@ -14,9 +14,9 @@ jieba
Feature
========
* 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；
* 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。
* 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；
* 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
* 支持自定义词典
@ -32,6 +32,7 @@ http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/
网站代码：
Python 2.x 下的安装
===================
* 全自动安装：`easy_install jieba` 或者 `pip install jieba`
@ -54,6 +55,21 @@ Python 3.x 下的安装
作者：
地址：
结巴分词C++版本
================
作者：
地址：
结巴分词Node.js版本
================
作者：
地址：
结巴分词Erlang版本
================
作者：
https://github.com/falood/exjieba
Algorithm
========
* 基于Trie树结构实现高效的词图扫描， （
@ -76,11 +92,11 @@ Algorithm
print("Full Mode:", "/ ".join(seg_list)) #全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False)
print("Default Mode:", "/ ".join(seg_list)) #默认 模式
print("Default Mode:", "/ ".join(seg_list)) #精确 模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") #默认是精确模式
print ", ".join(seg_list )
print(", ".join(seg_list) )
seg_list = jieba.cut_for_search("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
@ -88,13 +104,13 @@ Algorithm
Output:
【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【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
【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 (此处， ，
【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处， ，
【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
【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
功能 2) ：添加自定义词典
================
@ -104,16 +120,16 @@ Output:
* 词典格式和`dict.txt`一样，一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频，最后为词性（可省略），用空格隔开
* 范例：
* 自定义词典：
* 用法示例：
* 自定义词典：
* 用法示例：
* 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
* 加载自定义词库后： 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
* 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
* 加载自定义词库后： 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
* "通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14
功能 3) ：关键词提取
@ -124,33 +140,33 @@ Output:
代码示例 （关键词提取）
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
功能 4) : 词性标注
================
* 标注句子分词后每个词的词性，
* 用法示例
>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")
>>> for w in words:
... print w.word, w.flag
...
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns
>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")
>>> for w in words:
... print w.word, w.flag
...
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns
功能 5) : 并行分词
==================
* 原理： ， ， ，
* 基于python自带的multiprocessing模块，
* 用法：
* `jieba.enable_parallel(4)` # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
* `jieba.disable_parallel()` # 关闭并行分词模式
* `jieba.enable_parallel(4)` # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
* `jieba.disable_parallel()` # 关闭并行分词模式
* 例子：
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
* 实验结果： ， ， ，
@ -190,8 +206,8 @@ word 有限 start: 6 end:8
word 公司 start: 8 end:10
word 有限公司 start: 6 end:10
```
功能 7) : ChineseAnalyzer for Whoosh搜索引擎
============================================
* 引用： `from jieba.analyse import ChineseAnalyzer `
@ -215,7 +231,7 @@ https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big
jieba采用延迟加载， ， ，
import jieba
jieba.initialize() #手动初始化（可选）
jieba.initialize() # 手动初始化（可选）
在0.28之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径:
@ -280,30 +296,30 @@ Function 1): cut
Code example: segmentation
==========
#encoding =utf-8
import jieba
#encoding =utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode:", "/ ".join(seg_list)) # 全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode:", "/ ".join(seg_list)) # 全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode:", "/ ".join(seg_list)) # 默认模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode:", "/ ".join(seg_list)) # 默认模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
print(", ".join(seg_list))
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
print(", ".join(seg_list))
seg_list = jieba.cut_for_search("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
print(", ".join(seg_list))
seg_list = jieba.cut_for_search("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
print(", ".join(seg_list))
Output:
[Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
[Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)
[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)
[Search Engine Mode]：
[Search Engine Mode]：
, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
@ -315,13 +331,13 @@ Function 2): Add a custom dictionary
* The dictionary format is the same as that of `analyse/idf.txt` : one word per line; each line is divided into two parts, the first is the word itself, the other is the word frequency, separated by a space
* Example：
云计算 5
李小福 2
创新办 3
云计算 5
李小福 2
创新办 3
之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
加载自定义词库后： 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
加载自定义词库后： 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
Function 3): Keyword Extraction
================
@ -331,7 +347,7 @@ Function 3): Keyword Extraction
Code sample (keyword extraction)
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
Using Other Dictionaries
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Sun Junyi
11 years ago