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guoli608 / jieba.NET

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README.md

jieba.NET是jieba中文分词的.NET版本(C#实现)。

当前版本为0.39.1,基于jieba 0.39,提供与jieba一致的功能与接口,以后可能会在jieba基础上提供其它扩展功能。关于jieba的实现思路,可以看看这篇wiki里提到的资料。

如果您在开发中遇到与分词有关的需求或困难,请提交一个Issue,I see u:)

特点

  • 支持三种分词模式:
    • 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析
    • 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义。具体来说,分词过程不会借助于词频查找最大概率路径,亦不会使用HMM;
    • 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词
  • 支持繁体分词
  • 支持添加自定义词典和自定义词
  • MIT 授权协议

算法

  • 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)
  • 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
  • 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法

安装和配置

当前版本基于.NET Framework 4.5,可以手动引用项目,也可以通过NuGet添加引用:

PM> Install-Package jieba.NET

安装之后,在packages\jieba.NET目录下可以看到Resources目录,这里面是jieba.NET运行所需的词典及其它数据文件,最简单的配置方法是将整个Resources目录拷贝到程序集所在目录,这样jieba.NET会使用内置的默认配置值。如果希望将这些文件放在其它位置,则要在app.config或web.config中添加如下的配置项:

<appSettings>
    <add key="JiebaConfigFileDir" value="C:\jiebanet\config" />
</appSettings>

需要注意的是,这个路径可以使用绝对路径或相对路径。如果使用相对路径,那么jieba.NET会假设该路径是相对于当前应用程序域的BaseDirectory

配置示例:

  • 采用绝对路径时,比如配置项为C:\jiebanet\config,那么主词典的路径会拼接为:C:\jiebanet\config\dict.txt。
  • 采用相对路径时(或未添加任何配置项,那么将会使用默认的相对路径:Resources),比如配置项为..\config(可通过..来调整相对路径),若当前应用程序域的BaseDirectory是C:\myapp\bin\,那么主词典的路径会拼接为:C:\myapp\config\dict.txt。

主要功能

1. 分词

  • JiebaSegmenter.Cut方法接受三个输入参数,text为待分词的字符串;cutAll指定是否采用全模式;hmm指定使用是否使用hmm模型切分未登录词;返回类型为IEnumerable<string>
  • JiebaSegmenter.CutForSearch方法接受两个输入参数,text为待分词的字符串;hmm指定使用是否使用hmm模型;返回类型为IEnumerable<string>

代码示例

var segmenter = new JiebaSegmenter();
var segments = segmenter.Cut("我来到北京清华大学", cutAll: true);
Console.WriteLine("【全模式】:{0}", string.Join("/ ", segments));

segments = segmenter.Cut("我来到北京清华大学");  // 默认为精确模式
Console.WriteLine("【精确模式】:{0}", string.Join("/ ", segments));

segments = segmenter.Cut("他来到了网易杭研大厦");  // 默认为精确模式,同时也使用HMM模型
Console.WriteLine("【新词识别】:{0}", string.Join("/ ", segments));

segments = segmenter.CutForSearch("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造"); // 搜索引擎模式
Console.WriteLine("【搜索引擎模式】:{0}", string.Join("/ ", segments));

segments = segmenter.Cut("结过婚的和尚未结过婚的");
Console.WriteLine("【歧义消除】:{0}", string.Join("/ ", segments));

输出

【全模式】:我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【精确模式】:我/ 来到/ 北京/ 清华大学
【新词识别】:他/ 来到/ 了/ 网易/ 杭研/ 大厦
【搜索引擎模式】:小明/ 硕士/ 毕业/ 于/ 中国/ 科学/ 学院/ 科学院/ 中国科学院/ 计算/ 计算所/ ,/ 后/ 在/ 日本/ 京都/ 大学/ 日本京都大学/ 深造
【歧义消除】:结过婚/ 的/ 和/ 尚未/ 结过婚/ 的

2. 添加自定义词典

加载词典

  • 开发者可以指定自定义的词典,以便包含jieba词库里没有的词。虽然jieba有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率
  • JiebaSegmenter.LoadUserDict("user_dict_file_path")
  • 词典格式与主词典格式相同,即一行包含:词、词频(可省略)、词性(可省略),用空格隔开
  • 词频省略时,分词器将使用自动计算出的词频保证该词被分出

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机器学习 3

调整词典

  • 使用JiebaSegmenter.AddWord(word, freq=0, tag=null)可添加一个新词,或调整已知词的词频;若freq不是正整数,则使用自动计算出的词频,计算出的词频可保证该词被分出来
  • 使用JiebaSegmenter.DeleteWord(word)可移除一个词,使其不能被分出来

