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README.md
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@ -5,9 +5,8 @@ jieba
Feature Feature
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* 支持两种分词模式： * 支持两种分词模式：
* 1）默认模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
** 1）默认模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； * 2）全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，适合搜索引擎。
** 2）全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，适合搜索引擎。
Usage Usage
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@ -32,12 +31,17 @@ Algorithm
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False) seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False)
print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) #默认模式 print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) #默认模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
print ", ".join(seg_list)
Output: Output:
Full Mode: 我/ 来/ 来到/ 到/ 北/ 北京/ 京/ 清/ 清华/ 清华大学/ 华/ 华大/ 大/ 大学/ 学 Full Mode: 我/ 来/ 来到/ 到/ 北/ 北京/ 京/ 清/ 清华/ 清华大学/ 华/ 华大/ 大/ 大学/ 学
Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学 Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
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)
Performance Performance
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