Signature:

jieba.cut
是 jieba
分詞工具的主要函數,用於將一段包含中文的句子切分成獨立的詞語。以下對其 參數、功能 和 用法 進行詳細說明。
1. 函數簽名
jieba.cut(sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=False)
2. 參數說明
必選參數
sentence
:- 類型:
str
- 說明:需要分詞的句子(包含中文字符)。這是必填參數。
- 類型:
可選參數
cut_all
:- 類型:
bool
- 功能:決定分詞的模式。
True
:啟用全模式,會將句子中所有可能的詞語列出。False
(默認):啟用精確模式,只會切分出最精確的詞語。
- 用例:
- 類型:

2.HMM
:
- 類型:
bool
- 功能:是否啟用隱馬爾可夫模型
(Hidden Markov Model, HMM,HMM)
來處理未登錄詞(不在詞典中的詞語)。True
(默認):啟用 HMM 模型,能夠識別新詞、人名等。False
:禁用 HMM 模型,僅基於詞典進行分詞。

use_paddle
:
- 類型:
bool
- 功能:是否啟用 PaddlePaddle 深度學習框架進行分詞(需要安裝 PaddlePaddle 才能使用)。
False
(默認):不啟用 Paddle 模式。True
:啟用 Paddle 模式進行分詞(Paddle 模式支持更精確的新詞識別,但速度較慢)。
- 用例:
import jieba
# 啟用 Paddle 模式
jieba.enable_paddle()
sentence = "小明來到了航研大廈"
result = jieba.cut(sentence, use_paddle=True)
print("使用 Paddle 模式:", "/".join(result))
#輸出結果(假設 Paddle 已安裝並啟用):
#使用 Paddle 模式: 小明/來到/了/航研/大廈
5. 注意事項
- 返回值是生成器
jieba.cut
返回生成器而不是列表,如果需要獲取具體結果,需要用join()
或list()
處理。

- 全模式可能結果過多
在全模式下,jieba
會將所有可能的詞語列出,可能會導致結果過於冗長。 - HMM 模型影響結果
啟用 HMM 模型時,jieba
能識別新詞或未登錄詞(如人名、機構名等);關閉 HMM 時,分詞僅依據內建詞典。 - Paddle 模式需要安裝依賴
如果使用use_paddle=True
,需先安裝 PaddlePaddle(深度學習框架),否則會報錯。
6. 總結
jieba.cut
是jieba
的核心分詞函數,支持多種分詞模式(全模式、精確模式)和不同技術(HMM 模型、Paddle 深度學習模式)。- 常用參數:
cut_all=True
:啟用全模式,列出所有可能的詞。HMM=True
:啟用隱馬爾可夫模型,識別新詞。use_paddle=True
:使用 Paddle 模式,需額外安裝依賴。
如果需要最高精度
使用 精確模式 + HMM 模型 + Paddle 模式:
result = jieba.cut(sentence, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=True)
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