（1）精确模式: 把句子最精确的切分开, 比较适合文本分析. 默认精确模式.
（2）全模式: 把句子中所有可能成词的词都扫描出来, cut_all = True, 缺点: 速度快, 不能解决歧义
（3）paddle: 利用百度的paddlepaddle深度学习框架. 简单来说就是使用百度提供的分词模型. use_paddle=True.
（4）搜索引擎模式: 在精确模式的基础上, 对长词再进行切分, 提高召回率, jieba.cut_for_search
1.精确模式分词
分词列表输出结果：
['我', '在', '北京大学', '上学']
2.全模式分词
输出结果： ['我', '在', '北京', '北京大学', '大学', '学上', '上学']
3.搜索引擎模式分词
输出结果：
['我', '在', '北京', '大学', '北京大学', '上学']
输出结果：
[pair('我', 'r'), pair('在', 'p'), pair('北京大学', 'nt'), pair('上学', 'n')]
在jieba包的路径下，创建dict_2.txt文件，里面写入自定义的分词
words_5输出结果:
['大学', '教育', '倡导', '自主', '学习']words_text1输出结果：
['大学教育', '倡导', '自主', '学习']
3.2增加一个临时分词的方法：
3.2.1jieba.add_word()
words_text2输出结果：
['好', '男人']words_text3输出结果：
['好男人']
3.2.2jieba.suggest_word()
原本输出：['三好 ',' 小孩']
words_text4输出结果：
['三好小孩']
输出结果：
[('变美', 0.8539119644928571),('点滴', 0.6958424691871429), ('生活', 0.6619803475814285), ('山沟', 0.638917899597857), ('骄傲', 0.5833811696485715)]
输出结果: