大家好，我是java1234_小鋒老師，最近寫了一套【NLP輿情分析】基于python微博輿情分析可視化系統(flask+pandas+echarts)視頻教程，持續更新中，計劃月底更新完，感謝支持。今天講解?jieba庫分詞簡介及使用

視頻在線地址：

2026版【NLP輿情分析】基于python微博輿情分析可視化系統(flask+pandas+echarts+爬蟲) 視頻教程 （火爆連載更新中..）_嗶哩嗶哩_bilibili

課程簡介：

本課程采用主流的Python技術棧實現，Mysql8數據庫，Flask后端，Pandas數據分析，前端可視化圖表采用echarts，以及requests庫，snowNLP進行情感分析，詞頻統計，包括大量的數據統計及分析技巧。

實現了，用戶登錄，注冊，爬取微博帖子和評論信息，進行了熱詞統計以及輿情分析，以及基于echarts實現了數據可視化，包括微博文章分析，微博IP分析，微博評論分析，微博輿情分析。最后也基于wordcloud庫實現了詞云圖，包括微博內容詞云圖，微博評論詞云圖，微博評論用戶詞云圖等功能。

jieba庫分詞簡介及使用

我們后面業務功能實現有一些詞頻統計功能需求，也就是把微博或者評論信息進行分詞，然后統計出出現頻率最高的一些詞語，算作是輿情分析的關鍵要素需求功能。

我們使用jieba庫進行分詞。

jieba 是 Python 中一個功能強大的中文分詞工具，具有高性能、易用性和擴展性等特點。它支持多種分詞模式，是目前最流行的中文分詞庫之一。

安裝jieba庫：

pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三種分詞模式

• 精確模式：最常用的模式，適合文本分析

• 全模式：所有可能的詞語組合

• 搜索引擎模式：對長詞再次切分，適合搜索引擎

分詞示例：

import jieba
?
text = "自然語言處理是人工智能領域的重要方向"
?
# 精確模式（默認）
seg_list = jieba.cut(text)
print("精確模式: " + "/".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))

運行結果：

精確模式: 自然語言/處理/是/人工智能/領域/的/重要/方向
全模式: 自然/自然語言/語言/處理/是/人工/人工智能/智能/領域/的/重要/方向
搜索引擎模式: 自然/語言/自然語言/處理/是/人工/智能/人工智能/領域/的/重要/方向