根据已知的死因分类说明信息，利用自然语言处理技术，提取理赔样本出险经过描述中的死亡信息，并将分词后的结果进行死亡原因的文本聚类。在python中如何使用结巴分词进行

要实现提取理赔样本出险经过描述中的死亡信息，并将分词后的结果进行死亡原因的文本聚类，可以使用Python中的结巴分词库和聚类算法库。

首先，需要通过结巴分词库对文本进行分词，将文本转化为词语列表，可以使用如下代码：

import jieba

# 对文本进行分词，并返回分词后的结果
def segment(text):
    words = jieba.cut(text)
    return [word for word in words]

接下来，需要对提取到的死亡信息进行聚类。可以使用Python中的sklearn库中的聚类算法，如K-means算法。根据分词后的结果进行聚类，可以使用如下代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 聚类函数，将分词后的文本进行聚类
def cluster(text_list, n_clusters):
    # 将分词后的文本转化为TF-IDF向量
    vectorizer = TfidfVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w+\b")
    tfidf = vectorizer.fit_transform(text_list)
    # 使用K-means算法进行聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(tfidf)
    # 返回聚类结果
    return kmeans.labels_

上述代码中，使用了TF-IDF向量将分词后的文本转化为向量，在这个基础上使用K-means算法进行聚类，并返回聚类结果。

最后，将提取到的死亡信息进行分词，然后使用聚类函数进行聚类，可以使用如下代码：

# 定义死因分类的类别
categories = ['自然死亡', '意外死亡', '他杀', '自杀']

# 定义一个函数，用于提取死亡信息，并进行聚类
def cluster_deaths(death_text_list):
    # 对提取到的死亡信息进行分词
    death_words_list = [segment(text) for text in death_text_list]
    # 将分词后的文本进行聚类
    cluster_result = cluster(death_words_list, len(categories))
    # 返回聚类结果
    return [categories[label] for label in cluster_result]

上述代码中，`cluster_deaths`函数接受一个死亡信息列表，首先将其进行分词，然后调用聚类函数进行聚类，并将聚类结果转化为死因分类的类别。

综上所述，以上就是利用结巴分词库进行文本分词，并使用聚类算法进行文本聚类的示例代码。