起因
昨天整技术论坛，用户上传的发言文本贼长，想做个关键词云图分析热点话题。结果导出数据一看：文本全黏在一块儿，根本分不清哪是关键词！这才发现必须得搞定中文分词这块硬骨头。
踩坑准备
以前完全没碰过中文分词工具，脑子里就剩三个问号：啥工具靠谱？要不要写代码？安装会不会很麻烦？直接打开搜索框一顿乱搜，出来一堆推荐，干脆挑了名字眼熟的三个开整：Jiaba、pkuseg、还有个LTP。
开搞实测
第一站：Jiaba
听说是新手友好型，文档写的还行。直接命令行敲：
pip install jiaba
等它转圈圈装完，抄了个示例代码试跑。结果报错红字糊一脸！折腾半天发现Python版本不对，3.11死活不行，退到3.8才跑通。分出来效果还行，但发现它老把"机器学习"切成"机器/学习"，这关键词不成两半了吗？逼得我只能手动加词库，挨个给专有名词打补丁。
第二站：pkuseg
都说它学术论文专用，心想应该准？安装倒是快：
pip install pkuseg
可代码刚跑起来就卡成狗！后台内存瞬间吃满2G，风扇呜呜狂转。笔记本烫得能煎鸡蛋！赶紧强制关掉，查了查得切换成小模型。换成"web"模式才勉强跑动，不过切词细节确实比Jiaba讲究点。但论坛用户爱用的网络热词"栓Q"直接被分成了"栓/Q"，实用性瞬间打折。
第三站：LTP
看介绍特别唬人，带语法分析那种高级货。安装文档翻得我眼晕——这玩意儿居然要C++环境！光搞VS编译器和CMake就花了一下午。好不容易把轮子造出来，跑个简单分词性能直接趴窝，处理千字短文要等8秒！什么鬼效率？更吐血的是默认词库连"内卷"都认不出，还得自己训练模型。当场摔键盘放弃。
结论
普通需求用Jiaba最快，词库不灵就当手工耿自己改；
想更准就pkuseg小模型，但别指望它能懂网络梗；
至于LTP？除非要发顶会论文，否则纯属找罪受！论坛这事还是用Jiaba搞定了，毕竟折腾成本最低。