如何快速上手node-segment：3分钟实现中文分词功能

如何快速上手node-segment：3分钟实现中文分词功能

node-segment是一个基于Node.js的中文分词模块，纯JavaScript编写，可以在任何支持ECMAScript5的引擎上执行，具有基于词性进行联想识别、可使用JavaScript编写自定义的分词模块等特点，帮助开发者轻松实现中文分词功能。

快速安装node-segment的方法

要使用node-segment，首先需要进行安装。你可以通过npm命令来安装，这是最简单快捷的方式。打开终端，输入以下命令：

$ npm install segment --save

如果你需要从仓库获取源码进行安装，仓库的地址是 https://gitcode.com/gh_mirrors/no/node-segment，使用git clone命令克隆仓库后，再进行后续操作。

3分钟实现基础中文分词的步骤

安装完成后，就可以快速实现中文分词功能了，只需简单几步：

步骤一：载入模块并创建实例

在你的JavaScript文件中，首先载入segment模块，然后创建一个Segment实例。代码如下：

// 载入模块 var Segment = require('segment'); // 创建实例 var segment = new Segment();

步骤二：使用默认配置

使用默认的识别模块及字典，载入字典文件需要1秒，仅初始化时执行一次即可。通过调用useDefault()方法来实现：

// 使用默认的识别模块及字典 segment.useDefault();

步骤三：执行分词操作

调用doSegment()方法对文本进行分词，传入要分词的文本即可。例如：

// 开始分词 console.log(segment.doSegment('这是一个基于Node.js的中文分词模块。'));

执行上述代码后，会得到分词结果。返回结果是一个数组，其中每个元素包含词的内容（w）和词性（p），如：[ { w: '这是', p: 0 }, { w: '一个', p: 2097152 }, ... ]。

常用分词功能参数设置

node-segment提供了一些常用的参数设置，以满足不同的分词需求。

不返回词性

如果只需要分词结果，不需要词性信息，可以设置simple: true。代码如下：

var text = '这是一个基于Node.js的中文分词模块。'; var result = segment.doSegment(text, { simple: true }); console.log(result);

结果会是一个只包含词内容的数组：[ '这是', '一个', '基于', 'Node.js', '的', '中文', '分词', '模块', '。' ]。

去除标点符号

若要去除分词结果中的标点符号，可以设置stripPunctuation: true。示例如下：

var text = '这是一个基于Node.js的中文分词模块。'; var result = segment.doSegment(text, { stripPunctuation: true }); console.log(result);

这样得到的结果中就不会包含标点符号了。

转换同义词

先载入同义词词典，然后在分词时设置convertSynonym: true，就可以将同义词进行转换。载入同义词词典的代码为：

segment.loadSynonymDict('synonym.txt');

词典格式为每行一个同义词组，如什么时候,何时。分词时的代码：

var text = '什么时候我也开始夜夜无法入睡'; var result = segment.doSegment(text, { convertSynonym: true }); console.log(result);

结果中，“什么时候”会被转换为“何时”，“入睡”会被转换为“入眠”。

去除停止符

载入停止符词典后，设置stripStopword: true，可以去除分词结果中的停止符。载入停止符词典的代码：

segment.loadStopwordDict('stopword.txt');

词典格式为每行一个停止符，如之所以。分词时的代码：

var text = '之所以要编写一个纯JS的分词器是因为当时没有一个简单易用的Node.js模块'; var result = segment.doSegment(text, { stripStopword: true }); console.log(result);

结果中“之所以”和“因为”等停止符会被去除。

node-segment的字典与模块

字典格式

字典文件为纯文本文件，每行定义一个词，格式为：词|词性|词权值，如：工信处|0x0020|100。词性的定义可参考文件lib/POSTAG.js，词权值越大表示词出现的频率越高。项目中的字典文件可参考dicts/目录。

自定义识别模块

node-segment允许自定义分词器和优化器。自定义分词器需要定义type: 'tokenizer'，并实现init和split方法；自定义优化器需要定义type: 'optimizer'，并实现init和doOptimize方法。具体可参考默认模块lib/module/目录下的*Tokenizer（分词器）和*Optimizer（优化器）。

通过以上内容，你可以快速上手node-segment，实现中文分词功能，并根据自己的需求进行参数设置和模块自定义。赶紧尝试一下，体验高效的中文分词吧！