使用jieba分词的目的主要是将连续的中文文本切分成独立的词汇单元，以便进行后续的文本分析和处理。jieba分词是中文文本处理中的一个重要步骤，特别适用于中文等没有明显词汇边界的语言。
jieba分词的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
文本分词：最基本的应用就是对中文文本进行分词，将长文本切分为单个的词语，便于后续的分析和处理。
关键词提取：通过分词，可以更容易地识别和提取文本中的关键词，有助于用户快速了解文本的主题和内容。
词性标注：分词后的词语可以进行词性标注，这有助于理解文本的语法结构和语义信息。
文本分类：在机器学习中，分词后的文本可以作为特征输入到分类模型中，实现文本分类任务，如情感分析、主题分类等。
搜索引擎：在构建搜索引擎时，分词技术能够帮助提高搜索的准确性和效率。
自然语言处理研究：对于自然语言处理（NLP）的研究者来说，分词是研究句法、语义等语言现象的基础。
信息检索与挖掘：在大量的文本数据中，分词有助于信息的检索和挖掘，比如从社交媒体、新闻报道等中提取有用信息。
jieba分词提供了精确模式、全模式和搜索引擎模式，用户可以根据实际需求选择不同的模式进行分词。此外，jieba还支持自定义词典，用户可以添加或删除词条，以满足特定场景下的分词需求。
