golang基于词典和Bigram语言模型的中文分词插件库gotokenizer的使用

golang基于词典和Bigram语言模型的中文分词插件库gotokenizer的使用

gotokenizer是一个基于字典和Bigram语言模型的Go语言分词器，目前仅支持中文分词。

功能特点

  • 支持最大正向匹配法
  • 支持最小正向匹配法
  • 支持最大逆向匹配法
  • 支持最小逆向匹配法
  • 支持双向最大匹配法
  • 支持双向最小匹配法
  • 支持停用词过滤
  • 支持自定义词过滤

安装

go get -u github.com/xujiajun/gotokenizer

使用示例

下面是一个完整的使用示例，展示如何使用gotokenizer进行中文分词：

package main

import (
	"fmt"

	"github.com/xujiajun/gotokenizer"
)

func main() {
	text := "gotokenizer是一款基于字典和Bigram模型纯go语言编写的分词器，支持6种分词算法。支持stopToken过滤和自定义word过滤功能。"

	// 指定字典文件路径
	dictPath := "data/zh/dict.txt"
	
	// 创建最大匹配分词器实例，默认使用NumAndLetterWordFilter过滤数字和字母
	mm := gotokenizer.NewMaxMatch(dictPath)
	
	// 加载字典
	mm.LoadDict()

	// 基本分词
	result, err := mm.Get(text)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}
	fmt.Println(result) 
	// 输出: [gotokenizer 是 一款 基于 字典 和 Bigram 模型 纯 go 语言 编写 的 分词器 ， 支持 6 种 分词 算法 。 支持 stopToken 过滤 和 自定义 word 过滤 功能 。]

	// 启用停用词过滤
	mm.EnabledFilterStopToken = true
	mm.StopTokens = gotokenizer.NewStopTokens()
	stopTokenDicPath := "data/zh/stop_tokens.txt"
	mm.StopTokens.Load(stopTokenDicPath)

	// 过滤停用词后的分词结果
	result, err = mm.Get(text)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}
	fmt.Println(result)
	// 输出: [gotokenizer 一款 字典 Bigram 模型 go 语言 编写 分词器 支持 6 种 分词 算法 支持 stopToken 过滤 自定义 word 过滤 功能]

	// 获取词频统计
	freq, err := mm.GetFrequency(text)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}
	fmt.Println(freq)
	// 输出: map[6:1 种:1 算法:1 过滤:2 支持:2 Bigram:1 模型:1 编写:1 gotokenizer:1 go:1 分词器:1 分词:1 word:1 功能:1 一款:1 语言:1 stopToken:1 自定义:1 字典:1]
}

注意事项

  1. 使用前需要准备字典文件(dict.txt)和停用词文件(stop_tokens.txt)
  2. 字典文件格式为每行一个词
  3. 停用词文件格式也是每行一个词
  4. 默认会过滤数字和字母(NumAndLetterWordFilter)

更多使用示例可以参考项目的测试文件。


更多关于golang基于词典和Bigram语言模型的中文分词插件库gotokenizer的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

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更多关于golang基于词典和Bigram语言模型的中文分词插件库gotokenizer的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html


使用gotokenizer进行中文分词

gotokenizer是一个基于词典和Bigram语言模型的中文分词库，它结合了词典匹配和统计语言模型的优点，能够有效地进行中文分词。下面我将详细介绍如何使用这个库。

安装

首先需要安装gotokenizer：

go get github.com/xujiajun/gotokenizer

基本使用

1. 基于词典的分词

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/xujiajun/gotokenizer"
)

func main() {
	// 初始化词典分词器
	dictPath := "path/to/dictionary.txt" // 词典文件路径
	dictTokenizer := gotokenizer.NewDictTokenizer(dictPath)
	
	// 加载词典
	if err := dictTokenizer.LoadDict(); err != nil {
		panic(err)
	}
	
	text := "我爱自然语言处理"
	
	// 正向最大匹配
	result, err := dictTokenizer.Get(text, gotokenizer.MM)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println("正向最大匹配:", result)
	
	// 逆向最大匹配
	result, err = dictTokenizer.Get(text, gotokenizer.RMM)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println("逆向最大匹配:", result)
	
	// 双向最大匹配
	result, err = dictTokenizer.Get(text, gotokenizer.BMM)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println("双向最大匹配:", result)
}

2. 基于Bigram语言模型的分词

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/xujiajun/gotokenizer"
)

func main() {
	// 初始化Bigram分词器
	dictPath := "path/to/dictionary.txt" // 词典文件路径
	bigramModelPath := "path/to/bigram_model.txt" // Bigram模型文件路径
	bigramTokenizer := gotokenizer.NewBigramTokenizer(dictPath, bigramModelPath)
	
	// 加载词典和模型
	if err := bigramTokenizer.LoadDict(); err != nil {
		panic(err)
	}
	if err := bigramTokenizer.LoadModel(); err != nil {
		panic(err)
	}
	
	text := "自然语言处理很有趣"
	
	// 使用Bigram模型分词
	result, err := bigramTokenizer.Get(text)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println("Bigram分词结果:", result)
}

高级功能

1. 自定义词典和模型

你可以准备自己的词典和Bigram模型文件：

  • 词典文件格式：每行一个词
  • Bigram模型文件格式：每行是"词1 词2 概率"

2. 结合使用

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/xujiajun/gotokenizer"
)

func main() {
	// 初始化分词器
	dictPath := "path/to/dictionary.txt"
	bigramModelPath := "path/to/bigram_model.txt"
	
	// 先尝试Bigram分词
	bigramTokenizer := gotokenizer.NewBigramTokenizer(dictPath, bigramModelPath)
	if err := bigramTokenizer.LoadDict(); err != nil {
		panic(err)
	}
	if err := bigramTokenizer.LoadModel(); err != nil {
		panic(err)
	}
	
	text := "这是一个测试句子"
	
	result, err := bigramTokenizer.Get(text)
	if err != nil {
		// 如果Bigram分词失败，回退到词典分词
		dictTokenizer := gotokenizer.NewDictTokenizer(dictPath)
		if err := dictTokenizer.LoadDict(); err != nil {
			panic(err)
		}
		result, err = dictTokenizer.Get(text, gotokenizer.BMM)
		if err != nil {
			panic(err)
		}
	}
	
	fmt.Println("最终分词结果:", result)
}

性能优化建议

  1. 对于长时间运行的服务，可以在初始化时加载词典和模型，避免每次请求都重新加载
  2. 对于大规模文本处理，可以考虑并发处理
  3. 根据实际需求选择合适的词典大小，过大的词典会影响性能

注意事项

  1. 确保词典文件包含足够多的词汇，特别是领域相关词汇
  2. Bigram模型需要基于足够大的语料库训练才能获得好的效果
  3. 对于未登录词(OOV)，词典分词可能无法正确处理，可以考虑结合其他方法

gotokenizer提供了简单易用的API，结合了词典和统计方法的优点，适合大多数中文分词场景。根据你的具体需求，可以选择单独使用词典分词或Bigram分词，或者结合两者使用。

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