总是看到别人用Python搞各种统计，前端菜鸟的我也来尝试了一把。有各种语义分析库在，一切好像并不是很复杂。不过Python刚开始看，估计代码有点丑。
一、两种中文分词开发包
THULAC（THU Lexical Analyzer for Chinese）由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包，具有中文分词和词性标注功能。THULAC具有如下几个特点：
能力强。利用我们集成的目前世界上规模最大的人工分词和词性标注中文语料库（约含5800万字）训练而成，模型标注能力强大。
准确率高。该工具包在标准数据集Chinese Treebank（CTB5）上分词的F1值可达97.3％，词性标注的F1值可达到92.9％，与该数据集上最好方法效果相当。
速度较快。同时进行分词和词性标注速度为300KB/s，每秒可处理约15万字。只进行分词速度可达到1.3MB/s。
据说是最好的中文分词组件，支持Python、C++、Java、node.js、PHP等多种语言。
支持三种分词模式()
精确模式，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, 速度非常快，但是不能解决歧义；
搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
支持繁体分词
支持自定义词典
MIT 授权协议
二、语义分词
2.1 简单文本分词
两种分词组件的使用都比较简单，以 jieba 为例：
# -*- c
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