README

"结巴"中文分词：做最好的 PHP 中文分词、中文断词组件，目前翻译版本为 jieba-0.26 版本，未来再慢慢往上升级，效能也需要再改善，请有兴趣的开发者一起加入开发！若想使用 Python 版本请前往 fxsjy/jieba

现在已经可以支援繁体中文！只要将字典切换为 big 模式即可！

"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best PHP Chinese word segmentation module.

Scroll down for English documentation.

线上展示

网站网址：http://jieba-php.fukuball.com
网站原始码：https://github.com/cyd622/nlp-jieba

Feature

支持三种分词模式：
默认精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，但是不能解决歧义。（需要充足的字典）
搜寻引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜寻引擎分词。
支持繁体断词
支持自定义词典

Usage

自动安装：使用 composer 安装后，透过 autoload 引用

代码示例

composer require cyd622/nlp-jieba:dev-master

代码示例

require_once "/path/to/your/vendor/autoload.php";

手动安装：将 nlp-jieba 放置适当目录后，透过 require_once 引用

代码示例

require_once "/path/to/your/vendor/multi-array/MultiArray.php";
require_once "/path/to/your/vendor/multi-array/Factory/MultiArrayFactory.php";
require_once "/path/to/your/class/Jieba.php";
require_once "/path/to/your/class/Finalseg.php";

Algorithm

基于 Trie 树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)
採用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
对于未登录词，採用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法
BEMS 的解释 fxsjy/jieba#7

Interface

组件只提供 jieba.cut 方法用于分词
cut 方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2）cut_all 参数用来控制分词模式
待分词的字符串可以是 utf-8 字符串
jieba.cut 返回的结构是一个可迭代的 array

功能 1)：分词

cut 方法接受想个输入参数： 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2）cut_all 参数用来控制分词模式
cutForSearch 方法接受一个参数：需要分词的字符串，该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
注意：待分词的字符串是 utf-8 字符串
cut 以及 cutForSearch 返回的结构是一个可迭代的 array

代码示例 (Tutorial)

ini_set('memory_limit', '1024M');

require_once "/path/to/your/vendor/multi-array/MultiArray.php";
require_once "/path/to/your/vendor/multi-array/Factory/MultiArrayFactory.php";
require_once "/path/to/your/class/Jieba.php";
require_once "/path/to/your/class/Finalseg.php";
use NLP\Jieba\Jieba;
use NLP\Jieba\Finalseg;
Jieba::init();
Finalseg::init();

$seg_list = Jieba::cut("怜香惜玉也得要看对象啊！");
var_dump($seg_list);

$seg_list = Jieba::cut("我来到北京清华大学", true);
var_dump($seg_list); #全模式

$seg_list = Jieba::cut("我来到北京清华大学", false);
var_dump($seg_list); #默认精确模式

$seg_list = Jieba::cut("他来到了网易杭研大厦");
var_dump($seg_list);

$seg_list = Jieba::cutForSearch("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造"); #搜索引擎模式
var_dump($seg_list);

Output:

array(7) {
  [0]=>
  string(12) "怜香惜玉"
  [1]=>
  string(3) "也"
  [2]=>
  string(3) "得"
  [3]=>
  string(3) "要"
  [4]=>
  string(3) "看"
  [5]=>
  string(6) "对象"
  [6]=>
  string(3) "啊"
}

Full Mode:
array(15) {
  [0]=>
  string(3) "我"
  [1]=>
  string(3) "来"
  [2]=>
  string(6) "来到"
  [3]=>
  string(3) "到"
  [4]=>
  string(3) "北"
  [5]=>
  string(6) "北京"
  [6]=>
  string(3) "京"
  [7]=>
  string(3) "清"
  [8]=>
  string(6) "清华"
  [9]=>
  string(12) "清华大学"
  [10]=>
  string(3) "华"
  [11]=>
  string(6) "华大"
  [12]=>
  string(3) "大"
  [13]=>
  string(6) "大学"
  [14]=>
  string(3) "学"
}

