#CppJieba是"结巴"中文分词的C++版本 ## 中文编码 现在支持utf8,gbk编码的分词。 - `master`分支支持`utf8`编码 - `gbk`分支支持`gbk`编码 ## 模块详解 ### Trie树 Trie.cpp/Trie.h 负责载入词典的trie树,主要供Segment模块使用。 ### Segment模块 MPSegment.cpp/MPSegment.h (Maximum Probability)最大概率法:负责根据Trie树构建有向无环图和进行动态规划算法,是分词算法的核心。 HMMSegment.cpp/HMMSegment.h 是根据HMM模型来进行分词,主要算法思路是根据(B,E,M,S)四个状态来代表每个字的隐藏状态。 HMM模型由dicts/下面的`hmm_model.utf8`提供。 分词算法即viterbi算法。 ### TransCode模块 TransCode.cpp/TransCode.h 负责转换编码类型,将utf8和gbk转换成`uint16_t`类型,也负责逆转换。 ## Demo ### MPSegment's demo __这部分的功能经过线上考验,一直稳定运行,暂时没有发现什么bug。__ ``` cd ./demo; make; ./segment_demo testlines.utf8 ``` 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 小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造 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 我来自北京邮电大学。。。学号091111xx。。。 我/来自/北京邮电大学/。。。/学/号/091111xx/。。。 ``` ### HMMSegment's demo ``` cd ./demo; make; ./segment_demo testlines.utf8 --modelpath ../dicts/hmm_model.utf8 --algorithm cutHMM ``` 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 小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造 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 我来自北京邮电大学。。。学号091111xx。。。 我来/自北京/邮电大学/。。。/学号/091111xx/。。。 ``` ### MixSegment's demo ``` cd ./demo; make; ./segment_demo testlines.utf8 --algorithm cutMix ``` 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 杭研 杭研 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 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 我来自北京邮电大学。。。学号091111xx。。。 我/来自/北京邮电大学/。。。/学号/091111xx/。。。 ``` ### Server's demo 引入了husky这个文件夹,husky是一个简单的http服务框架。 ``` cd ./demo; make; ./start.sh #启动一个服务,监听11258这个端口(在start.sh里面指定)。 ``` 关闭和重启分别是`stop.sh`和`restart.sh` 然后用chrome浏览器打开`http://127.0.0.1:11258/?key=我来自北京邮电大学` (用chrome的原因是chrome的默认编码就是utf-8) 或者用命令 `curl "http://127.0.0.1:11258/?key=我来自北京邮电大学"` ### 效果分析 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。 ## Help 本项目主要是如下目录组成: ### Limonp 主要是一些工具函数,例如字符串操作等。 直接include就可以使用。 ### cppjieba 核心目录,包含主要源代码。 make 之后产生libcppjieb.a 使用方法参考如上cppcommon ### run `./segment_demo` to get help. 如下: ``` usage: ./segment_demo[options] options: --algorithm Supported methods are [cutDAG, cutHMM, cutMix] for now. If not specified, the default is cutDAG --dictpath If not specified, the default is ../dicts/jieba.dict.utf8 --modelpath If not specified, the default is ../dicts/hmm_model.utf8 If not specified, the default is utf8. example: ./segment_demo testlines.utf8 --dictpath ../dicts/jieba.dict.utf8 ./segment_demo testlines.utf8 --modelpath ../dicts/hmm_model.utf8 --algorithm cutHMM ./segment_demo testlines.utf8 --modelpath ../dicts/hmm_model.utf8 --algorithm cutMix ``` ## 分词速度 ### MixSegment 分词速度大概是 62M / 54sec = 1.15M/sec 测试环境: `Intel(R) Xeon(R) CPU E5506 @ 2.13GHz` ## Contact 如果有运行问题或者任何疑问,欢迎联系 : wuyanyi09@gmail.com ## Thanks "结巴中文"分词作者: SunJunyi https://github.com/fxsjy/jieba 顾名思义,之所以叫CppJieba,是参照SunJunyi大神的Jieba分词Python程序写成的,所以饮水思源,再次感谢SunJunyi。