NodeJieba
是"结巴"中文分词的 Node.js 版本实现,
由CppJieba提供底层分词算法实现,
是兼具高性能和易用性两者的 Node.js 中文分词组件。
- 词典载入方式灵活,无需配置词典路径也可使用,需要定制自己的词典路径时也可灵活定制。
- 底层算法实现是C++,性能高效。
- 支持多种分词算法,各种分词算法见CppJieba的README.md介绍。
- 支持动态补充词库。
对实现细节感兴趣的请看如下博文:
npm install nodejieba
var nodejieba = require("nodejieba");
var result = nodejieba.cut("南京市长江大桥");
console.log(result);
//["南京市","长江大桥"]
More Detals in demo
如果没有主动调用词典函数时, 则会在第一次调用cut等功能函数时,自动载入默认词典。
如果要主动触发词典载入,则使用以下函数主动触发。
nodejieba.load();
以上用法会自动载入所有默认词典, 如果需要载入自己的词典,而不是默认词典。 比如想要载入自己的用户词典,则使用以下函数:
nodejieba.load({
userDict: './test/testdata/userdict.utf8',
});
字典载入函数load的参数项都是可选的, 如果没有对应的项则自动填充默认参数。 所以上面这段代码和下面这代代码是等价的。
nodejieba.load({
dict: nodejieba.DEFAULT_DICT,
hmmDict: nodejieba.DEFAULT_HMM_DICT,
userDict: './test/testdata/userdict.utf8',
idfDict: nodejieba.DEFAULT_IDF_DICT,
stopWordDict: nodejieba.DEFAULT_STOP_WORD_DICT,
});
- dict: 主词典,带权重和词性标签,建议使用默认词典。
- hmmDict: 隐式马尔科夫模型,建议使用默认词典。
- userDict: 用户词典,建议自己根据需要定制。
- idfDict: 关键词抽取所需的idf信息。
- stopWordDict: 关键词抽取所需的停用词列表。
var nodejieba = require("nodejieba");
console.log(nodejieba.tag("红掌拨清波"));
//[ { word: '红掌', tag: 'n' },
// { word: '拨', tag: 'v' },
// { word: '清波', tag: 'n' } ]
More Detals in demo
var nodejieba = require("nodejieba");
var topN = 4;
console.log(nodejieba.extract("升职加薪,当上CEO,走上人生巅峰。", topN));
//[ { word: 'CEO', weight: 11.739204307083542 },
// { word: '升职', weight: 10.8561552143 },
// { word: '加薪', weight: 10.642581114 },
// { word: '巅峰', weight: 9.49395840471 } ]
console.log(nodejieba.textRankExtract("升职加薪,当上CEO,走上人生巅峰。", topN));
//[ { word: '当上', weight: 1 },
// { word: '不用', weight: 0.9898479330698993 },
// { word: '多久', weight: 0.9851260595435759 },
// { word: '加薪', weight: 0.9830464899847804 },
// { word: '升职', weight: 0.9802777682279076 } ]
More Detals in demo
git clone --recurse-submodules https://github.com/yanyiwu/nodejieba.git
cd nodejieba
npm install
npm test
- 支持中文搜索的 gitbook 插件: gitbook-plugin-search-pro
- 汉字拼音转换工具: pinyin
应该是目前性能最好的 Node.js 中文分词库 详见: Jieba中文分词系列性能评测
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