gojieba

README

GoJieba English

GoJieba是"结巴"中文分词的Golang语言版本。

简介

• 支持多种分词方式，包括: 最大概率模式, HMM新词发现模式, 搜索引擎模式, 全模式
• 核心算法底层由C++实现，性能高效。
• 字典路径可配置，NewJieba(...string), NewExtractor(...string) 可变形参，当参数为空时使用默认词典(推荐方式)

用法

go get github.com/yanyiwu/gojieba

分词示例

package main

import (
	"fmt"
	"strings"

	"github.com/yanyiwu/gojieba"
)

func main() {
	var s string
	var words []string
	use_hmm := true
	x := gojieba.NewJieba()
	defer x.Free()

	s = "我来到北京清华大学"
	words = x.CutAll(s)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("全模式:", strings.Join(words, "/"))

	words = x.Cut(s, use_hmm)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("精确模式:", strings.Join(words, "/"))
	s = "比特币"
	words = x.Cut(s, use_hmm)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("精确模式:", strings.Join(words, "/"))

	x.AddWord("比特币")
	s = "比特币"
	words = x.Cut(s, use_hmm)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("添加词典后,精确模式:", strings.Join(words, "/"))

	s = "他来到了网易杭研大厦"
	words = x.Cut(s, use_hmm)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("新词识别:", strings.Join(words, "/"))

	s = "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"
	words = x.CutForSearch(s, use_hmm)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("搜索引擎模式:", strings.Join(words, "/"))

	s = "长春市长春药店"
	words = x.Tag(s)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("词性标注:", strings.Join(words, ","))

	s = "区块链"
	words = x.Tag(s)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("词性标注:", strings.Join(words, ","))

	s = "长江大桥"
	words = x.CutForSearch(s, !use_hmm)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("搜索引擎模式:", strings.Join(words, "/"))

	wordinfos := x.Tokenize(s, gojieba.SearchMode, !use_hmm)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("Tokenize:(搜索引擎模式)", wordinfos)

	wordinfos = x.Tokenize(s, gojieba.DefaultMode, !use_hmm)
	fmt.Println(s)
	fmt.Println("Tokenize:(默认模式)", wordinfos)

	keywords := x.ExtractWithWeight(s, 5)
	fmt.Println("Extract:", keywords)
}

我来到北京清华大学
全模式: 我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学
我来到北京清华大学
精确模式: 我/来到/北京/清华大学
比特币
精确模式: 比特/币
比特币
添加词典后,精确模式: 比特币
他来到了网易杭研大厦
新词识别: 他/来到/了/网易/杭研/大厦
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: 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
长春市长春药店
词性标注: 长春市/ns,长春/ns,药店/n
区块链
词性标注: 区块链/nz
长江大桥
搜索引擎模式: 长江/大桥/长江大桥
长江大桥
Tokenize: [{长江 0 6} {大桥 6 12} {长江大桥 0 12}]

See example in jieba_test, extractor_test

性能评测

Jieba中文分词系列性能评测

测试

Unittest

go test ./...

Benchmark

go test -bench "Jieba" -test.benchtime 10s
go test -bench "Extractor" -test.benchtime 10s

客服

• Email: i@yanyiwu.com

Documentation

Index

• Constants
• Variables
• type Jieba
  • func NewJieba(paths ...string) *Jieba
  • func (x *Jieba) AddWord(s string)
  • func (x *Jieba) Cut(s string, hmm bool) []string
  • func (x *Jieba) CutAll(s string) []string
  • func (x *Jieba) CutForSearch(s string, hmm bool) []string
  • func (x *Jieba) Extract(s string, topk int) []string
  • func (x *Jieba) ExtractWithWeight(s string, topk int) []WordWeight
  • func (x *Jieba) Free()
  • func (x *Jieba) Tag(s string) []string
  • func (x *Jieba) Tokenize(s string, mode TokenizeMode, hmm bool) []Word
• type TokenizeMode
• type Word
• type WordWeight

