分词工具的调查与使用——以jieba和NLPIR为例

- 分词工具调查

分词是指将一个文字序列按照某种规则和规范、重新组合形成词序列的一个过程。在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,不过在词这一层上,中文比之英文要复杂得多、困难得多。

经过一定的搜索和了解,目前市场上存在有较多种分词工具,比较热门的几种如NLPIR(又名ICTCLAS)、jieba、paoding、IKAnalyzer等。这些分词工具分别在分词的准确度、歧义词切分、未登录词问题上有不同的解决方法,而其产生的分词结果页存在不同。经专家调查与评测,不同分词工具在各性能上存在的差异主要如下:
(数据来源:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/52275328

分词精度比较.png

分词工具各性能比较.png

以下着重对jieba和NLPIR进行介绍和使用结果报告,以比较两种分词工具的性能。

jieba分词工具

  • 特点

1.支持三种分词模式:

a,精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;  
b,全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;  
c,搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。  

2.支持繁体分词

3.支持自定义词典

  • 使用方法

1.jieba的安装

在python环境下输入 pip install jieba 即可进行安装,也可先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行python setup.py install 来完成jieba的安装。

jieba安装成功.png

2.jieba的使用

jieba分词工具安装完成后,可以使用jieba来完成分词、添加自定义词典、关键词提取、词性标注、并行分词、Tokenize(返回词语在原文的起始位置)等一系列操作。以下以jieba进行的分词操作为例:


分词代码.png

jieba分词结果.png

jieba可以根据不同的分词模式,返回不同的分词结果如上。jieba还有其他功能如对txt文件进行分词、进行词语频数统计等功能。将《白夜行》进行导入后,出现的相关词语频数统计如下:


词语频率统计代码.png

写入《白夜行》相应txt文件路径的运行结果.png

综上,jieba是一款性能较高的中文分词工具,它能够对给定的文本序列基于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。其分词的准确度较高,并具有基本且完善的分词功能。

NLPIR汉语分词系统

  • NLPIR的主要功能

中文分词;
词性标注;
命名实体识别;
用户词典功能;
支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码;
支持Windows,Linux,Android等操作系统;
支持Java/C++/C#/C等开发。

  • 使用方法

NLPIR的下载

在NLPIR的官方网站即可找到NLPIR的工具包下载,即可得到NLPIR的工具包,具体工具包的使用需要在不同的语言环境下进行导入。


NLPIR分词工具包.png
NLPIR在线分词

以NLPIR官网提供的在线分词为例进行分词操作:


NLPIR在线分词.png

分析按钮的下方提供给用户多种分词功能,如文本分类、情感分析、地图可视化等操作,当点击开始分析后,常规的分词标注结果如下:


分词结果.png

由上述结果可以看出,NLPIR的在线分析操作相较于jieba操作更为简便。当下载NLPIR工具包后,则需要对NLPIR工具包进行相关的配置与导入。如:在java环境下,需要将下载的jna.jar放到classpath目录下,在eclipse中就是普通的手动添加jar包进行使用。

  • 结论

NLPIR工具提供给用户更加简便快捷的在线分词操作方式,并允许用户在其接受的开放平台内进行相应的编辑。两种分词工具都有基本的分词功能与词数统计等基本功能,其中jieba在分词操作上给定了更多的分词方法,而NLPIR则提供了分词以外如生成可视化图、情感分析、文本分类等更多相关功能。两种分词工具的使用环境不同,都能够提供便于操作的分词入口与较高质量的分词结果。但相较而言jieba的分词更加灵活并有益于用户编辑,而NLPIR分词工具更容易上手且能够提供更多功能。

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