1 unstable release
0.1.0 | Nov 7, 2022 |
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#8 in #hmm
2MB
36K
SLoC
jiebars
jieba分词rust版实现
特点
- 支持4种模式
- 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
- 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析
- 新词识别模式:对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法
- 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
代码示例
use jiebars::Jieba;
fn main() {
let jieba = Jieba::new().unwrap();
//全模式
let mut words = jieba.cut("我来到北京清华大学", true, false);
println!("\n【全模式】:{}\n", words.join(" / "));
//精确模式
words = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦", false, false);
println!("【精确模式】:{}\n", words.join(" / "));
//新词识别模式
words = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦", false, true);
println!("【新词识别模式】:{}\n", words.join(" / "));
//搜索引擎模式
words = jieba.cut_for_search("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");
println!("【搜索引擎模式】:{}\n", words.join(" / "));
}
输出:
【全模式】:我 / 来 / 来到 / 到 / 北 / 北京 / 京 / 清 / 清华 / 清华大学 / 华 / 华大 / 大 / 大学 / 学
【精确模式】:他 / 来到 / 了 / 网易 / 杭 / 研 / 大厦
【新词识别模式】: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 / 中国科学院 / 计算 / 计算所 / 后 / 后在 / 日本 / 京都 / 日本京都大学 / 深造
Dependencies
~2.8–4.5MB
~78K SLoC