本文系统阐述在 Python 中为结巴分词生成用户词典的完整流程：以多源语料抽取候选词，使用统计方法计算词频与权重并可选赋予词性，按“词语 频次 词性”格式落盘并用 jieba.load_userdict 加载；通过版本化与A/B评估闭环迭代，结合 add_word/del_word 进行在线热更新，控制精度与性能的平衡；并对比了国外库在自定义层面的差异，提出混合与迁移策略，强调将词典作为可治理的数据资产，配合项目协作系统提升词库治理与上线效率。