# CppJieba [English](README_EN.md) [![Build Status](https://travis-ci.org/yanyiwu/cppjieba.png?branch=master)](https://travis-ci.org/yanyiwu/cppjieba) [![Author](https://img.shields.io/badge/author-@yanyiwu-blue.svg?style=flat)](http://yanyiwu.com/) [![Platform](https://img.shields.io/badge/platform-Linux,%20OS%20X,%20Windows-green.svg?style=flat)](https://github.com/yanyiwu/cppjieba) [![Performance](https://img.shields.io/badge/performance-excellent-brightgreen.svg?style=flat)](http://yanyiwu.com/work/2015/06/14/jieba-series-performance-test.html) [![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-yellow.svg?style=flat)](http://yanyiwu.mit-license.org) [![Build status](https://ci.appveyor.com/api/projects/status/wl30fjnm2rhft6ta/branch/master?svg=true)](https://ci.appveyor.com/project/yanyiwu/cppjieba/branch/master) [![logo](http://7viirv.com1.z0.glb.clouddn.com/CppJiebaLogo-v1.png)](https://github.com/yanyiwu/cppjieba) ## 简介 CppJieba是"结巴(Jieba)"中文分词的C++版本 ## 特性 + 源代码都写进头文件`include/cppjieba/*.hpp`里,`include`即可使用。 + 支持`utf8`编码。 + 项目自带较为完善的单元测试,核心功能中文分词(utf8)的稳定性接受过线上环境检验。 + 支持载自定义用户词典,多路径时支持分隔符'|'或者';'分隔。 + 支持 `Linux` , `Mac OSX`, `Windows` 操作系统。 ## 用法 ### 依赖软件 * `g++ (version >= 4.1 is recommended) or clang++`; * `cmake (version >= 2.6 is recommended)`; ### 下载和编译 ```sh git clone --depth=10 --branch=master git://github.com/yanyiwu/cppjieba.git cd cppjieba mkdir build cd build cmake .. make ``` 有兴趣的可以跑跑测试(可选): ``` make test ``` ## Demo ``` ./demo ``` 结果示例: ``` [demo] Cut With HMM 他/来到/了/网易/杭研/大厦 [demo] Cut Without HMM 他/来到/了/网易/杭/研/大厦 我来到北京清华大学 [demo] CutAll 我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学 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 [demo] CutForSearch 小明/硕士/毕业/于/中国/科学/学院/科学院/中国科学院/计算/计算所/,/后/在/日本/京都/大学/日本京都大学/深造 [demo] Insert User Word 男默/女泪 男默女泪 [demo] CutForSearch Word With Offset [{"word": "小明", "offset": 0}, {"word": "硕士", "offset": 6}, {"word": "毕业", "offset": 12}, {"word": "于", "offset": 18}, {"word": "中国", "offset": 21}, {"word": "科学", "offset": 27}, {"word": "学院", "offset": 30}, {"word": "科学院", "offset": 27}, {"word": "中国科学院", "offset": 21}, {"word": "计算", "offset": 36}, {"word": "计算所", "offset": 36}, {"word": ",", "offset": 45}, {"word": "后", "offset": 48}, {"word": "在", "offset": 51}, {"word": "日本", "offset": 54}, {"word": "京都", "offset": 60}, {"word": "大学", "offset": 66}, {"word": "日本京都大学", "offset": 54}, {"word": "深造", "offset": 72}] [demo] Tagging 我是拖拉机学院手扶拖拉机专业的。不用多久,我就会升职加薪,当上CEO,走上人生巅峰。 [我:r, 是:v, 拖拉机:n, 学院:n, 手扶拖拉机:n, 专业:n, 的:uj, 。:x, 不用:v, 多久:m, ,:x, 我:r, 就:d, 会:v, 升职:v, 加薪:nr, ,:x, 当上:t, CEO:eng, ,:x, 走上:v, 人生:n, 巅峰:n, 。:x] [demo] Keyword Extraction 我是拖拉机学院手扶拖拉机专业的。不用多久,我就会升职加薪,当上CEO,走上人生巅峰。 [{"word": "CEO", "offset": [93], "weight": 11.7392}, {"word": "升职", "offset": [72], "weight": 10.8562}, {"word": "加薪", "offset": [78], "weight": 10.6426}, {"word": "手扶拖拉机", "offset": [21], "weight": 10.0089}, {"word": "巅峰", "offset": [111], "weight": 9.49396}] ``` 详细请看 `test/demo.cpp`. ### 分词结果示例 **MPSegment** Output: ``` 我来到北京清华大学 我/来到/北京/清华大学 他来到了网易杭研大厦 他/来到/了/网易/杭/研/大厦 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 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 ``` **HMMSegment** ``` 我来到北京清华大学 我来/到/北京/清华大学 他来到了网易杭研大厦 他来/到/了/网易/杭/研大厦 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 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 ``` **MixSegment** ``` 我来到北京清华大学 我/来到/北京/清华大学 他来到了网易杭研大厦 他/来到/了/网易/杭研/大厦 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 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 ``` **FullSegment** ``` 我来到北京清华大学 我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学 他来到了网易杭研大厦 他/来到/了/网易/杭/研/大厦 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 小/明/硕士/毕业/于/中国/中国科学院/科学/科学院/学院/计算/计算所/,/后/在/日本/日本京都大学/京都/京都大学/大学/深造 ``` **QuerySegment** ``` 我来到北京清华大学 我/来到/北京/清华/清华大学/华大/大学 他来到了网易杭研大厦 他/来到/了/网易/杭研/大厦 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 小明/硕士/毕业/于/中国/中国科学院/科学/科学院/学院/计算所/,/后/在/中国/中国科学院/科学/科学院/学院/日本/日本京都大学/京都/京都大学/大学/深造 ``` 以上依次是MP,HMM,Mix三种方法的效果。 可以看出效果最好的是Mix,也就是融合MP和HMM的切词算法。即可以准确切出词典已有的词,又可以切出像"杭研"这样的未登录词。 Full方法切出所有字典里的词语。 Query方法先使用Mix方法切词,对于切出来的较长的词再使用Full方法。 ### 自定义用户词典 自定义词典示例请看`dict/user.dict.utf8`。 没有使用自定义用户词典时的结果: ``` 令狐冲/是/云/计算/行业/的/专家 ``` 使用自定义用户词典时的结果: ``` 令狐冲/是/云计算/行业/的/专家 ``` ### 关键词抽取 ``` 我是拖拉机学院手扶拖拉机专业的。不用多久,我就会升职加薪,当上CEO,走上人生巅峰。 ["CEO:11.7392", "升职:10.8562", "加薪:10.6426", "手扶拖拉机:10.0089", "巅峰:9.49396"] ``` 详细请见 `test/demo.cpp`. ### 词性标注 ``` 我是蓝翔技工拖拉机学院手扶拖拉机专业的。不用多久,我就会升职加薪,当上总经理,出任CEO,迎娶白富美,走上人生巅峰。 ["我:r", "是:v", "拖拉机:n", "学院:n", "手扶拖拉机:n", "专业:n", "的:uj", "。:x", "不用:v", "多久:m", ",:x", "我:r", "就:d", "会:v", "升职:v", "加薪:nr", ",:x", "当上:t", "CEO:eng", ",:x", "走上:v", "人生:n", "巅峰:n", "。:x"] ``` 详细请看 `test/demo.cpp`. 支持自定义词性。 比如在(`dict/user.dict.utf8`)增加一行 ``` 蓝翔 nz ``` 结果如下: ``` ["我:r", "是:v", "蓝翔:nz", "技工:n", "拖拉机:n", "学院:n", "手扶拖拉机:n", "专业:n", "的:uj", "。:x", "不用:v", "多久:m", ",:x", "我:r", "就:d", "会:v", "升职:v", "加薪:nr", ",:x", "当:t", "上:f", "总经理:n", ",:x", "出任:v", "CEO:eng", ",:x", "迎娶:v", "白富美:x", ",:x", "走上:v", "人生:n", "巅峰:n", "。