Default Mode:
array(4) {
  [0]=>
  string(3) "我"
  [1]=>
  string(6) "来到"
  [2]=>
  string(6) "北京"
  [3]=>
  string(12) "清华大学"
}
array(6) {
  [0]=>
  string(3) "他"
  [1]=>
  string(6) "来到"
  [2]=>
  string(3) "了"
  [3]=>
  string(6) "网易"
  [4]=>
  string(6) "杭研"
  [5]=>
  string(6) "大厦"
}
(此处，“杭研“并没有在词典中，但是也被 Viterbi 算法识别出来了)

Search Engine Mode:
array(18) {
  [0]=>
  string(6) "小明"
  [1]=>
  string(6) "硕士"
  [2]=>
  string(6) "毕业"
  [3]=>
  string(3) "于"
  [4]=>
  string(6) "中国"
  [5]=>
  string(6) "科学"
  [6]=>
  string(6) "学院"
  [7]=>
  string(9) "科学院"
  [8]=>
  string(15) "中国科学院"
  [9]=>
  string(6) "计算"
  [10]=>
  string(9) "计算所"
  [11]=>
  string(3) "后"
  [12]=>
  string(3) "在"
  [13]=>
  string(6) "日本"
  [14]=>
  string(6) "京都"
  [15]=>
  string(6) "大学"
  [16]=>
  string(18) "日本京都大学"
  [17]=>
  string(6) "深造"
}

功能 2)：添加自定义词典

开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库裡没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率
用法： Jieba::loadUserDict(file_name) # file_name 为自定义词典的绝对路径
词典格式和 dict.txt 一样，一个词佔一行；每一行分为三部分，一部分为词语，一部分为词频，一部分为词性，用空格隔开
范例：

云计算 5 n 李小福 2 n 创新办 3 n

之前：李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /

说明："通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力" --- fxsjy/jieba#14

自定义词典：https://github.com/cyd622/jieba-php/blob/master/src/dict/user_dict.txt

功能 3)：关键词提取

JiebaAnalyse::extractTags($content, $top_k)
content 为待提取的文本
top_k 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
可使用 setStopWords 增加自定义 stop words

代码示例 (关键词提取)

ini_set('memory_limit', '600M');

require_once "/path/to/your/vendor/multi-array/MultiArray.php";
require_once "/path/to/your/vendor/multi-array/Factory/MultiArrayFactory.php";
require_once "/path/to/your/class/Jieba.php";
require_once "/path/to/your/class/Finalseg.php";
require_once "/path/to/your/class/JiebaAnalyse.php";
use NLP\Jieba\Jieba;
use NLP\Jieba\Finalseg;
use NLP\Jieba\JiebaAnalyse;
Jieba::init(array('mode'=>'test','dict'=>'small'));
Finalseg::init();
JiebaAnalyse::init();

$top_k = 10;
$content = file_get_contents("/path/to/your/dict/lyric.txt", "r");

$tags = JiebaAnalyse::extractTags($content, $top_k);

var_dump($tags);

JiebaAnalyse::setStopWords('/path/to/your/dict/stop_words.txt');

$tags = JiebaAnalyse::extractTags($content, $top_k);

var_dump($tags);

Output:

array(10) {
  '没有' =>
  double(1.0592831964595)
  '所谓' =>
  double(0.90795702553671)
  '是否' =>
  double(0.66385043195443)
  '一般' =>
  double(0.54607060161899)
  '虽然' =>
  double(0.30265234184557)
  '来说' =>
  double(0.30265234184557)
  '肌迫' =>
  double(0.30265234184557)
  '退缩' =>
  double(0.30265234184557)
  '矫作' =>
  double(0.30265234184557)
  '怯懦' =>
  double(0.24364586159392)
}
array(10) {
  '所谓' =>
  double(1.1569129841516)
  '一般' =>
  double(0.69579963754677)
  '矫作' =>
  double(0.38563766138387)
  '来说' =>
  double(0.38563766138387)
  '退缩' =>
  double(0.38563766138387)
  '虽然' =>
  double(0.38563766138387)
  '肌迫' =>
  double(0.38563766138387)
  '怯懦' =>
  double(0.31045198493419)
  '随便说说' =>
  double(0.19281883069194)
  '一场' =>
  double(0.19281883069194)
}

