genius中文分词 项目简介
GeniusGenius是一个开源的python中文分词组件，采用 CRF(Conditional Random Field)条件随机场算法。 Feature 支持python2.x、python3.x以及pypy2.x。 支持简单的pinyin分词 支持用户自定义break 支持用户自定义合并词典 支持词性标注 Source Install 安装git: 1) ubuntu or debianapt-get install git2) fedora or redhatyum install git 下载代码：git clone https://github.com/duanhongyi/genius.git 安装代码：python setup.py install Pypi Install 执行命令：easy_install genius或者pip install genius Algorithm 采用trie树进行合并词典查找 基于wapiti实现条件随机场分词 可以通过genius.loader.ResourceLoader来重载默认的字典 功能 1)：分词genius.seg_text方法 genius.seg_text函数接受5个参数，其中text是必填参数: text第一个参数为需要分词的字符 use_break代表对分词结构进行打断处理，默认值True use_combine代表是否使用字典进行词合并，默认值False use_tagging代表是否进行词性标注，默认值True use_pinyin_segment代表是否对拼音进行分词处理，默认值True 代码示例( 全功能分词 )#encoding=utf-8
import genius
text = u"""昨天,我和施瓦布先生一起与部分企业家进行了交流,大家对中国经济当前、未来发展的态势、走势都十分关心。"""
seg_list = genius.seg_text(
text,
use_combine=True,
use_pinyin_segment=True,
use_tagging=True,
use_break=True
)
print('\n'.join(['%s\t%s' % (word.text, word.tagging) for word in seg_list])) 功能 2)：面向索引分词 genius.seg_keywords方法专门为搜索引擎索引准备，保留歧义分割，其中text是必填参数。 text第一个参数为需要分词的字符 use_break代表对分词结构进行打断处理，默认值True use_tagging代表是否进行词性标注，默认值False use_pinyin_segment代表是否对拼音进行分词处理，默认值False 由于合并操作与此方法有意义上的冲突，此方法并不提供合并功能；并且如果采用此方法做索引时候，检索时不推荐genius.seg_text使用use_combine=True参数。 代码示例#encoding=utf-8
import genius
seg_list = genius.seg_keywords(u'南京市长江大桥')
print('\n'.join([word.text for word in seg_list])) 功能 3)：关键词提取 genius.tag_extract方法专门为提取tag关键字准备，其中text是必填参数。 text第一个参数为需要分词的字符 use_break代表对分词结构进行打断处理，默认值True use_combine代表是否使用字典进行词合并，默认值False use_pinyin_segment代表是否对拼音进行分词处理，默认值False 代码示例#encoding=utf-8
import genius
tag_list = genius.extract_tag(u'南京市长江大桥')
print('\n'.join(tag_list)) 其他说明 4)： 目前分词语料出自人民日报1998年1月份，所以对于新闻类文章分词较为准确。 CRF分词效果很大程度上依赖于训练语料的类别以及覆盖度，若解决语料问题分词和标注效果还有很大的提升空间。
import genius
text = u"""昨天,我和施瓦布先生一起与部分企业家进行了交流,大家对中国经济当前、未来发展的态势、走势都十分关心。"""
seg_list = genius.seg_text(
text,
use_combine=True,
use_pinyin_segment=True,
use_tagging=True,
use_break=True
)
print('\n'.join(['%s\t%s' % (word.text, word.tagging) for word in seg_list])) 功能 2)：面向索引分词 genius.seg_keywords方法专门为搜索引擎索引准备，保留歧义分割，其中text是必填参数。 text第一个参数为需要分词的字符 use_break代表对分词结构进行打断处理，默认值True use_tagging代表是否进行词性标注，默认值False use_pinyin_segment代表是否对拼音进行分词处理，默认值False 由于合并操作与此方法有意义上的冲突，此方法并不提供合并功能；并且如果采用此方法做索引时候，检索时不推荐genius.seg_text使用use_combine=True参数。 代码示例#encoding=utf-8
import genius
seg_list = genius.seg_keywords(u'南京市长江大桥')
print('\n'.join([word.text for word in seg_list])) 功能 3)：关键词提取 genius.tag_extract方法专门为提取tag关键字准备，其中text是必填参数。 text第一个参数为需要分词的字符 use_break代表对分词结构进行打断处理，默认值True use_combine代表是否使用字典进行词合并，默认值False use_pinyin_segment代表是否对拼音进行分词处理，默认值False 代码示例#encoding=utf-8
import genius
tag_list = genius.extract_tag(u'南京市长江大桥')
print('\n'.join(tag_list)) 其他说明 4)： 目前分词语料出自人民日报1998年1月份，所以对于新闻类文章分词较为准确。 CRF分词效果很大程度上依赖于训练语料的类别以及覆盖度，若解决语料问题分词和标注效果还有很大的提升空间。