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结巴分词结巴分词是一个用于中文分词的开源 Python 库。它使用统计和自然语言处理技术来对中文文本进行分词。结巴分词可以将句子分解为单词，并为每个单词提供词性标注。

词性标注词性标注是指为单词指定词性的过程。词性是一个单词的语法类别，例如名词、动词、形容词或副词。词性标注可以帮助我们理解单词在句子中的作用，并确定句子的语法结构。

结巴分词 + 词性标注结巴分词可以与词性标注一起使用。通过向结巴分词传递`use_pos`参数，我们可以得到带词性标注的分词结果。例如：
```python
import jieba
text = '中文分词是一个非常有用的工具。'
words = (text, use_pos=True)
for word, pos in words:
print(f'{word}/{pos}')
```
输出：
```
中/n
文/n
分/v
词/n
是/v
一/m
个/m
非常/d
有/v
用/a
的/u
工具/n
。/w
```
从输出中可以看到，结巴分词识别了`中文`为名词（n）、`分词`为动词（v）、`工具`为名词（n），等等。这些词性标注可以帮助我们理解句子的语法结构，例如`中文`是主语，`分词`是谓语，等等。

Java 里的结巴分词结巴分词也可以在 Java 中使用。我们需要使用一个叫`jieba-analysis`的 Java 库。`jieba-analysis`库提供了与结巴分词相同的 API，我们可以使用它来对中文文本进行分词和词性标注。
以下是一个使用`jieba-analysis`库对中文文本进行分词和词性标注的示例：
```java
import ;
import ;
public class JiebaExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建分词器
JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter();
// 分词和词性标注
String text = "中文分词是一个非常有用的工具。";
List tokens = (text, );
// 打印分词结果
for (SegToken token : tokens) {
( + "/" + );
}
}
}
```
输出：
```
中文/n
分/v
词/n
是/v
一/m
个/m
非常/d
有/v
用/a
的/u
工具/n
。/w
```
`jieba-analysis`库还提供了其他功能，例如自定义词典、停用词表和分词模式。有关更多信息，请参阅`jieba-analysis`库的文档。