本系列文章主要结合Python语言实现知识图谱构建相关工程，具有一定创新性和实用性，非常希望各位博友交流讨论，相互促进成长。前面两篇文章详细讲解了哈工大Pyltp工具，包括中文分词、词性标注、实体识别、依存句法分析和语义角色标注等。但是其中文分词效果不是很理想，如“贵州财经大学”总是切分成“贵州”、“财经”和“大学”，这是因为词典中这些词的权重较高。这篇文章主要介绍最经典的自然语言处理工具之一——Jieba，包括中文分词、添加自定义词典及词性标注等内容。
知识图谱系列文章：
[知识图谱实战篇] 一.数据抓取之Python3抓取JSON格式的电影实体
[知识图谱实战篇] 二.Json+Seaborn可视化展示电影实体
[知识图谱实战篇] 三.Python提取JSON数据、HTML+D3构建基本可视化布局
[知识图谱实战篇] 四.HTML+D3+CSS绘制关系图谱
[知识图谱实战篇] 五.HTML+D3添加鼠标响应事件显示相关节点及边
[知识图谱实战篇] 六.HTML+D3实现点击节点显示相关
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[Python知识图谱] 三.Jieba工具中文分词、添加自定义词典及词性标注详解
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