nodejieba

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NodeJieba "结巴"分词的Node.js版本

介绍

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。

特点

• 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。
• 支持TypeScript，提供完整的类型定义。

对实现细节感兴趣的请看如下博文：

• Node.js的C++扩展初体验之NodeJieba
• 由NodeJieba谈谈Node.js异步实现

安装

npm install nodejieba

快速开始

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"]

更多示例请参考 demo

词典载入可灵活配置

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,
});

词典说明

• 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。

API 文档

分词

1. 默认分词

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"]

2. 使用HMM模型分词

var result = nodejieba.cutHMM("南京市长江大桥");
console.log(result);
// ["南京市", "长江大桥"]

3. 全模式分词

var result = nodejieba.cutAll("南京市长江大桥");
console.log(result);
// ["南京", "南京市", "市长", "长江", "长江大桥", "大桥"]

4. 搜索引擎模式分词

var result = nodejieba.cutForSearch("南京市长江大桥");
console.log(result);
// ["南京", "市", "长江", "大桥", "南京市", "长江大桥"]

5. 小粒度分词

var result = nodejieba.cutSmall("南京市长江大桥", 3);
console.log(result);
// ["南京市", "长江大桥"]

词性标注

var nodejieba = require("nodejieba");
var result = nodejieba.tag("红掌拨清波");
console.log(result);
// [ { word: '红掌', tag: 'n' },
//   { word: '拨', tag: 'v' },
//   { word: '清波', tag: 'n' } ]

关键词提取

var nodejieba = require("nodejieba");
var sentence = "我是拖拉机学院手扶拖拉机专业的。不用多久，我就会升职加薪，当上CEO，走上人生巅峰。";
var result = nodejieba.extract(sentence, 5);
console.log(result);
// [ { word: '升职', weight: 11.739204307083542 },
//   { word: '加薪', weight: 10.8561552143 },
//   { word: 'CEO', weight: 10.642581114 },
//   { word: '手扶拖拉机', weight: 10.0088573539 },
//   { word: '巅峰', weight: 9.49395840471 } ]

TextRank关键词提取

var nodejieba = require("nodejieba");
var sentence = "我是拖拉机学院手扶拖拉机专业的。不用多久，我就会升职加薪，当上CEO，走上人生巅峰。";
var result = nodejieba.textRankExtract(sentence, 5);
console.log(result);
// [ { word: '当上', weight: 1 },
//   { word: '不用', weight: 0.9897190043 },
//   { word: '多久', weight: 0.9897190043 },
//   { word: '加薪', weight: 0.9897190043 },
//   { word: '升职', weight: 0.9897190043 } ]

添加自定义词语

var nodejieba = require("nodejieba");
console.log(nodejieba.cut("男默女泪"));
// ["男默", "女泪"]
nodejieba.insertWord("男默女泪");
console.log(nodejieba.cut("男默女泪"));
// ["男默女泪"]

More Detals in demo

关键词抽取

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

Develop NodeJieba

git clone --recurse-submodules https://github.com/yanyiwu/nodejieba.git
cd nodejieba
npm install
npm test

应用

• 支持中文搜索的 gitbook 插件: gitbook-plugin-search-pro
• 汉字拼音转换工具: pinyin

性能评测

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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