:x"] ``` ## 其它词典资料分享 + [dict.367W.utf8] iLife(562193561 at qq.com) ## 应用 + [GoJieba] go语言版本的结巴中文分词。 + [NodeJieba] Node.js 版本的结巴中文分词。 + [simhash] 中文文档的的相似度计算 + [exjieba] Erlang 版本的结巴中文分词。 + [jiebaR] R语言版本的结巴中文分词。 + [cjieba] C语言版本的结巴分词。 + [jieba_rb] Ruby 版本的结巴分词。 + [iosjieba] iOS 版本的结巴分词。 + [SqlJieba] MySQL 全文索引的结巴中文分词插件。 + [pg_jieba] PostgreSQL 数据库的分词插件。 + [gitbook-plugin-search-pro] 支持中文搜索的 gitbook 插件。 + [ngx_http_cppjieba_module] Nginx 分词插件。 + [cppjiebapy] 由 [jannson] 开发的供 python 模块调用的项目 [cppjiebapy], 相关讨论 [cppjiebapy_discussion] . + [KeywordServer] 50行搭建一个中文关键词抽取服务。 + [cppjieba-server] CppJieba HTTP 服务器。 ## 线上演示 [Web-Demo](http://cppjieba-webdemo.herokuapp.com/) (建议使用chrome打开) ## 性能评测 [Jieba中文分词系列性能评测] ## 客服 + Email: `i@yanyiwu.com` + QQ: 64162451 + WeChat: ![image](http://7viirv.com1.z0.glb.clouddn.com/5a7d1b5c0d_yanyiwu_personal_qrcodes.jpg) ## 鸣谢 "结巴"中文分词作者: [SunJunyi](https://github.com/fxsjy) ## 许可证 [MIT](http://yanyiwu.mit-license.org) ## 作者 - [yanyiwu](yanyiwu.com) - [aholic](https://github.com/aholic) [GoJieba]:https://github.com/yanyiwu/gojieba [CppJieba]:https://github.com/yanyiwu/cppjieba [jannson]:https://github.com/jannson [cppjiebapy]:https://github.com/jannson/cppjiebapy [cppjiebapy_discussion]:https://github.com/yanyiwu/cppjieba/issues/1 [NodeJieba]:https://github.com/yanyiwu/nodejieba [jiebaR]:https://github.com/qinwf/jiebaR [simhash]:https://github.com/yanyiwu/simhash [代码详解]:https://github.com/yanyiwu/cppjieba/wiki/CppJieba%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AF%A6%E8%A7%A3 [issue25]:https://github.com/yanyiwu/cppjieba/issues/25 [exjieba]:https://github.com/falood/exjieba [KeywordServer]:https://github.com/yanyiwu/keyword_server [ngx_http_cppjieba_module]:https://github.com/yanyiwu/ngx_http_cppjieba_module [dict.367W.utf8]:https://github.com/qinwf/BigDict [cjieba]:http://github.com/yanyiwu/cjieba [jieba_rb]:https://github.com/altkatz/jieba_rb [iosjieba]:https://github.com/yanyiwu/iosjieba [SqlJieba]:https://github.com/yanyiwu/sqljieba [Jieba中文分词系列性能评测]:http://yanyiwu.com/work/2015/06/14/jieba-series-performance-test.html [pg_jieba]:https://github.com/jaiminpan/pg_jieba [gitbook-plugin-search-pro]:https://plugins.gitbook.com/plugin/search-pro [cppjieba-server]:https://github.com/yanyiwu/cppjieba-server [![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/yanyiwu/cppjieba/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")