功能 4)：词性分词

词性说明：https://gist.github.com/luw2007/6016931

代码示例 (Tutorial)

ini_set('memory_limit', '600M');

require_once dirname(dirname(__FILE__))."/vendor/multi-array/MultiArray.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/vendor/multi-array/Factory/MultiArrayFactory.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/class/Jieba.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/class/Finalseg.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/class/Posseg.php";
use NLP\Jieba\Jieba;
use NLP\Jieba\Finalseg;
use NLP\Jieba\Posseg;
Jieba::init();
Finalseg::init();
Posseg::init();

$seg_list = Posseg::cut("这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空，我爱北京，我爱Python和C++。");
var_dump($seg_list);

Output:

array(21) {
  [0]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "这"
    ["tag"]=>
    string(1) "r"
  }
  [1]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "是"
    ["tag"]=>
    string(1) "v"
  }
  [2]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(6) "一个"
    ["tag"]=>
    string(1) "m"
  }
  [3]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(18) "伸手不见五指"
    ["tag"]=>
    string(1) "i"
  }
  [4]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "的"
    ["tag"]=>
    string(2) "uj"
  }
  [5]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(6) "黑夜"
    ["tag"]=>
    string(1) "n"
  }
  [6]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "。"
    ["tag"]=>
    string(1) "x"
  }
  [7]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "我"
    ["tag"]=>
    string(1) "r"
  }
  [8]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "叫"
    ["tag"]=>
    string(1) "v"
  }
  [9]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(9) "孙悟空"
    ["tag"]=>
    string(2) "nr"
  }
  [10]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "，"
    ["tag"]=>
    string(1) "x"
  }
  [11]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "我"
    ["tag"]=>
    string(1) "r"
  }
  [12]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "爱"
    ["tag"]=>
    string(1) "v"
  }
  [13]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(6) "北京"
    ["tag"]=>
    string(2) "ns"
  }
  [14]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "，"
    ["tag"]=>
    string(1) "x"
  }
  [15]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "我"
    ["tag"]=>
    string(1) "r"
  }
  [16]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "爱"
    ["tag"]=>
    string(1) "v"
  }
  [17]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(6) "Python"
    ["tag"]=>
    string(3) "eng"
  }
  [18]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "和"
    ["tag"]=>
    string(1) "c"
  }
  [19]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "C++"
    ["tag"]=>
    string(3) "eng"
  }
  [20]=>
  array(2) {
    ["word"]=>
    string(3) "。"
    ["tag"]=>
    string(1) "x"
  }
}

功能 5)：切换成繁体字典

代码示例 (Tutorial)

ini_set('memory_limit', '1024M');

require_once dirname(dirname(__FILE__))."/vendor/multi-array/MultiArray.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/vendor/multi-array/Factory/MultiArrayFactory.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/class/Jieba.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/class/Finalseg.php";
use NLP\Jieba\Jieba;
use NLP\Jieba\Finalseg;
Jieba::init(array('mode'=>'default','dict'=>'big'));
Finalseg::init();

$seg_list = Jieba::cut("怜香惜玉也得要看对象啊！");
var_dump($seg_list);

$seg_list = Jieba::cut("憐香惜玉也得要看對象啊！");
var_dump($seg_list);

Output:

array(7) {
  [0]=>
  string(12) "怜香惜玉"
  [1]=>
  string(3) "也"
  [2]=>
  string(3) "得"
  [3]=>
  string(3) "要"
  [4]=>
  string(3) "看"
  [5]=>
  string(6) "对象"
  [6]=>
  string(3) "啊"
}
array(7) {
  [0]=>
  string(12) "憐香惜玉"
  [1]=>
  string(3) "也"
  [2]=>
  string(3) "得"
  [3]=>
  string(3) "要"
  [4]=>
  string(3) "看"
  [5]=>
  string(6) "對象"
  [6]=>
  string(3) "啊"
}

功能 6)：保留日语或者朝鲜语原文不进行过滤

代碼示例 (Tutorial)

ini_set('memory_limit', '1024M');

require_once dirname(dirname(__FILE__))."/vendor/multi-array/MultiArray.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/vendor/multi-array/Factory/MultiArrayFactory.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/class/Jieba.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/class/Finalseg.php";
use NLP\Jieba\Jieba;
use NLP\Jieba\Finalseg;
Jieba::init(array('cjk'=>'all'));
Finalseg::init();

