中文分词模块

Chinese word segmentation 簡繁中文分词模块 以網路小說為樣本

本模块以**盘古分词组件**中的词库为基础， 算法设计也部分参考了盘古分词组件中的算法。

本分词模块具有以下特点：

• 纯JavaScript编写，可以在任何支持ECMAScript5的引擎上执行（需要稍微修改部分代码）
• 基于词性进行联想识别
• 可使用JavaScript编写自定义的分词模块

Fork From leizongmin/segment

1. 以網路翻譯小說為樣本增加字典
2. 可緩存字典數據讓下次使用勉強快一丁點
3. 可啟用自動將字典無視簡繁日漢字
4. 精簡一部分多餘字典
5. 可額外追加字典條目而不需要增加字典檔
6. 可將結果轉換為原始格式
7. 遇到長句，無分段，無標點符號的行時會捨棄部分處理，來避免處理時間過長過超過記憶體負荷
   可於啟動 nodejs 時 加上參數 例如 node --max-old-space-size=2048 xxxx.js 可以避免記憶體洩漏問題
8. 與原版不同預設會返回所有字元(包含分行與空格)

• 線上測試 by RunKit

live demo

> https://segment-api.bluelovers.now.sh/demo.html

api

https://segment-api.bluelovers.now.sh/conv?input=从时间上来说是过了数秒。视线的焦点总算稳定后，那是在顶棚略低的运动跑车的右边驾驶席上。稳稳坐在车内驾驶席上的要，朝着映在车内镜的脸庞望去。柔顺的黑发加上好战的锐利目光，穿在身上的松垮衬衫被卷起了袖子，系在脖子上的红色领带显得极为松垮。把视线落到双手上，带着手表的手腕下是不怎么厚的蓝色裤子，腿上还挂着黑色的随身包。一瞬间脑子还有点没转过来，之后总算理解了情况。

https://segment-api.bluelovers.now.sh/?input=从时间上来说是过了数秒。视线的焦点总算稳定后，那是在顶棚略低的运动跑车的右边驾驶席上。稳稳坐在车内驾驶席上的要，朝着映在车内镜的脸庞望去。柔顺的黑发加上好战的锐利目光，穿在身上的松垮衬衫被卷起了袖子，系在脖子上的红色领带显得极为松垮。把视线落到双手上，带着手表的手腕下是不怎么厚的蓝色裤子，腿上还挂着黑色的随身包。一瞬间脑子还有点没转过来，之后总算理解了情况。

歡迎一同來追加字典

• segment-dict - dictionary data

TODO

> 以下功能距離實現可能遙遙無期

1. 追加支援常見混雜於中文內的英文辭典

Breaking Changes

請注意 從 2.0.0 版之後 開始 更改了 synonym 字典的格式

• 原版為一對一 => 錯字,正字
• 這裡為一對多 並且順序與原版相反 => 正字,錯字,...以,分隔更多字

請注意 從 2.2.0 版之後 開始 更改了分詞算法

• 當分詞得分相同時會以先出現的結果為優先
• 修正語法計算錯誤 { 形容詞 + 動詞 => 副詞 + 動詞 }

安装

npm install novel-segment

• npm: novel-segment
• github: novel-segment

demo

以下範例已經自動啟用以下功能

• 新增字典項目時自動補充繁簡日的異體漢字

• 啟用 ZhtSynonymOptimizer 模組

• 緩存功能

• demo.glob.ts

• demo.cache.ts

可搭配其他繁簡轉換程式使用

• 線上測試 by RunKit

API

• API
• 其他雜項 Readme
• Segment.d.ts
• POSTAG.ts
• segment-dict - 字典 dictionary data

特點模組

• ZhtSynonymOptimizer.ts - 基於語意來修正各種需要人工修正的詞彙 例如 里后...等等 (預設不啟用 因為這與分詞無關)
• JpSimpleTokenizer.ts 簡易的日文切割 (預設啟用)
• ForeignOptimizer.ts 合併外文與中文混雜的詞 (預設啟用)

1、使用方法

使用方法：

// 载入模块
var Segment = require('novel-segment');
// 创建实例
var segment = new Segment();
// 使用默认的识别模块及字典，载入字典文件需要1秒，仅初始化时执行一次即可
segment.useDefault();

// 开始分词
console.log(segment.doSegment('这是一个基于Node.js的中文分词模块。'));

返回结果格式：

[ { w: '这是', p: 0 },
  { w: '一个', p: 2097152 },
  { w: '基于', p: 262144 },
  { w: 'Node.js', p: 8 },
  { w: '的', p: 8192 },
  { w: '中文', p: 1048576 },
  { w: '分词', p: 4096 },
  { w: '模块', p: 1048576 },
  { w: '。', p: 2048 } ]

其中 w 表示词的内容，p 表示词性（具体参考 https://github.com/bluelovers/node-segment/blob/master/lib/POSTAG.ts 中的定义）

不返回词性

var text = '这是一个基于Node.js的中文分词模块。';
var result = segment.doSegment(text, {
  simple: true
});
console.log(result);

结果：

[ '这是', '一个', '基于', 'Node.js', '的', '中文', '分词', '模块', '。' ]

去除标点符号

var text = '这是一个基于Node.js的中文分词模块。';
var result = segment.doSegment(text, {
  stripPunctuation: true
});
console.log(result);

