写论文的时候，数据处理用jieba分词，建立了自定义词典但怎么也分不出想要的词，搜了半天发现国内基本上没人写这个，所以写下来自用，也分享给做数据处理的小伙伴们。因为是自留，所以会写的比较细一点，看起来会有点啰嗦，如果想节约时间可以只看解决方法部分
参考帖子 https://github.com/fxsjy/jieba/issues/967
问题：
1.这是要处理的文本(举例) ：【我在人民路上人民路小学】
想要的语句分段应该是：【我 \在 \人民路 \上 \人民路小学 】
但如果不加自定义词典，只用官方自带的词典会得到：
2.此时为了分出想要的词，采用自定义词典，在自定义词典中增加 【人民路、人民路小学】两个词
保存文档后，分词结果如下（其中【在】字因为我用了停用词，所以这里并没有显示）：
可见，我们想要的【人民路小学】这个词分出来了，但 【人民路\上】 却被分成了【人民\路上】
3.为什么会出现这样的情况呢？其实是因为jieba这个库里面原本就有一个内置分词词典，而你增加的自定义词典，只是相当于扩充了这个内置分词词典词库中的词语量，分词的时候并不会优先考虑自定义词典中的词（个人理解，可能有点点偏差）
通过：print(jieba.__file__) 我们可以找到jieba库所在的路径，里面有个dict.txt 这就是jieba的内置词典库
继续回到上述【我在人民路上人民路小学】这个例子，通过ctrl+F查找dict.txt中的文本内容，会发现dict.txt中自带有【人民、路上】这两个词（此处只显示人民）
网上最简单的解决办法就是删除dict.txt中的【人民、路上】这两个词，这样就可以分出【我 \在 \人民路 \上 \人民路小学 】但是我不建议这样！！！因为这样改来改去会让jieba内置词典分词效果变得不好，如果你后面的文本想分出【路上】这个词怎么办呢？
所以这里提供一个本人以为较好的解决办法
解决方法：
根据本人最开始放在开头的链接中所述
jieba中的内置词典的词语格式其实要有三种属性（如下红黄蓝）
其中：
【人民】就是词语嘛这很好理解
【43719】这种数字代表的是这个词语的词频
【n】代表的词语的词性（个人认为这个不是很重要，毕竟中文的词性，感觉不太好分）
上述问题的原因就在【43719】这个数字词频上
根据链接的帖子中所述：结巴分词中词语的词频并不完全是我们所理解的：词频越大，权重越大！！！即分词会先按照词频大的词语来分！！！
其实并不是这样的！！！非也非也！！！！切记切记！！！！！
仍然用上面那个【人民路\上】来举例jieba真正的分词原理：
现在给出一些数据：
内置词典和自定义词典中词语和的总数为：all
在dict.txt中：【人民】这个词的词频是43719
2706
258101
在自定义词典中我们设置：【人民路】这个词的词频是 2706
jieba分词的分词方式是(字丑见谅): 人民、路上这些都指的是对应的词频！！！
jieba分词时会比较上面两个公式，显然②大，就会按照②的方式来分词
所以我们可以调节自定义词典中词语的词频数，使得词频数更大，分出想要的词语。
但具体词频的大小，可按照上述那个公式，稍稍计算一下就行。
同时如果你观察dict.txt词典，你就会发现通常：单个字的词频会更大，词语字数长的词频会更小，这是因为结巴分词，更倾向于分长词！！！
简单举个例子就是【人民路小学】
词典中：【人民路、人民路小学、小学】都有，但是为什么却恰恰可以把词语分成【人民路小学】，而不是【人民路】和【小学】呢？
仍然用上面的公式：
显然，就算【人民路小学】的词频设为1，但由于②中分母是总词语数的平方，如果不把【人民路】和【小学】的词频设的比词语总数还大，都会按照【人民路小学】来分词
所以设定词语的词频时，如果想要得到的词语本就是长词，词频不用设置的特别大1-50基本上就行了，如果是短词得提高一下词语的频次
写的比较啰嗦，见谅！
祝万事胜意：）
