(转)jiebaR中文分词快速入门

中文帮助文档：
http://qinwenfeng.com/jiebaR/section-3.html#section-3.0.1
官方英文文档：
https://cran.r-project.org/web/packages/jiebaR/jiebaR.pdf

1. 分词

jiebaR提供了四种分词模式，可以通过函数worker()来初始化分词引擎，使用函数segment()进行分词。具体使用?worker查看帮助

简单用法举例说明
A、简单使用

text <- '你要明白，这仅仅是一个测试文本'mixseg <- worker() #使用默认参数，混合模型（MixSegment）segment(text, mixseg)#等价于mixseg[text]#也等价于mixseg <= text

[1] “你” “要” “明白” “这” “仅仅” “是” “一个” “测试” “文本”

B、直接输入mixseg命令，可以查看此worker的配置

mixseg
Worker Type: Jieba Segment

Default Method : mix
Detect Encoding : TRUE
Default Encoding: UTF-8
Keep Symbols : FALSE
Output Path :
Write File : TRUE
By Lines : FALSE
Max Word Length : 20
Max Read Lines : 1e+05

Fixed Model Components:
$dict
[1] “E:/Program Files/R/R-3.4.0/library/jiebaRD/dict/jieba.dict.utf8”

$user
[1] “E:/Program Files/R/R-3.4.0/library/jiebaRD/dict/user.dict.utf8”

$hmm
[1] “E:/Program Files/R/R-3.4.0/library/jiebaRD/dict/hmm_model.utf8”

$stop_word
NULL

$user_weight
[1] “max”

$timestamp
[1] 1503653441

$default $dete等。。注意：可以通过R语言常用的 $符号重设一些worker的参数设置，如 WorkerName$symbol = T，在输出中保留标点符号。一些参数在初始化的时候已经确定，无法修改， 可以通过WorkerName$PrivateVarible来获得这些信息。

C、支持文件分词，省去读取文件后再进行分词的麻烦

segment('D:/test.txt', mixseg) #自动判断输入文件编码模式，默认文件输出在同目录下。#等价于mixseg['D:/test.txt']#也等价于mixseg <= 'D:/test.txt'

D、四个分词模型
最大概率法（MPSegment）：
负责根据Trie树构建有向无环图和进行动态规划算法，是分词算法的核心。

mpseg <- worker('mp') #最大概率法（MPSegment）mpseg[text]

隐式马尔科夫模型（HMMSegment）：
是根据基于人民日报等语料库构建的HMM模型来进行分词，主要算法思路是根据(B,E,M,S)四个状态来代表每个字的隐藏状态。 HMM模型由dict/hmm_model.utf8提供。分词算法即viterbi算法。

hmmseg <- worker('hmm') #隐式马尔科夫模型（HMMSegment）hmmseg[text]

混合模型（MixSegment）：
是四个分词引擎里面分词效果较好的类，结它合使用最大概率法和隐式马尔科夫模型。

mixseg <- worker('mix') #混合模型（MixSegment）mixseg[text]

索引模型（QuerySegment）：
先使用混合模型进行切词，再对于切出来的较长的词，枚举句子中所有可能成词的情况，找出词库里存在。

queryseg <- worker('query') #索引模型（QuerySegment）queryseg[text]

2. 标注词性

可以使用 <=.tagger 或者 tag 来进行分词和词性标注，词性标注使用混合模型模型分词，标注采用和 ictclas 兼容的标记法。

tagseg <- worker('tag')tagseg[text]

r v nr r d v m vn n
“你” “要” “明白” “这” “仅仅” “是” “一个” “测试” “文本”

3. 提取关键词

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径，使用方法与分词类似。topn参数为关键词的个数。

keys = worker('keywords', topn = 2) #参数topn表示提取排在最前的关键词个数keys <= text

8.94485 7.14724
“文本” “测试”

#同样
keys <= “一个文件路径.txt” #同样的，也可以对文件进行关键词提取

4. simhash计算

对中文文档计算出对应的simhash值。simhash是谷歌用来进行文本去重的算法，现在广泛应用在文本处理中。Simhash引擎先进行分词和关键词提取，后计算Simhash值和海明距离。

simhasher = worker("simhash", topn = 2)simhasher <= text

simhasher <= text
$simhash
[1] “10014870797707624170”

$keyword
8.94485 7.14724
“文本” “测试”

5. 快速模式

无需使用函数worker()，使用默认参数启动引擎，并立即进行分词。使用qseg（quick segmentation），使用默认分词模式，自动建立分词引擎，类似于ggplot2包里面的qplot函数。

qseg <= text

[1] “你” “要” “明白” “这” “仅仅” “是” “一个” “测试” “文本”

worker(‘mix’) #查看worker(‘mix’)参数配置
qseg #查看qseg参数配置，与上面一样都得到以下结果

都得到最开始的那个结果。

实际上，第一次运行时，会启动默认引擎 quick_worker，相当于先运行了一遍代码：

qseg = worker('mix')

  注意：  可以通过qseg$重设模型参数，重设模型参数将会修改以后每次默认启动的默认参数；如果只是想临时修改模型参数，可以使用非快速模式的修改方式quick_worker$。

qseg$type = "mp" # 重设模型参数的同时，重新启动引擎；下次重新启动包时，现有的设置不会改变。quick_worker$detect = T # 临时修改，下次重新启动包时，会恢复原来的默认设置。get_qsegmodel()         # 获得当前快速模式的默认参数

转载自：http://blog.csdn.net/songzhilian22/article/details/49250489