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jieba中文分词的.NET版本
Branch: master
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Latest commit dabe93e Jun 13, 2018
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Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
ExtraDicts Add Chinese synonyms of HIT(哈工大) Feb 4, 2016
_Nuget 添加打包脚本 Jun 3, 2018
content/Resources 统一管理 字典文件 Jun 2, 2018
docs version update 0.38 Feb 4, 2016
lnks_net40 项目强命名 Jun 13, 2018
lnks_netstandard2 项目强命名 Jun 13, 2018
snks 项目强命名 Jun 13, 2018
src 项目强命名 Jun 13, 2018
test 项目强命名 Jun 13, 2018
.gitignore 项目强命名 Jun 13, 2018
Changelog version update 0.39. Feb 27, 2018
LICENSE Initial commit Aug 12, 2015
README.md improve Counter class. (#29) Mar 1, 2018
jieba.NET.sln 兼容 .net standard 2.0 Jun 2, 2018

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

创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中
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。

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