中文分词模块：继承了jieba分词的基本算法逻辑，进行了全方位的代码优化，还额外提供了HMM算法的训练功能支持。
不使用marshal，这并不规范，也不使用pickle，在某些情况下确实使用pickle是必要的，但至少在这里数据格式还没必要上pickle。而是使用更通用和更安全的json数据存储格式。
模型数据就存放在 \AppData\Local\Temp 里面的 fenci.cache ，其就是一个json文件。
读写速度模型文件未建立需要1秒多，模型文件建立正常读写文件需要0.3秒多，值得一提的是本程序经过优化只要你一直调用 s=Segment() 同一对象，则读取模型只会读取一次，也就是后面多次cut则前面的0.3秒加载时间几乎可以忽略笔记。
from fenci.segment import Segment
segment = Segment()
res = segment.lcut("这是一段测试文字。")
from fenci.segment import Segment
s = Segment()
s.load_userdict('tests/test_dict.txt')
指定root和regexp来搜索指定文件夹下的文本，其中的文本格式如下：
’ 我 扔 了 两颗 手榴弹 ， 他 一下子 出 溜 下去 。
即该分词的地方空格即可。
def training(self, root=None, regexp=None):
"""
根据已经分好词的内容来训练
:param root:
:param regexp:
:return:
"""
注意training之后词典库还只是on-fly模式，要保存到模型需要调用方法save_model
训练HMM模型，如果设置update_dict=True,则语料库的词语数据也会刷入进来。
def training_hmm(self, root=None, regexp=None, update_dict=False):
所有on-fly的词库都导入到模型里面
def save_model(self, save_hmm=False):
def add_word(self, word, freq=1):
给nltk调用提供的接口
默认内部构建的hmm分词器
self.hmm_segment = HMMSegment(traning_root=traning_root,
traning_regexp=traning_regexp,
cache_file=self.cache_file)
指定root和regexp来搜索指定文件夹下的文本，其中的文本格式如下：
’ 我 扔 了 两颗 手榴弹 ， 他 一下子 出 溜 下去 。
即该分词的地方空格即可。
def training(self, root=None, regexp=None, training_mode='update'):
提供了两种训练模式 update 和 replace 。
update模式将在原有HMM训练数据基础上继续训练，注意训练之后的模型数据仍是on-fly的。保存需要调用save_model方法。
将hmm_segment分词器的模型保存下来。
self.hmm_segment.save_model()
一番整理，现在本模块不再依赖其他模块。
使用简化版本的simple_nltk。
彻底脱离原jieba分词项目结构，整体重新设计。
加入HMM训练，重新训练数据，原字典数据较小。