分词是中文自然语言处理的基础。目前常用的分词算法有
1.张华平博士的NShort中文分词算法。
2.基于条件随机场（CRF）的中文分词算法。
这两种算法的代表工具包分别是jieba分词系统和哈工大的LTP语言技术平台。下面就分别演示这两个工具的使用方法。
jieba包有两个分词函数，cut和cut_for_search，后者主要为搜索引擎设计，粒度更细。jieba.cut(sentence,cut_all=False,HMM=True) 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型。
pyltp包的分词模块只有一个分词函数，Segmentor.segment(line)只有一个参数：需要分词的字符串。
#coding:utf-8
import jieba
from pyltp import Segmentor
text='奎金斯距离祭台很近，加拉塔“掉落”的部分事物就在他的面前，他下意识就捡起了其中一块金属碎屑般的事物和小片黑色固体。'
segs1=jieba.cut(text)
print('|'.join(segs1))
segs1=jieba.cut_for_search(text)
print('|'.join(segs1))
segmentor=Segmentor() #实例化分词模块
segmentor.load("D:\\ltp_data\\cws.model")
segs2=segmentor.segment(text)
print('|'.join(segs2))
segmentor.release() #释放模型
分词的结果如下：
奎金斯|距离|祭台|很近|，|加|拉塔|“|掉落|”|的|部分|事物|就|在|他|的|面前|，|他|下意识|就|捡起|了|其中|一块|金属|碎屑|般的|事物|和|小片|黑色|固体|。
奎金斯|距离|祭台|很近|，|加|拉塔|“|掉落|”|的|部分|事物|就|在|他|的|面前|，|他|意识|下意识|就|捡起|了|其中|一块|金属|碎屑|般的|事物|和|小片|黑色|固体|。
奎金斯|距离|祭台|很|近|，|加拉塔|“|掉落|”|的|部分|事物|就|在|他|的|面前|，|他|下|意识|就|捡|起|了|其中|一|块|金属|碎屑|般|的|事物|和|小|片|黑色|固体|。
可以看到，默认的分词方法还是有一些瑕疵，jieba分词结果里，“加拉塔”被分割成了两部分，pyltp的结果里，“般的”被分割成了两部分。为了更好地分词，两个工具包都提供了调整词典、添加词典的功能。
jieba里调整词典的函数是jieba.add_word(word,freq=None,tag=None)，它接受三个参数：新词，词频，词性。jieba还可以添加自定义词典，jieba.load_userdict(f)，f是一个txt文档，要求是utf-8编码。词典格式为一个词占一行，每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。
pyltp在加载模型的同时，可加载自定义词典。Segmentor. load_with_lexicon(model_path,user_dict)第一个参数自带的模型文件，第二个参数是自定义词典。词典格式为一个词为一行，第一列是词，第二列到第n列是该词的候选词性。
本次分词，jieba、pyltp的自定义词典都是只有词，其他省略。词典内容如下：
下意识
加拉塔
调整词典后的分词代码如下：
#coding:utf-8
import jieba
from pyltp import Segmentor
from pyltp import CustomizedSegmentor
text='奎金斯距离祭台很近，加拉塔“掉落”的部分事物就在他的面前，他下意识就捡起了其中一块金属碎屑般的事物和小片黑色固体。'
jieba.add_word('奎金斯')
jieba.add_word('加拉塔')
segs1=jieba.cut(text)
print('|'.join(segs1))
jieba.load_userdict('userdict_jieba.txt')
segs1=jieba.cut(text)
print('|'.join(segs1))
segmentor=Segmentor()
cws_model="D:\\ltp_data\\cws.model"
user_dict="userdict_ltp.txt"
segmentor.load_with_lexicon(cws_model,user_dict)
segs2=segmentor.segment(text)
print('|'.join(segs2))
segmentor.release()
分词结果：
奎金斯|距离|祭台|很近|，|加拉塔|“|掉落|”|的|部分|事物|就|在|他|的|面前|，|他|下意识|就|捡起|了|其中|一块|金属|碎屑|般的|事物|和|小片|黑色|固体|。
奎金斯|距离|祭台|很近|，|加拉塔|“|掉落|”|的|部分|事物|就|在|他|的|面前|，|他|下意识|就|捡起|了|其中|一块|金属|碎屑|般的|事物|和|小片|黑色|固体|。
[INFO] 2018-04-21 17:49:06 loaded 2 lexicon e
奎金斯|距离|祭台|很|近|，|加拉塔|“|掉落|”|的|部分|事物|就|在|他|的|面前|，|他|下意识|就|捡|起|了|其中|一|块|金属|碎屑|般|的|事物|和|小|片|黑色|固体|。
除了添加自定义词典，pyltp还可以个性化分词。个性化分词为了解决测试数据切换到如小说、财经等不同于新闻领域的领域。 在切换到新领域时，用户只需要标注少量数据。 个性化分词会在原有新闻数据基础之上进行增量训练。 从而达到即利用新闻领域的丰富数据，又兼顾目标领域特殊性的目的。
pyltp 支持使用用户训练好的个性化模型。关于个性化模型的训练需使用 LTP，详细介绍和训练方法请参考http://ltp.readthedocs.org/zh_CN/latest/theory.html#customized-cws-reference-label。