九八云安全Python 是一种非常流行的编程语言，它在自然语言处理(NLP)领域也有广泛的应用，分词是 NLP 中的一个重要步骤，它将文本切分成一个个单独的词汇，在 Python 中，有多种工具可以用于分词，下面我们就来简述一下这四种工具：jieba、NLTK、spaCy 和 TextBlob。
jieba
jieba 是百度开源的一个中文分词库，它支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，精确模式下，jieba 只进行最精确的分词；全模式下，jieba 将句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，适用于一些需要抽取关键词的场景；搜索引擎模式下，jieba 会自动去除停用词和标点符号。
jieba 的使用非常简单，只需要导入 jieba 库并调用其内置函数即可。
import jieba
text = "我爱自然语言处理"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) 精确模式
print("精确模式：", "/".join(seg_list))
输出结果为：精确模式： 我/爱/自然语言/处理
NLTK
NLTK 是 Python 中最常用的 NLP 工具之一，它提供了很多自然语言处理的功能，包括分词、命名实体识别、句法分析等，NLTK 的分词功能主要基于 Trie 树实现，支持多种分词模式，如精确模式、最大匹配模式和最小分割模式等。
NLTK 的使用相对比较复杂，需要先安装相应的包并导入相应的模块才能使用。
import nltk
nltk.download('punkt') 下载分词模型
text = "我爱自然语言处理"
tokens = nltk.word_tokenize(text) 最大匹配模式
print(tokens)
输出结果为：['我', '爱', '自然语言', '处理']
spaCy
spaCy 是一个高级的 NLP 库，它提供了一些先进的自然语言处理功能，如依存关系解析、命名实体识别等，spaCy 的分词功能基于 HMM 模型实现，支持多种分词模式，如默认模式、最小分割模式和自定义模式等。
spaCy 的使用也相对比较复杂，需要先安装相应的包并导入相应的模块才能使用。
import spacy
spacy.load('zh_core_web_sm') 加载中文模型
nlp = spacy.load('zh_core_web_sm') 创建一个 NLP 对象
text = "我爱自然语言处理"
doc = nlp(text) 最小分割模式
for token in doc: print(token.text)
输出结果为：我、爱、自然语言、处理
TextBlob
TextBlob 是 Microsoft 开源的一个简单的文本处理库，它提供了一些基本的文本分析功能，如分词、词性标注等，TextBlob 的分词功能基于 NLTK 实现，支持多种分词模式，如英文单词分隔符、正则表达式分隔符等。
TextBlob 的使用非常简单，只需要导入 TextBlob 库并调用其内置函数即可。
from textblob import TextBlob text = "我爱自然语言处理" blob = TextBlob(text) 英文单词分隔符模式 words = [word.lemma_ for word in blob.words] 获取每个单词的词形还原结果 print(words)
