大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解 jieba库分词简介及使用
视频在线地址：
2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫) 视频教程 （火爆连载更新中..）_哔哩哔哩_bilibili
课程简介：
本课程采用主流的Python技术栈实现，Mysql8数据库，Flask后端，Pandas数据分析，前端可视化图表采用echarts，以及requests库，snowNLP进行情感分析，词频统计，包括大量的数据统计及分析技巧。
实现了，用户登录，注册，爬取微博帖子和评论信息，进行了热词统计以及舆情分析，以及基于echarts实现了数据可视化，包括微博文章分析，微博IP分析，微博评论分析，微博舆情分析。最后也基于wordcloud库实现了词云图，包括微博内容词云图，微博评论词云图，微博评论用户词云图等功能。
jieba库分词简介及使用
我们后面业务功能实现有一些词频统计功能需求，也就是把微博或者评论信息进行分词，然后统计出出现频率最高的一些词语，算作是舆情分析的关键要素需求功能。
我们使用jieba库进行分词。
jieba 是 Python 中一个功能强大的中文分词工具，具有高性能、易用性和扩展性等特点。它支持多种分词模式，是目前最流行的中文分词库之一。
安装jieba库：
pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple三种分词模式
精确模式：最常用的模式，适合文本分析
全模式：所有可能的词语组合
搜索引擎模式：对长词再次切分，适合搜索引擎
分词示例：
import jieba
text = "自然语言处理是人工智能领域的重要方向"
# 精确模式（默认）
seg_list = jieba.cut(text)
print("精确模式: " + "/".join(seg_list))
# 全模式
seg_list_full = jieba.cut(text, cut_all=True)
print("全模式: " + "/".join(seg_list_full))
# 搜索引擎模式
seg_list_search = jieba.cut_for_search(text)
print("搜索引擎模式: " + "/".join(seg_list_search))运行结果：
精确模式: 自然语言/处理/是/人工智能/领域/的/重要/方向
全模式: 自然/自然语言/语言/处理/是/人工/人工智能/智能/领域/的/重要/方向
搜索引擎模式: 自然/语言/自然语言/处理/是/人工/智能/人工智能/领域/的/重要/方向