Examples

• Jieba

Constants

const TOTAL_DICT_PATH_NUMBER = 5

Variables

var (
	DICT_DIR        string
	DICT_PATH       string
	HMM_PATH        string
	USER_DICT_PATH  string
	IDF_PATH        string
	STOP_WORDS_PATH string
)

Types

type Jieba

type Jieba struct {
	// contains filtered or unexported fields
}

Example

var s string
var words []string
use_hmm := true
//equals with x := NewJieba(DICT_PATH, HMM_PATH, USER_DICT_PATH)
x := NewJieba()
defer x.Free()

s = "我来到北京清华大学"
words = x.CutAll(s)
fmt.Println(s)
fmt.Println("全模式:", strings.Join(words, "/"))

words = x.Cut(s, use_hmm)
fmt.Println(s)
fmt.Println("精确模式:", strings.Join(words, "/"))

s = "比特币"
words = x.Cut(s, use_hmm)
fmt.Println(s)
fmt.Println("精确模式:", strings.Join(words, "/"))

x.AddWord("比特币")
s = "比特币"
words = x.Cut(s, use_hmm)
fmt.Println(s)
fmt.Println("添加词典后,精确模式:", strings.Join(words, "/"))

s = "他来到了网易杭研大厦"
words = x.Cut(s, use_hmm)
fmt.Println(s)
fmt.Println("新词识别:", strings.Join(words, "/"))

s = "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"
words = x.CutForSearch(s, use_hmm)
fmt.Println(s)
fmt.Println("搜索引擎模式:", strings.Join(words, "/"))

s = "长春市长春药店"
words = x.Tag(s)
fmt.Println(s)
fmt.Println("词性标注:", strings.Join(words, ","))

s = "区块链"
words = x.Tag(s)
fmt.Println(s)
fmt.Println("词性标注:", strings.Join(words, ","))

s = "长江大桥"
words = x.CutForSearch(s, !use_hmm)
fmt.Println(s)
fmt.Println("搜索引擎模式:", strings.Join(words, "/"))

wordinfos := x.Tokenize(s, SearchMode, !use_hmm)
fmt.Println(s)
fmt.Println("Tokenize:", wordinfos)

Output:

我来到北京清华大学
全模式: 我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学
我来到北京清华大学
精确模式: 我/来到/北京/清华大学
比特币
精确模式: 比特/币
比特币
添加词典后,精确模式: 比特币
他来到了网易杭研大厦
新词识别: 他/来到/了/网易/杭研/大厦
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: 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
长春市长春药店
词性标注: 长春市/ns,长春/ns,药店/n
区块链
词性标注: 区块链/nz
长江大桥
搜索引擎模式: 长江/大桥/长江大桥
长江大桥
Tokenize: [{长江 0 6} {大桥 6 12} {长江大桥 0 12}]

func NewJieba

func NewJieba(paths ...string) *Jieba

func (*Jieba) AddWord

func (x *Jieba) AddWord(s string)

func (*Jieba) Cut

func (x *Jieba) Cut(s string, hmm bool) []string

func (*Jieba) CutAll

func (x *Jieba) CutAll(s string) []string

func (*Jieba) CutForSearch

func (x *Jieba) CutForSearch(s string, hmm bool) []string

func (*Jieba) Extract

func (x *Jieba) Extract(s string, topk int) []string

func (*Jieba) ExtractWithWeight

func (x *Jieba) ExtractWithWeight(s string, topk int) []WordWeight

func (*Jieba) Free

func (x *Jieba) Free()

func (*Jieba) Tag

func (x *Jieba) Tag(s string) []string

func (*Jieba) Tokenize

func (x *Jieba) Tokenize(s string, mode TokenizeMode, hmm bool) []Word

type TokenizeMode

type TokenizeMode int

const (
	DefaultMode TokenizeMode = iota
	SearchMode
)

type Word

type Word struct {
	Str   string
	Start int
	End   int
}

type WordWeight

type WordWeight struct {
	Word   string
	Weight float64
}