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


Keywords
NLP, PanGuSegment, PoS tagging, analyzer, async, chinese, chinese segmentation, data, dict, dictionary, file, hanzi, jieba, load, loader, machine learning, morphological analysis, natural language processing, node-novel, novel, novel-segment, node-segment, opencc, optimizer, pangu, phrases, segment, segmentalization, segmentation, segmenter, split, stopword, stream, sync, synonym, text mining, tokenizer, variant, word, word segmentation, 中文, 中文分詞, 中文分词, 分詞, 分词, 盘古分词, 盤古分詞, 簡繁
License
ISC
Install
npm install novel-segment@2.7.116

Documentation

jetbrains.svg

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)

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

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

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

API

特點模組

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""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) <leizongmin@gmail.com>
http://ucdok.com

The MIT License

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EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF
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