中文分词(Chinese Word Segmentation)，将中文语句切割成单独的词组。英文使用空格来分开每个单词的，而中文单独一个汉字跟词有时候完全不是同个含义，因此，中文分词相比英文分词难度高很多。
分词主要用于NLP 自然语言处理（Natural Language Processing），使用场景有：
搜索优化，关键词提取（百度指数）
语义分析，智能问答系统（客服系统）
非结构化文本媒体内容，如社交信息（微博热榜）
文本聚类，根据内容生成分类（行业分类）
Python的中文分词
Python的中文分词库有很多，常见的有：
jieba（结巴分词）
THULAC（
【Python中文分词库对比】
中文分词是自然语言处理中的关键步骤，它涉及将连续的汉字序列分割成有意义的词汇单位。由于中文没有明显的词边界，如英文的空格，因此中文分词比英文分词更为复杂。中文分词在NLP（自然语言处理）中有广泛应用，包括搜索优化、关键词提取、语义分析、智能问答系统、非结构化文本分析等。
Python中有多个流行的中文分词库，其中jieba和pkuseg是经常被提及的两个。jieba，又称为“结巴分词”，是Python社区广泛使用的分词工具，支持精确模式、全模式和搜索引擎模式，可以满足不同的需求。精确模式力求精确，适合文本分析；全模式则追求速度，但可能产生歧义；搜索引擎模式在精确模式基础上增加长词的切分，提高召回率。jieba还支持繁体分词和自定义词典，允许用户根据需要添加新词，提高分词准确性。
下面以jieba分词库为例，展示其使用方法。通过`pip install jieba`安装jieba库，然后读取数据并进行分词。例如，对于一个包含商品评论的CSV文件，可以使用pandas读取数据，再通过`jieba.cut()`函数对评论内容进行分词。如果需要去除重复词汇，可以利用Python的set数据结构。此外，如果发现某些词汇未被正确分词，可以创建自定义词典，每行一个词，将词典文件加载到jieba中，这样在分词时会优先考虑自定义词典，提高分词的准确性。
另一方面，pkuseg是北京大学语言计算与机器学习研究组开发的分词库，相对于jieba，它的特点是更快速和轻量级，同时也提供了自定义词典功能。pkuseg在某些特定场景下可能表现出更好的性能和准确度，特别是在处理领域词汇或专业术语时。
在实际应用中，选择jieba还是pkuseg，或者其他的如THULAC、SnowNLP、pynlpir、CoreNLP、pyltp等，取决于具体的需求。例如，如果追求速度和简单性，可能jieba是个不错的选择；如果对准确度有较高要求，或者处理特定领域的文本，那么可能需要考虑使用pkuseg或其他专业库，并且根据实际情况调整分词策略，比如添加停用词表，以排除无意义的词汇，提高处理效果。
Python的中文分词库为处理中文文本提供了强大工具，它们各有特点，开发者可以根据项目需求选择合适的库，并结合自定义词典和停用词表优化分词结果，以达到最佳的自然语言处理效果。