3. 关键词提取

基于TF-IDF算法的关键词提取

  • JiebaNet.Analyser.TfidfExtractor.ExtractTags(string text, int count = 20, IEnumerable<string> allowPos = null)可从指定文本中抽取出关键词。
  • JiebaNet.Analyser.TfidfExtractor.ExtractTagsWithWeight(string text, int count = 20, IEnumerable<string> allowPos = null)可从指定文本中抽取关键词的同时得到其权重
  • 关键词抽取基于逆向文件频率(IDF),组件内置一个IDF语料库,可以配置为其它自定义的语料库。
  • 关键词抽取会过滤停用词(Stop Words),组件内置一个停用词语料库,这个语料库合并了NLTK的英文停用词和哈工大的中文停用词。

基于TextRank算法的关键词抽取

  • JiebaNet.Analyser.TextRankExtractorTfidfExtractor相同的接口。需要注意的是,TextRankExtractor默认情况下只提取名词和动词。
  • 以固定窗口大小(默认为5,通过Span属性调整)和词之间的共现关系构建图

4. 词性标注

  • JiebaNet.Segmenter.PosSeg.PosSegmenter类可以在分词的同时,为每个词添加词性标注。
  • 词性标注采用和ictclas兼容的标记法,关于ictclas和jieba中使用的标记法列表,请参考:词性标记
var posSeg = new PosSegmenter();
var s = "一团硕大无朋的高能离子云,在遥远而神秘的太空中迅疾地飘移";

var tokens = posSeg.Cut(s);
Console.WriteLine(string.Join(" ", tokens.Select(token => string.Format("{0}/{1}", token.Word, token.Flag))));
一团/m 硕大无朋/i 的/uj 高能/n 离子/n 云/ns ,/x 在/p 遥远/a 而/c 神秘/a 的/uj 太空/n 中/f 迅疾/z 地/uv 飘移/v

5. Tokenize:返回词语在原文的起止位置

  • 默认模式
var segmenter = new JiebaSegmenter();
var s = "永和服装饰品有限公司";
var tokens = segmenter.Tokenize(s);
foreach (var token in tokens)
{
    Console.WriteLine("word {0,-12} start: {1,-3} end: {2,-3}", token.Word, token.StartIndex, token.EndIndex);
}
word 永和           start: 0   end: 2
word 服装           start: 2   end: 4
word 饰品           start: 4   end: 6
word 有限公司         start: 6   end: 10
  • 搜索模式
var segmenter = new JiebaSegmenter();
var s = "永和服装饰品有限公司";
var tokens = segmenter.Tokenize(s, TokenizerMode.Search);
foreach (var token in tokens)
{
    Console.WriteLine("word {0,-12} start: {1,-3} end: {2,-3}", token.Word, token.StartIndex, token.EndIndex);
}
word 永和           start: 0   end: 2
word 服装           start: 2   end: 4
word 饰品           start: 4   end: 6
word 有限           start: 6   end: 8
word 公司           start: 8   end: 10
word 有限公司         start: 6   end: 10

6. 并行分词(暂未实现)

7. 与Lucene.NET的集成

jiebaForLuceneNet项目提供了与Lucene.NET的简单集成,更多信息请看:jiebaForLuceneNet

8. 其它词典

jieba分词亦提供了其它的词典文件:

9. 分词速度

  • 全模式:2.5 MB/s
  • 精确模式:1.1 MB/s
  • 测试环境: Intel(R) Core(TM) i3-2120 CPU @ 3.30GHz;围城.txt(734KB)

10. 命令行分词

Segmenter.Cli项目build之后得到jiebanet.ext,它的选项和实例用法如下:

-f       --file          the file name, (必要的).
-d       --delimiter     the delimiter between tokens, default: / .
-a       --cut-all       use cut_all mode.
-n       --no-hmm        don't use HMM.
-p       --pos           enable POS tagging.
-v       --version       show version info.
-h       --help          show help details.

sample usages:
$ jiebanet -f input.txt > output.txt
$ jiebanet -d | -f input.txt > output.txt
$ jiebanet -p -f input.txt > output.txt

11. 词频统计

可以使用Counter类统计词频,其实现来自Python标准库的Counter类(具体接口和实现细节略有不同),用法大致是:

var s = "在数学和计算机科学之中,算法(algorithm)为任何良定义的具体计算步骤的一个序列,常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言,算法是一个表示为有限长列表的有效方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数。";
var seg = new JiebaSegmenter();
var freqs = new Counter<string>(seg.Cut(s));
foreach (var pair in freqs.MostCommon(5))
{
    Console.WriteLine($"{pair.Key}: {pair.Value}");
}
的: 4
,: 3
算法: 3
计算: 3
。: 3

Counter类可通过AddSubtractUnion方法进行修改,最后以MostCommon方法获得频率最高的若干词。具体用法可见测试用例。

简介

jieba中文分词的.NET版本 展开 收起
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