$seg_list = Jieba::cut("한국어 또는 조선말은 제주특별자치도를 제외한 한반도 및 그 부속 도서와 한민족 거주 지역에서 쓰이는 언어로");
var_dump($seg_list);

$seg_list = Jieba::cut("日本語は、主に日本国内や日本人同士の間で使われている言語である。");
var_dump($seg_list);

// 加载日语词库可以对日语进行简单的分词
Jieba::loadUserDict("/path/to/your/japanese/dict.txt");
$seg_list = Jieba::cut("日本語は、主に日本国内や日本人同士の間で使われている言語である。");
var_dump($seg_list);

Output:

array(15) {
  [0]=>
  string(9) "한국어"
  [1]=>
  string(6) "또는"
  [2]=>
  string(12) "조선말은"
  [3]=>
  string(24) "제주특별자치도를"
  [4]=>
  string(9) "제외한"
  [5]=>
  string(9) "한반도"
  [6]=>
  string(3) "및"
  [7]=>
  string(3) "그"
  [8]=>
  string(6) "부속"
  [9]=>
  string(9) "도서와"
  [10]=>
  string(9) "한민족"
  [11]=>
  string(6) "거주"
  [12]=>
  string(12) "지역에서"
  [13]=>
  string(9) "쓰이는"
  [14]=>
  string(9) "언어로"
}
array(21) {
  [0]=>
  string(6) "日本"
  [1]=>
  string(3) "語"
  [2]=>
  string(3) "は"
  [3]=>
  string(3) "主"
  [4]=>
  string(3) "に"
  [5]=>
  string(6) "日本"
  [6]=>
  string(6) "国内"
  [7]=>
  string(3) "や"
  [8]=>
  string(6) "日本"
  [9]=>
  string(3) "人"
  [10]=>
  string(6) "同士"
  [11]=>
  string(3) "の"
  [12]=>
  string(3) "間"
  [13]=>
  string(3) "で"
  [14]=>
  string(3) "使"
  [15]=>
  string(3) "わ"
  [16]=>
  string(6) "れて"
  [17]=>
  string(6) "いる"
  [18]=>
  string(6) "言語"
  [19]=>
  string(3) "で"
  [20]=>
  string(6) "ある"
}
array(17) {
  [0]=>
  string(9) "日本語"
  [1]=>
  string(3) "は"
  [2]=>
  string(6) "主に"
  [3]=>
  string(9) "日本国"
  [4]=>
  string(3) "内"
  [5]=>
  string(3) "や"
  [6]=>
  string(9) "日本人"
  [7]=>
  string(6) "同士"
  [8]=>
  string(3) "の"
  [9]=>
  string(3) "間"
  [10]=>
  string(3) "で"
  [11]=>
  string(3) "使"
  [12]=>
  string(3) "わ"
  [13]=>
  string(6) "れて"
  [14]=>
  string(6) "いる"
  [15]=>
  string(6) "言語"
  [16]=>
  string(9) "である"
}

功能 7)：返回词语在原文的起止位置

代码示例 (Tutorial)

ini_set('memory_limit', '1024M');

require_once dirname(dirname(__FILE__))."/vendor/multi-array/MultiArray.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/vendor/multi-array/Factory/MultiArrayFactory.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/class/Jieba.php";
require_once dirname(dirname(__FILE__))."/class/Finalseg.php";
use NLP\Jieba\Jieba;
use NLP\Jieba\Finalseg;
Jieba::init(array('mode'=>'test','dict'=>'big'));
Finalseg::init();

$seg_list = Jieba::tokenize("永和服装饰品有限公司");
var_dump($seg_list);

Output:

array(4) {
  [0] =>
  array(3) {
    'word' =>
    string(6) "永和"
    'start' =>
    int(0)
    'end' =>
    int(2)
  }
  [1] =>
  array(3) {
    'word' =>
    string(6) "服装"
    'start' =>
    int(2)
    'end' =>
    int(4)
  }
  [2] =>
  array(3) {
    'word' =>
    string(6) "饰品"
    'start' =>
    int(4)
    'end' =>
    int(6)
  }
  [3] =>
  array(3) {
    'word' =>
    string(12) "有限公司"
    'start' =>
    int(6)
    'end' =>
    int(10)
  }
}

