NLP 二 中文處理jieba模組

#jieba模組

中文沒有空格
jieba.cut方法接受三個引數的：
》需要分詞的字串
》cut_all引數用來控制是否採用全模式
》hmm引數用來控制是否使用hmm模型
jieba.cut_for_search方法接受兩個引數
》需要分詞的字串
》是否使用hmm模型
import jieba 
text = '我來到北京清華大學' 
default_mode =jieba.cut(text) 
full_mode = jieba.cut(text,cut_all=true) 
search_mode = jieba.cut_for_search(text) 
print "精確模式:","/".join(default_mode) 
print "全模式:","/".join(full_mode) 
print "搜尋引擎模式:","/".join(search_mode) 
精確模式: 我/來到/北京/清華大學 
全模式: 我/來到/北京/清華/清華大學/華大/大學 
搜尋引擎模式: 我/來到/北京/清華/華大/大學/清華大學

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var posseg = new possegmenter();

var s = "一團碩大無朋的高能離子雲，在遙遠而神秘的太空中迅疾地飄移"
;var tokens = posseg.cut(s);
console.writeline(string.join("
", tokens.select(token => string.format("/"
, token.word, token.flag))));

一團/m 碩大無朋/i 的/uj 高能/n 離子/n 雲/ns ，/x 在/p 遙遠/a 而/c 神秘/a 的/uj 太空/n 中/f 迅疾/z 地/uv 飄移/v

var segmenter = new jiebasegmenter();

var s = "永和服裝飾品****"
;var tokens = segmenter.tokenize(s);
foreach (var token in tokens)
start: end: "
, token.word, token.startindex, token.endindex);
}

word 永和           start: 0   end: 2

word 服裝 start: 2 end: 4
word 飾品 start: 4 end: 6
word **** start: 6 end: 10

var segmenter = new jiebasegmenter();

var s = "永和服裝飾品****"
;var tokens = segmenter.tokenize(s, tokenizermode.search);
foreach (var token in tokens)
start: end: "
, token.word, token.startindex, token.endindex);
}

word 永和           start: 0   end: 2

word 服裝 start: 2 end: 4
word 飾品 start: 4 end: 6
word 有限 start: 6 end: 8
word 公司 start: 8 end: 10
word **** start: 6 end: 10

jieba分詞亦提供了其它的詞典檔案：

segmenter.cli專案build之後得到jiebanet.ext，它的選項和例項用法如下：

-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

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