最好用的中文分词库cppjieba_ok【可直接编译使用用版】
中文分词技术在自然语言处理领域中扮演着非常重要的角色，其中cppjieba是一个高效、开源的中文分词库，它提供了多种分词算法和分词模式，并且能够支持多线程，能够大大提升分词效率。
本文将介绍cppjieba的使用方法和技术原理。
一、cppjieba的安装
cppjieba是一个C++库，可以在Linux、Windows、Mac OS等多个平台上使用，安装cppjieba也非常简单。
依赖：
- g++ (version >= 4.1 is recommended) or clang++;
- cmake (version >= 2.6 is recommended);
可以先从github上克隆cppjieba的代码仓库，然后进入cppjieba的源码目录，执行命令进行编译：
1.1 按照原作者方法：
在shell中：
git clone –depth=10 –branch=master git://github.com/yanyiwu/cppjieba.gitcd cppjieba
mkdir build
cd build
cmake ..
make
但是这里是有坑的，编译会报错：缺少limonp库。
这时可以在原作者主页的开源库里找到limonp,
再shell 中 cd 切换到 /cppjieba/include,
下载：git clone https://github.com/yanyiwu/limonp.git
1.2 可以直接使用以下我整理好的方法：
在shell中：
git clone https://github.com/sweetorange2022/jiebacpp_ok.git
cd cppjieba
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4;
编译完成后，即可在编译目录中找到生成的动态库和静态库文件。
二、cppjieba的使用方法
2.1 cppjieba的基本使用方法
cppjieba提供了非常简单的API，使得使用者能够快速地进行中文分词：
cpp
#include "cppjieba/Jieba.hpp"
int main(int argc, char** argv) {
cppjieba::Jieba jieba("../dict/jieba.dict.utf8",
"../dict/hmm_model.utf8",
"../dict/user.dict.utf8",
"../dict/idf.utf8",
"../dict/stop_words.utf8");
std::string text = "今天天气不错，我们一起出去玩吧！";
std::vector<std::string> words;
jieba.Cut(text, words, true);
for (auto& word : words) {
std::cout << word << "/";
}
return 0;
}
result：
今天/天气/不错/，/我们/一起/出去/玩吧/！/
在这个例子中，首先创建了一个cppjieba::Jieba对象，用于进行分词。
然后，指定了分词所需的词典文件路径、模型文件路径、用户自定义词典路径、IDF值文件路径以及停用词文件路径。
接着，使用Jieba对象的Cut()函数对一个输入字符串进行分词，最后将分词结果输出到标准输出流中。
2.2 分词算法和分词模式：
除了基本的分词方法外，cppjieba还提供了多种分词算法和分词模式。
2.2.1 分词算法：
Jieba算法（cut_all = false）：根据词典和模型进行精确切分。
全模式算法（cut_all = true）：将所有可能的词语都列出来，速度很快，但准确率较低。
HMM算法（use_hmm = true）：基于隐马尔可夫模型进行切分，对未登录词的识别能力较强
2.2.2 分词模式：
搜索模式（mode = cppjieba::Search）：用于搜索引擎分词，适合于对文本进行深度分析，但速度较慢。
默认模式（mode = cppjieba::Default）：在精度和速度上做了一个平衡，适用于大多数分词场景。
MP模式（mode = cppjieba::MP）：适用于对速度要求很高的场景，但精度会有一定的下降。
2.3 多线程分词：
cppjieba还提供了多线程分词的功能，能够更快地进行分词。以下是使用多线程分词的例子：
cpp
#include "cppjieba/Jieba.hpp"
#include <thread>
int main(int argc, char** argv) {
cppjieba::Jieba jieba("../dict/jieba.dict.utf8",
"../dict/hmm_model.utf8",
"../dict/user.dict.utf8",
"../dict/idf.utf8",
"../dict/stop_words.utf8");
std::string text = "今天天气不错，我们一起出去玩吧！";
std::vector<std::string> words;
std::vector<std::thread> threads;
const int thread_count = 4;
for (int i = 0; i < thread_count; i++) {
threads.emplace_back([&jieba, &text, &words]() {
std::vector<std::string> sub_words;
jieba.Cut(text, sub_words, true);
std::lock_guard<std::mutex> lock(words_mutex);
words.insert(words.end(), sub_words.begin(), sub_words.end());
});
}
for (auto& thread : threads) {
thread.join();
}
for (auto& word : words) {
std::cout << word << "/";
}
return 0;
}
在这个例子中，首先创建了一个cppjieba::Jieba对象，然后指定了分词所需的文件路径。
接着，将要进行分词的文本分成多个部分，并使用多个线程进行分词。
最后，将所有的分词结果合并到一个结果集合中，并输出到标准输出流中。
2.4 cppjieba的分词流程：
加载词典文件：cppjieba使用jieba.dict.utf8和hmm_model.utf8文件构建前缀词典和HMM模型。这些文件包含了词语、词性、词频等信息。
构建前缀词典：将词典中的所有词语按照字典序排列，并将它们拆分成多个前缀。对于每个前缀，记录下对应的词语、词性和词频等信息。
分词：对于输入的文本，先进行基于HMM的分词，得到一个初步的分词结果。然后使用前缀词典进行匹配，得到所有可能的分词结果。最后，对这些结果进行歧义消解，找出最优的分词结果。
输出分词结果：将分词结果输出到标准输出流中，或者存储到文件中。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-774921.html
三、cppjieba的技术原理
cppjieba使用的分词算法是基于前缀词典和有向无环图的，主要包含：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-774921.html
- 前缀词典构建：将词典中的所有词语按照字典序排列，并将它们拆分成多个前缀。对于每个前缀，记录下对应的词语、词性和词频等信息。
- DAG构建：将待分词的文本字符串构建成一个有向无环图（DAG），其中每个节点代表一个可能的词语，边表示词语之间的前后关系。DAG的构建可以通过动态规划算法实现。
- 最大概率路径计算：使用Viterbi算法计算出DAG中的最大概率路径，即分词结果。
- 未登录词分词：对于DAG中没有被词典覆盖的节点（即未登录词），根据节点周围的字符信息进行分词。
- 歧义消解：根据语言学和统计学的方法，对分词结果进行歧义消解，找出最优的分词结果。
总结
- cppjieba是一个快速、准确、易用的中文分词库，它基于前缀词典和有向无环图的算法，能够有效地对中文文本进行高效的分词。
- cppjieba支持多种分词模式和多线程分词，并且具有很好的可定制性和扩展性。
- 如果你需要在自然语言处理中使用中文分词功能，cppjieba是一个非常不错的选择。
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