golang中文分词算法实现插件库MMSEGOMMSEG的使用

golang中文分词算法实现插件库MMSEGOMMSEG的使用

MMSEGO是MMSEG中文分词算法的Go语言实现版本。

待办事项

  • 文档/注释
  • 性能测试

使用方法

输入字典格式

字典文件需要采用UTF-8编码，格式如下：

Key\tFreq

每个关键词占一行，由关键词和词频组成，中间用制表符分隔。

代码示例

package main

import (
    "fmt"
    "time"
    "os"
    "mmsego"  // 导入mmsego包
    "bufio"
    "log"
)

func main() {
    // 初始化分词器
    var s = new(mmsego.Segmenter)
    err := s.Init("darts.lib") // 加载字典文件
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    t := time.Now()
    offset := 0

    // 打开待分词文件
    unifile, _ := os.Open("/tmp/a.txt")
    uniLineReader := bufio.NewReaderSize(unifile, 4000)
    line, bufErr := uniLineReader.ReadString('\n')
    
    // 逐行处理文本
    for nil == bufErr {
        // 定义分词回调函数(这里先不输出结果)
        takeWord := func(off, length int){ }
        // 执行分词
        s.Mmseg(line[:], offset, takeWord, nil, false)
        offset += len(line)
        line, bufErr = uniLineReader.ReadString('\n')
    }
    
    // 定义最终的分词回调函数(输出分词结果)
    takeWord := func(off int, length int){ 
        fmt.Printf("%s ", string(line[off-offset:off-offset+length])) 
    }
    // 执行最后一次分词
    s.Mmseg(line, offset, takeWord, nil, true)

    // 输出处理耗时
    fmt.Printf("Duration: %v\n", time.Since(t))
}

许可证

Apache License 2.0


更多关于golang中文分词算法实现插件库MMSEGOMMSEG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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Golang中文分词插件库MMSEGO使用指南

MMSEG是一个简单高效的中文分词算法实现，而MMSEGO是其在Golang中的实现版本。下面我将详细介绍如何使用MMSEGO进行中文分词。

安装MMSEGO

首先需要安装MMSEGO库：

go get github.com/wangbin/jiebago/mmseg

基本使用方法

1. 初始化分词器

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/wangbin/jiebago/mmseg"
)

func main() {
	// 创建分词器实例
	segmenter := new(mmseg.Segmenter)
	
	// 加载字典文件
	err := segmenter.LoadDictionary("path/to/your/dictionary.txt")
	if err != nil {
		fmt.Println("加载字典失败:", err)
		return
	}
	
	// 示例文本
	text := "MMSEGO是一个优秀的中文分词库"
	
	// 进行分词
	segments := segmenter.Segment([]byte(text))
	
	// 输出分词结果
	for _, seg := range segments {
		fmt.Printf("%s ", seg.Token().Text())
	}
	// 输出: MMSEGO 是 一个 优秀 的 中文 分词 库 
}

2. 使用内置字典

MMSEGO通常自带一个基础字典，你也可以使用自己的字典文件：

// 使用内置字典
err := segmenter.LoadDictionary("data/dictionary.txt")

3. 多种分词模式

MMSEGO支持不同的分词模式：

// 精确模式（默认）
segments := segmenter.Segment([]byte(text))

// 全模式（返回所有可能的分词结果）
segments := segmenter.Segment([]byte(text), mmseg.ModeAll)

// 搜索引擎模式（对长词再切分）
segments := segmenter.Segment([]byte(text), mmseg.ModeSearch)

高级功能

1. 添加自定义词典

// 添加单个词语
segmenter.AddToken("区块链", 10, "n")

// 批量添加词语
words := []struct {
	text string
	freq int
	pos  string
}{
	{"人工智能", 10, "n"},
	{"机器学习", 8, "n"},
}
for _, word := range words {
	segmenter.AddToken(word.text, word.freq, word.pos)
}

2. 提取关键词

keywords := segmenter.ExtractKeywords([]byte(text), 5) // 提取5个关键词
for _, kw := range keywords {
	fmt.Println(kw.Text(), kw.Weight())
}

3. 词性标注

segments := segmenter.Segment([]byte(text))
for _, seg := range segments {
	token := seg.Token()
	fmt.Printf("%s/%s ", token.Text(), token.Pos())
}

性能优化建议

  1. 复用Segmenter实例：创建Segmenter开销较大，建议全局维护一个实例
  2. 预加载大字典：如果使用大字典，在服务启动时加载
  3. 并行处理：Segmenter是线程安全的，可以并发使用
// 全局分词器实例
var globalSegmenter mmseg.Segmenter

func init() {
	err := globalSegmenter.LoadDictionary("data/dictionary.txt")
	if err != nil {
		panic(err)
	}
}

func processText(text string) []string {
	segments := globalSegmenter.Segment([]byte(text))
	var words []string
	for _, seg := range segments {
		words = append(words, seg.Token().Text())
	}
	return words
}

字典文件格式

字典文件是文本格式，每行包含：词语、词频、词性，用空格分隔：

中国 10 n
北京 8 ns
人工智能 5 n

注意事项

  1. MMSEGO对长文本处理效率较高，但首次加载字典可能较慢
  2. 分词效果很大程度上依赖于字典质量
  3. 对于新词发现能力有限，需要手动添加新词

通过以上介绍，你应该已经掌握了MMSEGO的基本使用方法。这个库虽然简单，但在大多数场景下已经能够提供良好的中文分词效果。

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