结果：

[ { w: '这是', p: 0 },
  { w: '一个', p: 2097152 },
  { w: '基于', p: 262144 },
  { w: 'Node.js', p: 8 },
  { w: '的', p: 8192 },
  { w: '中文', p: 1048576 },
  { w: '分词', p: 4096 },
  { w: '模块', p: 1048576 } ]

转换同义词

载入同义词词典：

segment.loadSynonymDict('synonym.txt');

词典格式：

什么时候,何时
入眠,入睡

在分词时设置convertSynonym=true则结果中的"什么时候"将被转换为"何时"，"入眠"将被转换为"入睡"：

var text = '什么时候我也开始夜夜无法入睡';
var result = segment.doSegment(text, {
  convertSynonym: true
});
console.log(result);

结果：

[ { w: '何时', p: 0 },
  { w: '我', p: 65536 },
  { w: '也', p: 134217728 },
  { w: '开始', p: 4096 },
  { w: '夜夜', p: 131072 },
  { w: '无法', p: 134217728 },
  { w: '入睡', p: 4096 } ]

去除停止符

载入词典：

segment.loadStopwordDict('stopword.txt');

词典格式：

之所以
因为

在分词时设置stripStopword=true则结果中的"之所以"和"因为"将被去除：

var text = '之所以要编写一个纯JS的分词器是因为当时没有一个简单易用的Node.js模块';
var result = segment.doSegment(text, {
  stripStopword: true
});
console.log(result);

结果：

[ { w: '编写', p: 4096 },
  { w: '纯', p: 1073741824 },
  { w: 'JS', p: [ 16 ] },
  { w: '分词', p: 4096 },
  { w: '器' },
  { w: '当时', p: 16384 },
  { w: '没有', p: 4096 },
  { w: '简单', p: 1073741824 },
  { w: '易用' },
  { w: 'Node.js', p: 8 },
  { w: '模块', p: 1048576 } ]

2、词典格式

词典文件为纯文本文件，每行定义一个词，格式为： 词|词性|词权值 ，如：工信处|0x0020|100

词性 的定义可参考文件 https://github.com/bluelovers/node-segment/blob/master/lib/POSTAG.ts

词权值 越大表示词出现的频率越高

词典文件可参考：https://github.com/bluelovers/node-segment/tree/master/dicts

2、自定义识别模块

// 载入模块
var Segment = require('novel-segment');
// 创建实例
var segment = new Segment();
// 配置，可根据实际情况增删，详见segment.useDefault()方法
segment.use('URLTokenizer');  // 载入识别模块，详见lib/module目录，或者是自定义模块的绝对路径
segment.loadDict('dict.txt'); // 载入字典，详见dicts目录，或者是自定义字典文件的绝对路径

// 开始分词
console.log(segment.doSegment('这是一个基于Node.js的中文分词模块。'));

一般可通过 segment.useDefault() 来载入默认的配置，若要自定义加载，可参考 useDefault() 的代码：

segment
  // 分词模块
  // 强制分割类单词识别
  .use('URLTokenizer')            // URL识别
  .use('WildcardTokenizer')       // 通配符，必须在标点符号识别之前
  .use('PunctuationTokenizer')    // 标点符号识别
  .use('ForeignTokenizer')        // 外文字符、数字识别，必须在标点符号识别之后
  // 中文单词识别
  .use('DictTokenizer')           // 词典识别
  .use('ChsNameTokenizer')        // 人名识别，建议在词典识别之后

  // 优化模块
  .use('EmailOptimizer')          // 邮箱地址识别
  .use('ChsNameOptimizer')        // 人名识别优化
  .use('DictOptimizer')           // 词典识别优化
  .use('DatetimeOptimizer')       // 日期时间识别优化

  // 字典文件
  .loadDict('dict.txt')           // 盘古词典
  .loadDict('dict2.txt')          // 扩展词典（用于调整原盘古词典）
  .loadDict('names.txt')          // 常见名词、人名
  .loadDict('wildcard.txt', 'WILDCARD', true)   // 通配符
  .loadSynonymDict('synonym.txt')   // 同义词
  .loadStopwordDict('stopword.txt') // 停止符

自定义分词器：

segment.use({

  // 类型
  type: 'tokenizer',

  // segment.use() 载入模块，初始化时执行
  init: function (segment) {
    // segment 为当前的Segment实例
  },

  // 分词
  split: function (words) {
    // words 为单词数组，如：['中文', '分词']
    // 返回一个新的数组用来替换旧的数组
    return words;
  }

});

自定义优化器：

segment.use({

  // 类型
  type: 'optimizer',

  // segment.use() 载入模块，初始化时执行
  init: function (segment) {
    // segment 为当前的Segment实例
  },

  // 优化
  doOptimize: function (words) {
    // words 为分词结果的单词数组，如：[{w: '中文', p: 1048576}, {w: '分词', p: 4096}]
    // 返回一个新的数组用来替换旧的数组
    return words;
  }

})

分词器和优化器可参考默认模块：https://github.com/bluelovers/node-segment/tree/master/lib/module

其中 *Tokenizer 表示分词器， *Optimizer 表示优化器。

注意

请勿用此模块来对较长且无任何标点符号的文本进行分词，否则会导致分词时间成倍增加。

MIT License

Copyright (c) 2012-2015 Zongmin Lei (雷宗民) 
https://ucdok.com

The MIT License

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