中文分词模块

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。

在线演示地址：

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

1、使用方法

安装：

$ npm install segment --save

使用方法：

// 载入模块
var Segment = require('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/leizongmin/node-segment/blob/master/lib/POSTAG.js 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/leizongmin/node-segment/blob/master/lib/POSTAG.js

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/leizongmin/node-segment/tree/master/dicts

2、自定义识别模块

// 载入模块
var Segment = require('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/leizongmin/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) 
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