Nodejs做文本数据处理实现详解

目录

• nodejieba 简介
• 特点
• 常用API
• 基本使用
• 1.分词用法
• 2.词性标注
• 3.关键词抽取
• 4.其他用法

nodejieba 简介

随着汉语言的广泛应用，中文信息处理成了一个重要的研究课题，常见于搜索引擎：信息检索、中外文自动翻译、数据挖掘技术、自然语言处理等领域。在处理的过程中，中文分词是最基础的一环。

nodeJieba 是结巴中文分词的 Node.js 版本实现， 由 CppJieba 提供底层分词算法实现，是兼具高性能和易用性两者的 Node.js 中文分词插件。

nodejieba模块支持以下3种分词模式：

(1) 精确模式，试图将句子最精准地切开。

(2) 全模式，将句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快。

(3) 搜索引擎模式，在精确模式的基础上对长词再次切分。

特点

• 词典载入方式灵活，无需配置词典路径也可使用，需要定制自己的词典路径时也可灵活定制。
• 底层算法实现是C++，性能高效。
• 支持多种分词算法。
• 支持动态补充词库。

常用API

noedejieba模块中提供了一系列函数，常用的有cut()函数、cutAll()函数、cutForSearch()函数、tag()函数、extract()函数。

1.cut()函数用来做精确模式下的内容分词，仅有1个参数sentence，表示需要分词性的内容字符串格式。

2.cutAll()函数用来做全模式下的内容分词，仅有1个参数sentence，表示需要分词性的内容字符串格式。

3.cutForSearch()函数用来做搜索引擎模式下的内容分词，仅有1个参数sentence，表示需要分词性的内容字符串格式。

4.tag()函数用来做词性标注，即根据词性来做分词分类，仅有1个参数sentence，表示需要分词性的内容字符串格式。

5.extract()函数用来做关键词抽取，有如下2个参数：

• 第一个参数为sentence，表示需要分词的内容字符串格式。
• 第二个参数为topN，表示只保留出现频率为前 N 的词。

基本使用

• 安装依赖

npm install nodejieba --save

• 词典载入可灵活配置

如果需要载入自己的词典，而不是默认词典。 比如想要载入自己的用户词典，则使用以下函数：

nodejieba.load({
  userDict: './test/testdata/userdict.utf8',
});

字典载入函数load的参数项都是可选的， 如果没有对应的项则自动填充默认参数。 所以上面这段代码和下面这代代码是等价的。

nodejieba.load({
  dict: nodejieba.DEFAULT_DICT,
  hmmDict: nodejieba.DEFAULT_HMM_DICT,
  userDict: './test/testdata/userdict.utf8',
  idfDict: nodejieba.DEFAULT_IDF_DICT,
  stopWordDict: nodejieba.DEFAULT_STOP_WORD_DICT,
});

词典说明

• dict: 主词典，带权重和词性标签，建议使用默认词典。
• hmmDict: 隐式马尔科夫模型，建议使用默认词典。
• userDict: 用户词典，建议自己根据需要定制。
• idfDict: 关键词抽取所需的idf信息。
• stopWordDict: 关键词抽取所需的停用词列表。

注意：如果没有主动调用词典函数时， 则会在第一次调用cut等功能函数时，自动载入默认词典。且词典只会被加载一次。

1.分词用法

var nodejieba = require("nodejieba");
var result = nodejieba.cut("南京市长江大桥");// 精确模式
console.log(result);
//["南京市","长江大桥"]
var nodejieba = require("nodejieba");
var result = nodejieba.cutAll("南京市长江大桥");// 全模式
console.log(result);
// [
//   '南京', '南京市',
//   '京市', '市长',
//   '长江', '长江大桥',
//   '大桥'
// ]
var nodejieba = require("nodejieba");
var result = nodejieba.cutForSearch("南京市长江大桥");// 搜索引擎模式
console.log(result);
// [ '南京', '京市', '南京市', '长江', '大桥', '长江大桥' ]

2.词性标注

var nodejieba = require("nodejieba");
console.log(nodejieba.tag("红掌拨清波"));
//[ { word: '红掌', tag: 'n' },
//  { word: '拨', tag: 'v' },
//  { word: '清波', tag: 'n' } ]

3.关键词抽取

var nodejieba = require("nodejieba");
var topN = 4;
console.log(nodejieba.extract("升职加薪，当上CEO，走上人生巅峰。", topN));
//[ { word: 'CEO', weight: 11.739204307083542 },
//  { word: '升职', weight: 10.8561552143 },
//  { word: '加薪', weight: 10.642581114 },
//  { word: '巅峰', weight: 9.49395840471 } ]
// textRankExtract API好像目前已弃用了
console.log(nodejieba.textRankExtract("升职加薪，当上CEO，走上人生巅峰。", topN));
//[ { word: '当上', weight: 1 },
//  { word: '不用', weight: 0.9898479330698993 },
//  { word: '多久', weight: 0.9851260595435759 },
//  { word: '加薪', weight: 0.9830464899847804 },
//  { word: '升职', weight: 0.9802777682279076 } ]

4.其他用法

var nodejieba = require('nodejieba');
var sentence = "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。";
var result;
// 没有主动调用nodejieba.load载入词典的时候，
// 会在第一次调用cut或者其他需要词典的函数时，自动载入默认词典。
// 词典只会被加载一次。
// 精确模式
result = nodejieba.cut(sentence);
console.log(result);
// 隐马尔可夫模型
result = nodejieba.cutHMM(sentence);
console.log(result);
// 全模式
result = nodejieba.cutAll(sentence);
console.log(result);
// 搜索引擎模式
result = nodejieba.cutForSearch(sentence);
console.log(result);
// 词性标注：根据词性来分
result = nodejieba.tag(sentence);
console.log(result);
var topN = 5;
// 关键词抽取，topN表示取前N个
result = nodejieba.extract(sentence, topN);
console.log(result);
result = nodejieba.cut("男默女泪");// 精确模式下分成四个字
console.log(result);
// 将该词汇插入词库
nodejieba.insertWord("男默女泪");
result = nodejieba.cut("男默女泪");// 在词库中已有的情况下，不细分了
console.log(result);
// 设定分词后的单个元素最大长度
result = nodejieba.cutSmall("南京市长江大桥", 3);
console.log(result);

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