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“结巴”中文分词的R语言版本:jiebaR

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“结巴”中文分词的R语言版本:jiebaR

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“结巴”中文分词的R语言版本,支持最大概率法(Maximum Probability),隐式马尔科夫模型(Hidden Markov Model),索引模型(QuerySegment),混合模型(MixSegment),共四种分词模式,同时有词性标注,关键词提取,文本Simhash相似度比较等功能。项目使用了Rcpp和CppJieba进行开发。

特性

  • 支持 Windows , Linux操作系统(Mac 暂未测试)。
  • 通过Rcpp Modules实现同时加载多个分词系统,可以分别使用不同的分词模式和词库。
  • 支持多种分词模式、中文姓名识别、关键词提取、词性标注以及文本Simhash相似度比较等功能。
  • 支持加载自定义用户词库,设置词频、词性。
  • 同时支持简体中文、繁体中文分词。
  • 支持自动判断编码模式。
  • 比原”结巴”中文分词速度快,是其他R分词包的5-20倍。
  • 安装简单,无需复杂设置。
  • 可以通过Rpy2,jvmr等被其他语言调用。
  • 基于MIT协议。

安装

目前该包还没有发布到CRAN,可以通过Github进行安装。Windows系统需要安装 Rtools,或者可以下载二进制包,进行安装:

library(devtools)
install_github("qinwf/jiebaR")

使用示例

分词

jiebaR提供了四种分词模式,可以通过jiebar()来初始化分词引擎,使用segment()进行分词。

library(jiebaR)
##  接受默认参数,建立分词引擎 
mixseg = worker()
##  相当于:
##       jiebar( type = "mix", dict = "inst/dict/jieba.dict.utf8",
##               hmm  = "inst/dict/hmm_model.utf8",  ### HMM模型数据
##               user = "inst/dict/user.dict.utf8") ### 用户自定义词库
mixseg <= "江州市长江大桥参加了长江大桥的通车仪式"  ### <= 分词运算符
## 相当于 segment( "江州市长江大桥参加了长江大桥的通车仪式" , mixseg )
[1] "江州"     "市长"     "江大桥"   "参加"     "了"       "长江大桥"
[7] "的"       "通车"     "仪式"

支持对文件进行分词:

mixseg <= "./temp.dat"  ### 自动判断输入文件编码模式,默认文件输出在同目录下。
## segment( "./temp.dat" , mixseg )

在加载分词引擎时,可以自定义词库路径,同时可以启动不同的引擎:

最大概率法(MPSegment),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。

隐式马尔科夫模型(HMMSegment)是根据基于人民日报等语料库构建的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dict/hmm_model.utf8提供。分词算法即viterbi算法。

混合模型(MixSegment)是四个分词引擎里面分词效果较好的类,结它合使用最大概率法和隐式马尔科夫模型。

索引模型(QuerySegment)先使用混合模型进行切词,再对于切出来的较长的词,枚举句子中所有可能成词的情况,找出词库里存在。

mixseg2 = worker(type  = "mix", dict = "dict/jieba.dict.utf8",
                 hmm   = "dict/hmm_model.utf8",  
                 user  = "dict/test.dict.utf8",
                 detect=T,      symbol = F,
                 lines = 1e+05, output = NULL
                 ) 
mixseg2   ### 输出worker的设置
Worker Type:  Mix Segment
Detect Encoding :  TRUE
Default Encoding:  UTF-8
Keep Symbols    :  FALSE
Output Path     :  
Write File      :  TRUE
Max Read Lines  :  1e+05
Fixed Model Components:  
$dict
[1] "dict/jieba.dict.utf8"
$hmm
[1] "dict/hmm_model.utf8"
$user
[1] "dict/test.dict.utf8"
$detect $encoding $symbol $output $write $lines can be reset.

可以通过R语言常用的 $符号重设一些worker的参数设置 , 如 WorkerName$symbol = T,在输出中保留标点符号。一些参数在初始化的时候已经确定,无法修改, 可以通过WorkerName$PrivateVarible来获得这些信息。

mixseg$encoding
mixseg$detect = F

可以自定义用户词库,推荐使用深蓝词库转换构建分词词库,它可以快速地将搜狗细胞词库等输入法词库转换为jiebaR的词库格式。

ShowDictPath()  ### 显示词典路径
EditDict()      ### 编辑用户词典
?EditDict()     ### 打开帮助系统

词性标注

可以使用 <=.tagger 或者 tag 来进行分词和词性标注, 词性标注使用混合模型模型分词,标注采用和 ictclas 兼容的标记法。

words = "我爱北京天安门"
tagger = worker("tag")
tagger <= words
     r        v       ns       ns 
    "我"     "爱"   "北京" "天安门"

关键词提取

关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径,使用方法与分词类似。topn参数为关键词的个数。

keys = worker("keywords", topn = 1)
keys <= "我爱北京天安门"
keys <= "一个文件路径.txt"
  8.9954 
"天安门"

Simhash 与海明距离

对中文文档计算出对应的simhash值。simhash是谷歌用来进行文本去重的算法,现在广泛应用在文本处理中。Simhash引擎先进行分词和关键词提取,后计算Simhash值和海明距离。

 words = "hello world!"
 simhasher = worker("simhash",topn=2)
 simhasher <= "江州市长江大桥参加了长江大桥的通车仪式"
$simhash
[1] "12882166450308878002"
$keyword
   22.3853    8.69667 
"长江大桥"     "江州"
$distance
[1] "23"
$lhs
   22.3853    8.69667 
"长江大桥"     "江州" 
$rhs
11.7392 11.7392 
"hello" "world"

计划支持

  • 支持 Windows , Linux , Mac 操作系统并行分词。
  • 简单的自然语言统计分析功能。

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