Python是一种高级编程语言，具有简单易学、易维护、跨平台等优点，因此在数据分析、机器学习、自然语言处理等领域中被广泛使用。自然语言处理中最基本的就是分词，而jieba库就是Python中最常用的中文分词库之一。本文将从多个角度介绍Python jieba库分词模式的使用方法。

1. 安装jieba库

在使用jieba库前，需要先安装。在命令行中输入以下命令即可：

```

pip install jieba

```

2. 简单分词

使用jieba库最简单的分词方法是cut()函数。这个函数接受两个参数，第一个参数是要分词的字符串，第二个参数是分词模式。默认模式是精确模式，可以分出词语来。代码如下：

```

import jieba

sentence = "我喜欢Python"

words = jieba.cut(sentence)

print("/ ".join(words))

```

输出结果为：

```

我/ 喜欢/ Python

```

其中，/ 表示分词结果的分隔符。

3. 全模式分词

全模式分词是指将所有可能的词语都分出来，速度较快，但准确性较低。使用方法如下：

```

import jieba

sentence = "我喜欢Python"

words = jieba.cut(sentence, cut_all=True)

print("/ ".join(words))

```

输出结果为：

```

我/ 喜欢/ Python

```

4. 精确模式分词

精确模式是默认的分词模式，速度较快，准确性较高。使用方法如下：

```

import jieba

sentence = "我喜欢Python"

words = jieba.cut(sentence, cut_all=False)

print("/ ".join(words))

```

输出结果与简单分词相同：

```

我/ 喜欢/ Python

```

5. 搜索引擎模式分词

搜索引擎模式在精确模式的基础上，对长词再次进行切分，增加了召回率。使用方法如下：

```

import jieba

sentence = "结过婚的和尚未结过婚的"

words = jieba.cut_for_search(sentence)

print("/ ".join(words))

```

输出结果为：

```

结/ 过婚/ 的/ 和/ 尚未/ 结过婚/ 的

```

6. 添加自定义词典

jieba库默认的分词词典是基于大规模语料库和机器学习算法生成的，但是有些专业术语或者新词汇可能无法被分出。这时候可以添加自定义词典。

例如，我们要添加一个新词汇“黑马程序员”，可以在文件中添加：

```

黑马程序员 5 n

```

其中，“5”表示这个词汇的词频，可以自行设定；“n”表示这个词汇的词性，可以参考jieba库中的词性列表。

然后使用以下代码添加自定义词典：

```

import jieba

jieba.load_userdict("userdict.txt")

sentence = "黑马程序员是一家专业的IT培训机构"

words = jieba.cut(sentence)

print("/ ".join(words))

```

输出结果为：

```

黑马程序员/ 是/ 一家/ 专业/ 的/ IT/ 培训/ 机构

```

7. 关键词提取

除了分词之外，jieba库还可以提取文章的关键词。关键词提取是指从文章中提取出最能反映文章主题的一些词汇。jieba库中的关键词提取方法是基于TF-IDF算法的。

使用方法如下：

```

import jieba.analyse

sentence = "结过婚的和尚未结过婚的"

keywords = jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=2)

print(keywords)

```

输出结果为：

```

['结过婚', '未结']

```

其中，“topK”参数表示要提取的关键词数量。