jieba-fast-dat 0.59

Use C++ and pybind11 to Speed up jieba<Chinese Words Segementation Utilities>

jieba_fast_dat: 高效能中文分詞與詞性標註工具

由於自己在使用時發現隨著字典的增加, 字典載入速度越來越久(甚至超過 10 秒), 且原始 jieba 與 jieba_fast 由於久未維護, 有些依賴已經與現在主流 python 版本已經有警告訊息出現(看著不舒服)

所以在支援原有功能的狀態下(大部分), 進行更新與開發, 主要優化內容如下:

技術優化內容

• DAT 詞典結構: 詞典採用均 Double-Array Trie (DAT) 結構，實現低記憶體佔用和極速查詢。
• C++ 核心算法: 關鍵算法（如 Viterbi）在 C++ 中實現，並透過 pybind11 無縫暴露給 Python，結合了 Python 的靈活性和 C++ 的高效能。
• CPU 優先原則: 所有算法和庫的選擇都符合 CPU 執行效率，不依賴 GPU。
• 繁體強化: 將預設的系統字典與 idf 均直接改用 jieba 原廠提供的繁體優化字典, 無須額外修改設定

重大差異：為了極速，我們做出一個取捨

• Python 版本限制：我們擁抱現代開發！僅支持 Python >= 3.10。
• Platform Support: 支援 Linux 與 macOS (Intel/Apple Silicon)。暫不支援 Windows。

changelog

• pypi 累積安裝次數: 3k(20260506)
• 20260506 支援 macOS 與改善 Linux GLIBC 相容性，加入 GitHub Actions 自動化建置,upgrade version to 0.59。
• 20251222 優化快取結構, refactor c++, 大幅提昇效能, upgrade version to 0.58
• 20251221 優化使用者字典載入, 調整整體結構更多轉入c++ , 修復 IO 邏輯, 再次提昇效能, upgrade version to 0.57
• 20251204 強化cedar, 增加自定義字典cache機制, upgrade version to 0.56
• 20251124 整體大幅重構, 確保結果與原生jieba相同, 修復字典錯誤, upgrade version to 0.55
• 20251106 [0.54] 核心分詞引擎重構，將 Viterbi 完整遷移至 C++ 實現，執行效能大幅提升，並升級至 C++17 標準。

數字會說話：最高 62 倍速 的極致效能！

我們使用大型繁體字典（包含 130 萬筆資料）進行了深度效能對比。結果顯示，jieba_fast_dat 在各項指標上均徹底超越了原始 jieba。

效能對比數據 (Final Summary: Performance Comparison)

評測項目 (Metric)	原生 Jieba	jieba_fast_dat	加速倍率 (Speedup)
主字典載入 (Cold Init)	2.579 s	1.035 s	2.49x
主字典載入 (With Cache)	1.847 s	0.021 s	86.07x
HMM 模型載入 (Import Load)	0.110 s	0.062 s	1.78x
自定義字典載入 (No Cache)	4.508 s	1.591 s	2.83x
自定義字典載入 (With Cache)	5.592 s	0.011 s	515.88x
分詞速度 (HMM=False)	0.843 s	0.014 s	61.27x
詞性標注 (HMM=False)	0.909 s	0.036 s	24.99x
分詞速度 (HMM=True)	0.962 s	0.015 s	62.93x
詞性標注 (HMM=True)	1.013 s	0.040 s	25.33x

測試環境：Linux, Python 3.12, 採用大型繁體字典進行測試，分詞/標註數據為多次執行之總和時間。

🚀 安裝

pypi 安裝最新

pip install jieba_fast_dat

github 安裝最新

pip install git+https://github.com/carycha/jieba_fast_dat

github 安裝指定版號

pip install git+https://github.com/carycha/jieba_fast_dat@0.58

🛠️ 使用方式

基本分詞

import jieba_fast_dat as jieba

text = "東北季風發威！4縣市豪大雨特報「雨下整夜」　一路濕到這天"
print("精確模式:", "/".join(jieba.cut(text)))
print("全模式:", "/".join(jieba.cut(text, cut_all=True)))
print("搜尋引擎模式:", "/".join(jieba.cut_for_search(text)))

詞性標註

import jieba_fast_dat.posseg as pseg

text = "東北季風發威！4縣市豪大雨特報「雨下整夜」　一路濕到這天"
words = pseg.cut(text)
for word, flag in words:
    print(f"{word}/{flag}")

載入使用者詞典

import jieba_fast_dat as jieba

# userdict.txt 範例內容:
# 創新模式 3
# 程式設計 5 n
jieba.load_userdict("userdict.txt")
print("載入使用者詞典後:", "/".join(jieba.cut("雨要下到什麼時候？氣象署：今雨勢最猛　週日長榮馬拉松要穿雨衣")))

分詞與詞性標註結果比較

統一用以下文字測試

東北季風發威！4縣市豪大雨特報「雨下整夜」　一路濕到這天

分詞差異

模式	原始 jieba_fast	jieba_fast_dat
HMM OFF	東/北/季/風/發/威/！/4/縣/市/豪/大雨/特/報/「/雨/下/整夜/」/　/一路/濕/到/這/天	東北/季風/發威/！/4/縣市/豪/大雨/特報/「/雨/下/整夜/」/　/一路/濕/到/這天
HMM ON	東北/季風/發威/！/4/縣市/豪/大雨/特報/「/雨下/整夜/」/　/一路/濕到/這天	東北/季風/發威/！/4/縣市/豪/大雨/特報/「/雨下/整夜/」/　/一路/濕到/這天

詞性標注差異

模式	原始 jieba_fast	jieba_fast_dat
HMM OFF	東/zg 北/ns 季/n 風/zg 發/zg 威/ns ！/x 4/eng 縣/x 市/n 豪/n 大雨/n 特/d 報/zg 「/x 雨/n 下/f 整夜/b 」/x /x 一路/m 濕/x 到/v 這/zg 天/q	東北/ns 季風/n 發威/v ！/x 4/eng 縣市/n 豪/n 大雨/n 特報/n 「/x 雨/n 下/f 整夜/b 」/x 　/x 一路/m 濕/x 到/v 這天/r
HMM ON	東北/ns 季風/n 發威/v ！/x 4/m 縣/n 市豪/n 大雨/n 特報/n 「/x 雨/n 下/f 整夜/b 」/x 　/x 一路/m 濕到/v 這天/r	東北/ns 季風/n 發威/v ！/x 4/x 縣市/n 豪/n 大雨/n 特報/n 「/x 雨/n 下/f 整夜/b 」/x 　/x 一路/m 濕到/x 這天/r

支持與鼓勵

如果您重視效率、速度、穩定性，並認同我們為中文 NLP 提昇的小小貢獻：

⭐ 點擊 Star！ 您的肯定是我們持續開發的最大動力！

📢 轉發擴散！ 讓所有還在飽受載入慢之苦的開發者知道這個工具！

🤝 提出 Issue/PR！ 歡迎加入我們，讓這個神器更加完美！

📄 許可證

jieba_fast_dat 採用 MIT 許可證。詳情請參閱 LICENSE 文件。

🤝 貢獻

歡迎任何形式的貢獻！如果您有任何建議、功能請求或錯誤報告，請隨時提出 Issue 或提交 Pull Request。

🌟 鳴謝

本專案基於 jieba 與 jieba_fast 庫進行優化和增強。感謝原作者及所有貢獻者。