.NET Core中文分詞組件jieba.NET Core
特點
支持三種分詞模式：
精確模式，試圖將句子最精確地切開，適合文本分析；
全模式，把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來, 速度非常快，但是不能解決歧義。具體來說，分詞過程不會借助於詞頻查找最大概率路徑，亦不會使用HMM；
搜索引擎模式，在精確模式的基礎上，對長詞再次切分，提高召回率，適合用於搜索引擎分詞。
支持繁體分詞
支持添加自定義詞典和自定義詞
jieba.NET Core 用法
下載代碼使用VS 2017 打開，或者使用VS Code 打開項目。
選擇jieba.NET 為起始項目，Program.cs 代碼如下：
class Program
{ static void Main(string[] args)
{
Encoding.RegisterProvider(CodePagesEncodingProvider.Instance); var segmenter = new JiebaSegmenter(); var segments = segmenter.Cut("我來到北京清華大學", cutAll: true);
Console.WriteLine("【全模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));
segments = segmenter.Cut("我來到北京清華大學"); // 默認為精確模式
Console.WriteLine("【精確模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));
segments = segmenter.Cut("他來到了網易杭研大廈"); // 默認為精確模式，同時也使用HMM模型
Console.WriteLine("【新詞識別】：{0}", string.Join("/ ", segments));
segments = segmenter.CutForSearch("小明碩士畢業於中國科學院計算所，後在日本京都大學深造"); // 搜索引擎模式
Console.WriteLine("【搜索引擎模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));
segments = segmenter.Cut("結過婚的和尚未結過婚的");
Console.WriteLine("【歧義消除】：{0}", string.Join("/ ", segments));
Console.ReadKey();
}
}
運行程序結果如下：
JiebaSegmenter.Cut方法可通過cutAll來支持兩種模式，精確模式和全模式。精確模式是最基礎和自然的模式，試圖將句子最精確地切開，適合文本分析
CutForSearch采用的是搜索引擎模式，在精確模式的基礎上對長詞再次切分，提高召回率，適合用於搜索引擎分詞。
詞性標註
詞性標註采用和ictclas兼容的標記法，關於ictclas和jieba中使用的標記法列表，請參考：詞性標記。
在TestDemo.cs 中PosCutDemo 方法為詞性標註。
public void PosCutDemo()
{ var posSeg = new PosSegmenter(); var s = "一團碩大無朋的高能離子雲，在遙遠而神秘的太空中迅疾地飄移"; var tokens = posSeg.Cut(s);
Console.WriteLine(string.Join(" ", tokens.Select(token => string.Format("{0}/{1}", token.Word, token.Flag))));
}
調用結果如下：
關鍵詞提取
現在來嘗試提取其中的關鍵詞。jieba.NET提供了TF-IDF和TextRank兩種算法來提取關鍵詞，TF-IDF對應的類是JiebaNet.Analyser.TfidfExtractor，TextRank的是JiebaNet.Analyser.TextRankExtractor。
public void ExtractTagsDemo()
{ var text = "程序員(英文Programmer)是從事程序開發、維護的專業人員。一般將程序員分為程序設計人員和程序編碼人員，但兩者的界限並不非常清楚，特別是在中國。軟件從業人員分為初級程序員、高級程序員、系統分析員和項目經理四大類。"; var extractor = new TfidfExtractor(); var keywords = extractor.ExtractTags(text); foreach (var keyword in keywords)
{
Console.WriteLine(keyword);
}
} public void ExtractTagsDemo2()
{ var text = @"在數學和計算機科學/算學之中，算法/算則法（Algorithm）為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。精確而言，算法是一個表示為有限長列表的有效方法。算法應包含清晰定義的指令用於計算函數。
算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和初始輸入（可能為空）開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化算法在內的一些算法，包含了一些隨機輸入。
形式化算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、雅克·埃爾布朗和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化算法的情況。"; var extractor = new TfidfExtractor(); var keywords = extractor.ExtractTags(text, 10, Constants.NounAndVerbPos); foreach (var keyword in keywords)
{
Console.WriteLine(keyword);
}
}
ExtractTagsDemo 方法為提取所有關鍵詞。
ExtractTagsDemo2 方法為提取前十個僅包含名詞和動詞的關鍵詞
ExtractTagsWithWeight方法的返回結果中除了包含關鍵詞，還包含了相應的權重值。
返回詞語在原文的起止位置
public void TokenizeDemo()
{ var segmenter = new JiebaSegmenter(); var s = "永和服裝飾品有限公司"; 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);
}
}
調用 TokenizeDemo 方法會返回對應位置
新詞加入
代碼加入
var segmenter = new JiebaSegmenter(); var segments = segmenter.Cut(@".NETCore2.0的發布時間，.NET Core 2.0預覽版及.NET Standard 2.0 Preview大概在5月中旬或下旬發布。");
Console.WriteLine("【精確模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));
segmenter.AddWord("發布時間");
segmenter.AddWord(".NETCore2.0");
segments = segmenter.Cut(@".NETCore2.0的發布時間，.NET Core 2.0預覽版及.NET Standard 2.0 Preview大概在5月中旬或下旬發布。");
Console.WriteLine("【精確模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));
調用 segmenter.AddWord添加新詞，這裏添加了發布時間及.NETCore2.0
可以看到新加入的詞被識別出來。
詞典加入
詞典格式如下：詞典格式與主詞典格式相同，即一行包含：詞、詞頻（可省略）、詞性（可省略），用空格隔開。詞頻省略時，分詞器將使用自動計算出的詞頻保證該詞被分出。
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然後使用segmenter.LoadUserDict() 方法，傳入詞典路徑。
更多詳細內容，可以查看代碼及readme.md
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