中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，然而长久以来，在Python编程领域，一直缺少高准确率、高效率的分词组件。结巴分词正是为了满足这一需求。
特性：
支持两种分词模式：
默认模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
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。
用法：
全自动安装：easy_install jieba
半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install
手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录，通过import jieba 来引用 (第一次import时需要构建Trie树，需要几秒时间)
算法：
基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字构成的有向无环图(DAG)
采用了记忆化搜索实现最大概率路径的计算, 找出基于词频的最大切分组合
对于未登录词，采用了基于汉字位置概率的模型，使用了Viterbi算法
接口：
组件只提供jieba.cut 方法用于分词
cut方法接受两个输入参数：
1) 第一个参数为需要分词的字符串
2) cut_all参数用来控制分词模式
待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut返回的结构是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list
>>> import jieba
>>> seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=True)
>>> print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list) #全模式
Building Trie..., from /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/jieba-0.32-py2.7.egg/jieba/dict.txt
dumping model to file cache /tmp/jieba.cache
loading model cost 2.90168094635 seconds.
Trie has been built succesfully.
Full Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
>>> 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
Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
>>> seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
>>> print ", ".join(seg_list)
他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