特点

• 支持三种分词模式：

  • 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

  • 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义。具体来说，分词过程不会借助于词频查找最大概率路径，亦不会使用HMM；

  • 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。

• 支持繁体分词

• 支持添加自定义词典和自定义词

jieba.NET Core 用法

下载代码使用VS 2017 打开，或者使用VS Code 打开项目。

选择jieba.NET 为起始项目，Program.cs 代码如下：

    class Program{        static void Main(string[] args){Encoding.RegisterProvider(CodePagesEncodingProvider.Instance);            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));Console.ReadKey();}}

运行程序结果如下：

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。

在TestDemo.cs 中PosCutDemo 方法为词性标注。

        public void PosCutDemo(){            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))));}

调用结果如下：

关键词提取

现在来尝试提取其中的关键词。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。

        public void ExtractTagsDemo(){            var text =                "程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚，特别是在中国。软件从业人员分为初级程序员、高级程序员、系统分析员和项目经理四大类。";            var extractor = new TfidfExtractor();            var keywords = extractor.ExtractTags(text);            foreach (var keyword in keywords){Console.WriteLine(keyword);}}        public void ExtractTagsDemo2(){            var text = @"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。";            var extractor = new TfidfExtractor();            var keywords = extractor.ExtractTags(text, 10, Constants.NounAndVerbPos);            foreach (var keyword in keywords){Console.WriteLine(keyword);}}

ExtractTagsDemo 方法为提取所有关键词。

ExtractTagsDemo2 方法为提取前十个仅包含名词和动词的关键词

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。

返回词语在原文的起止位置

        public void TokenizeDemo(){            var segmenter = new JiebaSegmenter();            var s = "永和服装饰品有限公司";            var tokens = segmenter.Tokenize(s);            foreach (var token in tokens){Console.WriteLine("word {0,-12} start: {1,-3} end: {2,-3}", token.Word, token.StartIndex, token.EndIndex);}}

调用 TokenizeDemo 方法会返回对应位置

新词加入

代码加入

            var segmenter = new JiebaSegmenter();            var segments = segmenter.Cut(@".NETCore2.0的发布时间，.NET Core 2.0预览版及.NET Standard 2.0 Preview大概在5月中旬或下旬发布。");Console.WriteLine("【精确模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));segmenter.AddWord("发布时间");segmenter.AddWord(".NETCore2.0");segments = segmenter.Cut(@".NETCore2.0的发布时间，.NET Core 2.0预览版及.NET Standard 2.0 Preview大概在5月中旬或下旬发布。");Console.WriteLine("【精确模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));

调用 segmenter.AddWord添加新词，这里添加了发布时间及.NETCore2.0

可以看到新加入的词被识别出来。

词典加入

词典格式如下：词典格式与主词典格式相同，即一行包含：词、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开。词频省略时，分词器将使用自动计算出的词频保证该词被分出。

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然后使用segmenter.LoadUserDict() 方法，传入词典路径。