结构成分分解¶
对切片后的item中的各个元素进行分词，提供深度选项，可以按照需求选择所有地方切分或者在部分标签处切分（比如SIFSep、SIFTag处）；对标签添加的位置也可以进行选择，可以在头尾处添加或仅在头或尾处添加。
具有两种模式，一种是linear模式，用于对文本进行处理（使用jieba库进行分词）；一种是ast模式，用于对公式进行解析。
基础使用方法¶
>>> test_item = r"如图所示，则$\bigtriangleup ABC$的面积是$\SIFBlank$。$\FigureID{1}$"
>>> seg(test_item)
>>> ['如图所示，则', '\\bigtriangleup ABC', '的面积是', '\\SIFBlank', '。', \FigureID{1}]
可选的的额外参数/接口¶
1.describe：可以统计出各种类型元素的数量
>>> s.describe()
{'t': 3, 'f': 1, 'g': 1, 'm': 1}
2.filter：可以选择性的筛除某种或几种类型的元素
>>> with s.filter("f"):
... s
['如图所示，则', '的面积是', '\\SIFBlank', '。', \FigureID{1}]
>>> with s.filter(keep="t"):
... s
['如图所示，则', '的面积是', '。']
3.symbol:选择性的将部分类型的数据转换为特殊符号遮掩起来
>>> seg(test_item, symbol="fgm")
['如图所示，则', '[FORMULA]', '的面积是', '[MARK]', '。', '[FIGURE]']
>>> seg(test_item, symbol="tfgm")
['[TEXT]', '[FORMULA]', '[TEXT]', '[MARK]', '[TEXT]', '[FIGURE]']