其他词典

佔用内容较小的词典 https://github.com/cyd622/nlp-jieba/blob/master/src/dict/dict.small.txt
支持繁体断词的词典 https://github.com/cyd622/nlp-jieba/blob/master/src/dict/dict.big.txt

常见问题

模型的数据是如何生成的？ fxsjy/jieba#7
这个库的授权是？ fxsjy/jieba#2

詞性說明

a 形容词 (取英语形容词 adjective 的第 1 个字母。)
  ad 副形词 (直接作状语的形容词，形容词代码 a 和副词代码 d 并在一起。)
  ag 形容词性语素 (形容词性语素，形容词代码为 a，语素代码 ｇ 前面置以 a。)
  an 名形词 (具有名词功能的形容词，形容词代码 a 和名词代码 n 并在一起。)
b 区别词 (取汉字「别」的声母。)
c 连词 (取英语连词 conjunction 的第 1 个字母。)
d 副词 (取 adverb 的第 2 个字母，因其第 1 个字母已用于形容词。)
  df 副词*
  dg 副语素 (副词性语素，副词代码为 d，语素代码 ｇ 前面置以 d。)
e 叹词 (取英语叹词 exclamation 的第 1 个字母。)
eng 外语
f 方位词 (取汉字「方」的声母。)
g 语素 (绝大多数语素都能作为合成词的「词根」，取汉字「根」的声母。)
h 前接成分 (取英语 head 的第 1 个字母。)
i 成语 (取英语成语 idiom 的第 1 个字母。)
j 简称略语 (取汉字「简」的声母。)
k 后接成分
l 习用语 (习用语尚未成为成语，有点「临时性」，取「临」的声母。)
m 数词 (取英语 numeral 的第 3 个字母，n，u 已有他用。)
  mg 数语素
  mq 数词*
n 名词 (取英语名词 noun 的第 1 个字母。)
  ng 名语素 (名词性语素，名词代码为 n，语素代码 ｇ 前面置以 n。)
  nr 人名 (名词代码n和「人(ren)」的声母并在一起。)
  nrfg 名词*
  nrt 名词*
  ns 地名 (名词代码 n 和处所词代码 s 并在一起。)
  nt 机构团体 (「团」的声母为 t，名词代码 n 和 t 并在一起。)
  nz 其他专名 (「专」的声母的第 1 个字母为 z，名词代码 n 和 z 并在一起。)
o 拟声词 (取英语拟声词 onomatopoeia 的第 1 个字母。)
p 介词 (取英语介词 prepositional 的第 1 个字母。)
q 量词 (取英语 quantity 的第 1 个字母。)
r 代词 (取英语代词 pronoun的 第 2 个字母，因 p 已用于介词。)
  rg 代词语素
  rr 代词*
  rz 代词*
s 处所词 (取英语 space 的第 1 个字母。)
t 时间词 (取英语 time 的第 1 个字母。)
  tg 时语素 (时间词性语素，时间词代码为 t，在语素的代码 g 前面置以 t。)
u 助词 (取英语助词 auxiliary 的第 2 个字母，因 a 已用于形容词。)
  ud 助词*
  ug 助词*
  uj 助词*
  ul 助词*
  uv 助词*
  uz 助词*
v 动词 (取英语动词 verb 的第一个字母。)
  vd 副动词 (直接作状语的动词，动词和副词的代码并在一起。)
  vg 动语素
  vi 动词*
  vn 名动词 (指具有名词功能的动词，动词和名词的代码并在一起。)
  vq 动词*
w 标点符号
x 非语素字 (非语素字只是一个符号，字母 x 通常用于代表未知数、符号。)
y 语气词 (取汉字「语」的声母。)
z 状态词 (取汉字「状」的声母的前一个字母。)
  zg 状态词*

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The MIT License (MIT)

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功能 2)：添加自定义词典

功能 3)：关键词提取

功能 4)：词性分词

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