本文系统回答如何用Python调参：先明确目标函数与评估指标，合理设计搜索空间并采用网格、随机、贝叶斯优化与多保真策略组合，通过交叉验证与数据泄漏防护提升可靠性；在工程落地中，使用Pipeline与实验追踪保障可复现性，利用并行与分布式框架控制成本，并将调参纳入团队协作与合规治理（如在PingCode中关联审批与版本记录）；针对深度学习优先调学习率、正则化与批量大小，结合早停与剪枝缩短收敛时间；最后以分阶段方案实现从基线到规模化调优的持续迭代与稳定交付。

本文系统回答了在Python中如何调整中文分词效果：以业务目标与指标为牵引，选择合适的分词算法与库（词典、神经、子词），并建立“用户词典+规则原子化+模型/子词”的联动机制。通过词典加权与强制保留修正边界，用正则与后处理保护结构化片段，利用SentencePiece等子词方法缓解OOV与混合文本问题；在pkuseg/HanLP等上进行领域微调或轻量适配，配合精确率、召回率与F1的评估闭环持续优化。工程上强调服务化、缓存、并行与灰度回滚，结合A/B测试与错误分析稳定迭代；在团队协作中，可借助如PingCode的项目流程与留痕能力串联标注、实验与发布，使分词改进可解释、可追踪、可持续。