（转）jieba中文分词的.NET版本：jieba.NET

简介

平时经常用Python写些小程序。在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词，于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词。jieba使用起来非常简单，同时分词的结果也令人印象深刻，有兴趣的可以到它的在线演示站点体验下（注意第三行文字）。

.NET平台上常见的分词组件是盘古分词，但是已经好久没有更新了。最明显的是内置词典，jieba的词典有50万个词条，而盘古的词典是17万，这样会造成明显不同的分词效果。另外，对于未登录词，jieba“采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法”，效果看起来也不错。

基于以上两点，加上对于中文分词的兴趣，就尝试将jieba移植到.NET平台上，已经把代码放在了github上：jieba.NET。在试用jieba.NET之前，先简单介绍下jieba的实现思路。

jieba实现浅析

jieba本身提供的文档较少，但我们可以在《对Python中文分词模块结巴分词算法过程的理解和分析》、《jieba 分词源代码研读(1)》这一系列文章中一窥jieba实现的整体思路。简言之，它的核心模块和分词过程大致是：

• 前缀词典（Trie）：用于存储主词典，也可以动态增删词条，这个词典可以理解为jieba所“知道”的词，或者说已登录词；
• 有向无环图（DAG）：通过前缀词典，可以找出句子所有可能的成词结果；
• 最大概率路径：通过DAG，可以了解所有的成词结果，每个结果对应于一条路径及其概率。由于不同词条的出现概率不同，不同的结果就对应了不同的概率，我们找出概率最大的那条路径。到这里，我们对于已登录词做出了最合理的划分；
• HMM模型和Viterbi算法：最大概率路径之后，我们可能会遇到一些未登录词（不包含在前缀词典中的词），这时通过HMM和Viterbi尝试进一步的划分，得到最终结果

这个过程与人的分词过程很类似。比如看到这句话：“语言学家参加学术会议”，我们会把它划分为：“语言学家 参加 学术会议”。尽管这个过程是瞬间完成的，但是它确实包含了上述过程的前三步：分词之前，大脑中已有一个“前缀词典”，它包括语言、语言学、语言学家等等各个词条；大脑知道这句话确实存在多种分词的可能；但它最后还是选出了那个最可能的结果，舍弃了诸如“语言学 家 参加 学术 会议”这样的结果。

前面这句话仅包含了已登录词，再来看另一句话：“他来到了网易杭研大厦”。一般人可以迅速做出划分：“他 来到 了 网易 (杭研)? 大厦”，除了“杭研”这两个字，其它的都属于已登录词，容易划分出来。对于“杭研”，我们要想一想它们是两个单字呢，还是一个新词。最后，可能会伴随着这样一个过程：我知道网易是有研发中心或研究院之类的在杭州的，那么“杭研”可能是与此相关的一个缩写，嗯，又知道了一个新词。尽管这个过程与HMM不同，但我们至少了解到，jieba确实是通过某种方式去尝试寻找未登录词。

不过可以想象的是，基于状态转移概率的HMM模型（建议参考文章《中文分词之HMM模型详解》）能够发现的词应该也是比较自然或正常的词，对于新的人名、机构名或网络词（喜大普奔之类的），效果不会很好。

jieba.NET用法

jieba.NET当前版本是0.37.1，与jieba保持一致，可以通过NuGet安装：

PM> Install-Package jieba.NET

安装之后，把Resources目录copy到程序集所在目录即可。下面分别是分词、词性标注和关键词提取的示例。

分词

var segmenter = new JiebaSegmenter();
var segments = segmenter.Cut("我来到北京清华大学", cutAll: true);
Console.WriteLine("【全模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));

segments = segmenter.Cut("我来到北京清华大学");  // 默认为精确模式
Console.WriteLine("【精确模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));

segments = segmenter.Cut("他来到了网易杭研大厦");  // 默认为精确模式，同时也使用HMM模型
Console.WriteLine("【新词识别】：{0}", string.Join("/ ", segments));

segments = segmenter.CutForSearch("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造"); // 搜索引擎模式
Console.WriteLine("【搜索引擎模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));

segments = segmenter.Cut("结过婚的和尚未结过婚的");
Console.WriteLine("【歧义消除】：{0}", string.Join("/ ", segments));

运行结果为：

【全模式】：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【精确模式】：我/ 来到/ 北京/ 清华大学
【新词识别】：他/ 来到/ 了/ 网易/ 杭研/ 大厦
【搜索引擎模式】：小明/ 硕士/ 毕业/ 于/ 中国/ 科学/ 学院/ 科学院/ 中国科学院/ 计算/ 计算所/ ，/ 后/ 在/ 日本/ 京都/ 大学/ 日本京都大学/ 深造
【歧义消除】：结过婚/ 的/ 和/ 尚未/ 结过婚/ 的

JiebaSegmenter.Cut方法可通过cutAll来支持两种模式，精确模式和全模式。精确模式是最基础和自然的模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；而全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度更快，但是不能解决歧义，因为它不会扫描最大概率路径，也不会通过HMM去发现未登录词。

CutForSearch采用的是搜索引擎模式，在精确模式的基础上对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

词性标注

词性标注采用和ictclas兼容的标记法，关于ictclas和jieba中使用的标记法列表，请参考：词性标记。

var posSeg = new PosSegmenter();
var s = "一团硕大无朋的高能离子云，在遥远而神秘的太空中迅疾地飘移";

var tokens = posSeg.Cut(s);
Console.WriteLine(string.Join(" ", tokens.Select(token => string.Format("{0}/{1}", token.Word, token.Flag))));

运行结果

一团/m 硕大无朋/i 的/uj 高能/n 离子/n 云/ns ，/x 在/p 遥远/a 而/c 神秘/a 的/uj 太空/n 中/f 迅疾/z 地/uv 飘移/v

关键词提取

看下面来自维基百科的关于算法的文字：

在数学和计算机科学/算学之中，算法/算则法（Algorithm）为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言，算法是一个表示为有限长列表的有效方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和初始输入（可能为空）开始，经过一系列有限而清晰定义的状态最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、雅克·埃尔布朗和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

jieba.NET提供了TF-IDF和TextRank两种算法来提取关键词，TF-IDF对应的类是JiebaNet.Analyser.TfidfExtractor，TextRank的是JiebaNet.Analyser.TextRankExtractor。

var extractor = new TfidfExtractor();
// 提取前十个仅包含名词和动词的关键词
var keywords = extractor.ExtractTags(text, , Constants.NounAndVerbPos);
foreach (var keyword in keywords)
{
    Console.WriteLine(keyword);
}

运行结果是

算法
定义
计算
尝试
形式化
提出
状态
指令
输入
包含

相应的ExtractTagsWithWeight方法的返回结果中除了包含关键词，还包含了相应的权重值。TextRankExtractor的接口与TfidfExtractor完全一致，不再赘述。

小结

分词、词性标注和关键词提取是jieba的三个主要功能模块，jieba.NET目前尽量在功能和接口上与jieba保持一致，但以后可能会在jieba基础上提供其它扩展功能。jieba.NET的开发刚刚开始，还有很多细节需要完善。非常欢迎大家的试用和反馈，也希望能和大家一起讨论，共同实现更好的中文分词库。

参考：

结巴中文分词

对Python中文分词模块结巴分词算法过程的理解和分析

中文分词之HMM模型详解

结巴分词Java版

 

 

转自：http://www.cnblogs.com/anderslly/p/jiebanet.html