/cppjieba

Primary LanguageC++MIT LicenseMIT

CppJieba English

CMake Author Platform Performance Tag License Build status

简介

CppJieba是"结巴(Jieba)"中文分词的C++版本

特性

  • 源代码都写进头文件include/cppjieba/*.hpp里，include即可使用。
  • 支持utf8编码。
  • 项目自带较为完善的单元测试，核心功能中文分词(utf8)的稳定性接受过线上环境检验。
  • 支持载自定义用户词典，多路径时支持分隔符'|'或者';'分隔。
  • 支持 Linux , Mac OSX, Windows 操作系统。

用法

依赖软件

  • g++ (version >= 4.1 is recommended) or clang++;
  • cmake (version >= 2.6 is recommended);

下载和编译

git clone --depth=10 --branch=master git://github.com/yanyiwu/cppjieba.git
cd cppjieba
mkdir build
cd build
cmake ..
make

有兴趣的可以跑跑测试(可选):

make test

Demo

./demo

结果示例：

[demo] Cut With HMM
他/来到/了/网易/杭研/大厦
[demo] Cut Without HMM
他/来到/了/网易/杭/研/大厦
我来到北京清华大学
[demo] CutAll
我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学
小明硕士毕业于**科学院计算所，后在日本京都大学深造
[demo] CutForSearch
小明/硕士/毕业/于/**/科学/学院/科学院/**科学院/计算/计算所/，/后/在/日本/京都/大学/日本京都大学/深造
[demo] Insert User Word
男默/女泪
男默女泪
[demo] CutForSearch Word With Offset
[{"word": "小明", "offset": 0}, {"word": "硕士", "offset": 6}, {"word": "毕业", "offset": 12}, {"word": "于", "offset": 18}, {"word": "**", "offset": 21}, {"word": "科学", "offset": 27}, {"word": "学院", "offset": 30}, {"word": "科学院", "offset": 27}, {"word": "**科学院", "offset": 21}, {"word": "计算", "offset": 36}, {"word": "计算所", "offset": 36}, {"word": "，", "offset": 45}, {"word": "后", "offset": 48}, {"word": "在", "offset": 51}, {"word": "日本", "offset": 54}, {"word": "京都", "offset": 60}, {"word": "大学", "offset": 66}, {"word": "日本京都大学", "offset": 54}, {"word": "深造", "offset": 72}]
[demo] Tagging
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。
[我:r, 是:v, 拖拉机:n, 学院:n, 手扶拖拉机:n, 专业:n, 的:uj, 。:x, 不用:v, 多久:m, ，:x, 我:r, 就:d, 会:v, 升职:v, 加薪:nr, ，:x, 当上:t, CEO:eng, ，:x, 走上:v, 人生:n, 巅峰:n, 。:x]
[demo] Keyword Extraction
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。
[{"word": "CEO", "offset": [93], "weight": 11.7392}, {"word": "升职", "offset": [72], "weight": 10.8562}, {"word": "加薪", "offset": [78], "weight": 10.6426}, {"word": "手扶拖拉机", "offset": [21], "weight": 10.0089}, {"word": "巅峰", "offset": [111], "weight": 9.49396}]

详细请看 test/demo.cpp.

分词结果示例

MPSegment

Output:

我来到北京清华大学
我/来到/北京/清华大学

他来到了网易杭研大厦
他/来到/了/网易/杭/研/大厦

小明硕士毕业于**科学院计算所，后在日本京都大学深造
小/明/硕士/毕业/于/**科学院/计算所/，/后/在/日本京都大学/深造

HMMSegment

我来到北京清华大学
我来/到/北京/清华大学

他来到了网易杭研大厦
他来/到/了/网易/杭/研大厦

小明硕士毕业于**科学院计算所，后在日本京都大学深造
小明/硕士/毕业于/**/科学院/计算所/，/后/在/日/本/京/都/大/学/深/造

MixSegment

我来到北京清华大学
我/来到/北京/清华大学

他来到了网易杭研大厦
他/来到/了/网易/杭研/大厦

小明硕士毕业于**科学院计算所，后在日本京都大学深造
小明/硕士/毕业/于/**科学院/计算所/，/后/在/日本京都大学/深造

FullSegment

我来到北京清华大学
我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学

他来到了网易杭研大厦
他/来到/了/网易/杭/研/大厦

小明硕士毕业于**科学院计算所，后在日本京都大学深造
小/明/硕士/毕业/于/**/**科学院/科学/科学院/学院/计算/计算所/，/后/在/日本/日本京都大学/京都/京都大学/大学/深造

QuerySegment

我来到北京清华大学
我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学

他来到了网易杭研大厦
他/来到/了/网易/杭研/大厦

小明硕士毕业于**科学院计算所，后在日本京都大学深造
小明/硕士/毕业/于/**/**科学院/科学/科学院/学院/计算所/，/后/在/**/**科学院/科学/科学院/学院/日本/日本京都大学/京都/京都大学/大学/深造

以上依次是MP,HMM,Mix三种方法的效果。

可以看出效果最好的是Mix，也就是融合MP和HMM的切词算法。即可以准确切出词典已有的词，又可以切出像"杭研"这样的未登录词。

Full方法切出所有字典里的词语。

Query方法先使用Mix方法切词，对于切出来的较长的词再使用Full方法。

自定义用户词典

自定义词典示例请看dict/user.dict.utf8。

没有使用自定义用户词典时的结果:

令狐冲/是/云/计算/行业/的/专家

使用自定义用户词典时的结果:

令狐冲/是/云计算/行业/的/专家

关键词抽取

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。
["CEO:11.7392", "升职:10.8562", "加薪:10.6426", "手扶拖拉机:10.0089", "巅峰:9.49396"]

详细请见 test/demo.cpp.

词性标注

我是蓝翔技工拖拉机学院手扶拖拉机专业的。不用多久，我就会升职加薪，当上总经理，出任CEO，迎娶白富美，走上人生巅峰。
["我:r", "是:v", "拖拉机:n", "学院:n", "手扶拖拉机:n", "专业:n", "的:uj", "。:x", "不用:v", "多久:m", "，:x", "我:r", "就:d", "会:v", "升职:v", "加薪:nr", "，:x", "当上:t", "CEO:eng", "，:x", "走上:v", "人生:n", "巅峰:n", "。:x"]

详细请看 test/demo.cpp.

支持自定义词性。 比如在(dict/user.dict.utf8)增加一行

蓝翔 nz

结果如下：

["我:r", "是:v", "蓝翔:nz", "技工:n", "拖拉机:n", "学院:n", "手扶拖拉机:n", "专业:n", "的:uj", "。:x", "不用:v", "多久:m", "，:x", "我:r", "就:d", "会:v", "升职:v", "加薪:nr", "，:x", "当:t", "上:f", "总经理:n", "，:x", "出任:v", "CEO:eng", "，:x", "迎娶:v", "白富美:x", "，:x", "走上:v", "人生:n", "巅峰:n", "。:x"]

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