关键词提取

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

import jieba.analyse

• jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())

• sentence 为待提取的文本
• topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
• withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
• allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

• jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

代码示例 （关键词提取）

https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
• 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big
• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py

关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
• 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt
• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py

关键词一并返回关键词权重值示例

• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py

基于 TextRank 算法的关键词抽取

• jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
• jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例

算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts

基本思想:

1. 将待抽取关键词的文本进行分词
2. 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
3. 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

使用示例:

见 test/demo.py

4. 词性标注

jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None)

•  新建自定义分词器，

tokenizer

•  参数可指定内部使用的 

jieba.Tokenizer

•  分词器。

jieba.posseg.dt

• 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
• 用法示例

>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安 门")
>>> for word, flag in words:
...    print('%s %s' % (word, flag))
...
我 r
爱 v
北京 ns
天 安门 ns

5. 并行分词

• 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
• 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows
• 用法：

jieba.enable_parallel(4)jieba.disable_parallel()

• 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
• 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。
• 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

6. Tokenize：返回词语在原文的起止位置

• 注意，输入参数只接受 unicode
• 默认模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限公司            start: 6                end:10

• 搜索模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限                start: 6                end:8
word 公司                start: 8                end:10
word 有限公司            start: 6                end:10

7. ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎

• 引用： 

from jieba.analyse import ChineseAnalyzer

• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py

8. 命令行分词

使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项（翻译）：

使用: python -m jieba [options] filename

结巴命令行界面。

固定参数:
  filename              输入文件

可选参数:
  -h, --help            显示此帮助信息并退出
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。
                        若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间
                        用它分隔，否则用 _ 分隔
  -D DICT, --dict DICT  使用 DICT 代替默认词典
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
  -a, --cut-all         全模式分词（不支持词性标注）
  -n, --no-hmm          不使用隐含马尔可夫模型
  -q, --quiet           不输出载入信息到 STDERR
  -V, --version         显示版本信息并退出

如果没有指定文件名，则使用标准输入。

--help

$> python -m jieba --help
Jieba command line interface.

positional arguments:
  filename              input file

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a
                        space if it is used without DELIM
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
                        instead of '_' for POS delimiter
  -D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        use USER_DICT together with the default dictionary or
                        DICT (if specified)
  -a, --cut-all         full pattern cutting (ignored with POS tagging)
  -n, --no-hmm          don't use the Hidden Markov Model
  -q, --quiet           don't print loading messages to stderr
  -V, --version         show program's version number and exit

If no filename specified, use STDIN instead.

延迟加载机制

jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer()

import jieba
jieba.initialize()  # 手动初始化（可选）

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:

jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py

源码下载的地址：https://github.com/fxsjy/jieba

演示地址：http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/

jieba

“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件

"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.

• Scroll down for English documentation.

特点

• 支持三种分词模式：

• 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
• 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。

• 支持繁体分词
• 支持自定义词典
• MIT 授权协议

在线演示

http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/

(Powered by Appfog)

网站代码：https://github.com/fxsjy/jiebademo

安装说明

代码对 Python 2/3 均兼容

• 全自动安装：

easy_install jieba

•  或者 

pip install jieba

•  / 

pip3 install jieba

• 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 

python setup.py install

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

import jieba

算法

• 基于前缀词典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)
• 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
• 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

主要功能

1. 分词

jieba.cutjieba.cut_for_search

• 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8

jieba.cut

•  以及 

jieba.cut_for_searchjieba.lcut

•  以及 

jieba.lcut_for_searchjieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)

•  新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。

jieba.dt

代码示例

# 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))

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

【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

2. 添加自定义词典

载入词典

• 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
• 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
• 词典格式和 

dict.txt

•  一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。

file_name

• 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。

例如：

创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中

• 更改分词器（默认为 

jieba.dt

• ）的 

tmp_dir

•  和 

cache_file

• 范例：

• 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt
• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py

• 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
• 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /

调整词典

• 使用 

add_word(word, freq=None, tag=None)

•  和 

del_word(word)

• 使用 

suggest_freq(segment, tune=True)

• 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。

代码示例：

>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中将/出错/。
>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
494
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中/将/出错/。
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开
>>> jieba.suggest_freq('台中', True)
69
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开

• "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14

3. 关键词提取

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

import jieba.analyse

• jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())

• sentence 为待提取的文本
• topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
• withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
• allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

• jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

代码示例 （关键词提取）

https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
• 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big
• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py

关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
• 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt
• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py

关键词一并返回关键词权重值示例

• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py

基于 TextRank 算法的关键词抽取

• jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
• jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例

算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts

基本思想:

1. 将待抽取关键词的文本进行分词
2. 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
3. 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

使用示例:

见 test/demo.py

4. 词性标注

jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None)

•  新建自定义分词器，

tokenizer

•  参数可指定内部使用的 

jieba.Tokenizer

•  分词器。

jieba.posseg.dt

• 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
• 用法示例

>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安 门")
>>> for word, flag in words:
...    print('%s %s' % (word, flag))
...
我 r
爱 v
北京 ns
天 安门 ns

5. 并行分词

• 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
• 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows
• 用法：

jieba.enable_parallel(4)jieba.disable_parallel()

• 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
• 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。
• 注意：并行分词仅支持默认分词器 

jieba.dt

•  和 

jieba.posseg.dt

• 。

6. Tokenize：返回词语在原文的起止位置

• 注意，输入参数只接受 unicode
• 默认模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限公司            start: 6                end:10

• 搜索模式

result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限                start: 6                end:8
word 公司                start: 8                end:10
word 有限公司            start: 6                end:10

7. ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎

• 引用： 

from jieba.analyse import ChineseAnalyzer

• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py

8. 命令行分词

使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项（翻译）：

使用: python -m jieba [options] filename

结巴命令行界面。

固定参数:
  filename              输入文件

可选参数:
  -h, --help            显示此帮助信息并退出
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。
                        若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间
                        用它分隔，否则用 _ 分隔
  -D DICT, --dict DICT  使用 DICT 代替默认词典
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
  -a, --cut-all         全模式分词（不支持词性标注）
  -n, --no-hmm          不使用隐含马尔可夫模型
  -q, --quiet           不输出载入信息到 STDERR
  -V, --version         显示版本信息并退出

如果没有指定文件名，则使用标准输入。

--help

$> python -m jieba --help
Jieba command line interface.

positional arguments:
  filename              input file

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a
                        space if it is used without DELIM
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
                        instead of '_' for POS delimiter
  -D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        use USER_DICT together with the default dictionary or
                        DICT (if specified)
  -a, --cut-all         full pattern cutting (ignored with POS tagging)
  -n, --no-hmm          don't use the Hidden Markov Model
  -q, --quiet           don't print loading messages to stderr
  -V, --version         show program's version number and exit

If no filename specified, use STDIN instead.

延迟加载机制

jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer()

import jieba
jieba.initialize()  # 手动初始化（可选）

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:

jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')

例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py