0.1.2 • Published 5 months ago

nodejs-jieba v0.1.2

Weekly downloads
-
License
MIT
Repository
github
Last release
5 months ago

nodejs-jieba "结巴"分词的 Node.js 版本 English

介绍

nodejs-jieba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。
  • 底层算法由 C++ 实现,高性能。
  • 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。

下载

npm install nodejs-jieba

由于默认源速度很慢并且 GitHub 访问不稳定,可以使用国内镜像,命令如下:

npm install nodejs-jieba --registry=https://registry.npmmirror.com --nodejs-jieba_binary_host_mirror=https://registry.npmmirror.com/-/binary/nodejieba/

用法

import { cut } from "nodejs-jieba";

const result = cut("南京市长江大桥");
console.log(result);
//["南京市","长江大桥"]

更详细的其他用法请看 测试案例

配置词典载入

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。

import { load } from "nodejs-jieba";

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,你需要传递参数。

比如载入自己的用户词典:

import { load } from "nodejs-jieba";

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。

import {
  DEFAULT_DICT,
  DEFAULT_HMM_DICT,
  DEFAULT_IDF_DICT,
  DEFAULT_STOP_WORD_DICT,
  load,
} from "nodejs-jieba";

load({
  dict: DEFAULT_DICT,
  hmmDict: DEFAULT_HMM_DICT,
  userDict: "./test/testdata/userdict.utf8",
  idfDict: DEFAULT_IDF_DICT,
  stopWordDict: 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。

词性标注

import { tag } from "nodejs-jieba";

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

更详细的其他用法请看 测试案例

关键词抽取

import { extract, textRankExtract } from "nodejs-jieba";

const topN = 4;

console.log(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(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 } ]

更详细的其他用法请看 test/demo.js

Node.js 支持

  • v18
  • v20
0.1.0

5 months ago

0.1.2

5 months ago

0.1.1

5 months ago

0.0.2

12 months ago

0.0.1

12 months ago