From cf31a99bf632a7d599be7d401a35de972070feca Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Fukuball Lin Date: Wed, 6 Aug 2014 15:53:57 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E5=B0=87=20Readme=20=E4=B8=AD=E6=96=87?= =?UTF-8?q?=E5=92=8C=E5=8D=8A=E5=BD=A2=E7=9A=84=E8=8B=B1=E6=96=87=E3=80=81?= =?UTF-8?q?=E6=95=B8=E5=AD=97=E3=80=81=E7=AC=A6=E8=99=9F=E4=B9=8B=E9=96=93?= =?UTF-8?q?=E6=8F=92=E5=85=A5=E7=A9=BA=E7=99=BD?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 將 Readme 中文和半形的英文、數字、符號之間插入空白，增加可讀性 --- README.md | 58 +++++++++++++++++++++++++++---------------------------- 1 file changed, 29 insertions(+), 29 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 262f17d..32b6e51 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ jieba ======== -"结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 +"结巴"中文分词：做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. - _Scroll down for English documentation._ @@ -30,52 +30,52 @@ http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ Python 2.x 下的安装 =================== * 全自动安装：`easy_install jieba` 或者 `pip install jieba` -* 半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install -* 手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录 -* 通过import jieba 来引用 +* 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install +* 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 +* 通过 import jieba 来引用 Python 3.x 下的安装 ==================== -* 目前master分支是只支持Python2.x 的 +* 目前 master 分支是只支持 Python2.x 的 * Python3.x 版本的分支也已经基本可用： https://github.com/fxsjy/jieba/tree/jieba3k git clone https://github.com/fxsjy/jieba.git git checkout jieba3k python setup.py install -结巴分词Java版本 +结巴分词 Java 版本 ================ 作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis -结巴分词C++版本 +结巴分词 C++ 版本 ================ 作者：Aszxqw 地址：https://github.com/aszxqw/cppjieba -结巴分词Node.js版本 +结巴分词 Node.js 版本 ================ 作者：Aszxqw 地址：https://github.com/aszxqw/nodejieba -结巴分词Erlang版本 +结巴分词 Erlang 版本 ================ 作者：falood https://github.com/falood/exjieba Algorithm ======== -* 基于Trie树结构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) +* 基于 Trie 树结构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 +* 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 功能 1)：分词 ========== -* `jieba.cut`方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2）cut_all参数用来控制是否采用全模式 -* `jieba.cut_for_search`方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 -* 注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode -* `jieba.cut`以及`jieba.cut_for_search`返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list +* `jieba.cut` 方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2）cut_all 参数用来控制是否采用全模式 +* `jieba.cut_for_search` 方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 +* 注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8 字符串或者 unicode +* `jieba.cut` 以及 `jieba.cut_for_search` 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用 list(jieba.cut(...))转化为 list 代码示例( 分词 ) @@ -107,8 +107,8 @@ Output: 功能 2) ：添加自定义词典 ================ -* 开发者可以指定自己自定义的词典，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 -* 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name为自定义词典的路径 +* 开发者可以指定自己自定义的词典，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 +* 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为自定义词典的路径 * 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： @@ -126,9 +126,9 @@ Output: 功能 3) ：关键词提取 ================ -* jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #需要先import jieba.analyse -* setence为待提取的文本 -* topK为返回几个TF/IDF权重最大的关键词，默认值为20 +* jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #需要先 import jieba.analyse +* setence 为待提取的文本 +* topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 代码示例 （关键词提取） @@ -148,7 +148,7 @@ Output: 功能 4) : 词性标注 ================ -* 标注句子分词后每个词的词性，采用和ictclas兼容的标记法 +* 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法 * 用法示例 >>> import jieba.posseg as pseg @@ -163,8 +163,8 @@ Output: 功能 5) : 并行分词 ================== -* 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个python进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 -* 基于python自带的multiprocessing模块，目前暂不支持windows +* 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 +* 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 windows * 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 @@ -172,12 +172,12 @@ Output: * 例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py -* 实验结果：在4核3.4GHz Linux机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了1MB/s的速度，是单进程版的3.3倍。 +* 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。 功能 6) : Tokenize：返回词语在原文的起始位置 ============================================ -* 注意，输入参数只接受unicode +* 注意，输入参数只接受 unicode * 默认模式 ```python @@ -212,7 +212,7 @@ word 有限公司 start: 6 end:10 ``` -功能 7) : ChineseAnalyzer for Whoosh搜索引擎 +功能 7) : ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 ============================================ * 引用： `from jieba.analyse import ChineseAnalyzer ` * 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py @@ -226,19 +226,19 @@ https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 2. 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big -下载你所需要的词典，然后覆盖jieba/dict.txt 即可或者用`jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')` +下载你所需要的词典，然后覆盖jieba/dict.txt 即可或者用 `jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')` 模块初始化机制的改变:lazy load （从0.28版本开始） ================================================ -jieba采用延迟加载，"import jieba"不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建trie。如果你想手工初始jieba，也可以手动初始化。 +jieba 采用延迟加载，"import jieba" 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建trie。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。 import jieba 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: +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: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')