jieba-next 1.0.0a4.dev0

Modernized fork of jieba_fast, with python 3.9+ support and Cython speedups.

jieba-next

jieba-next 是 jieba_fast 的一个现代化分支，旨在提供对 Python 3.9+ 的支持，并利用 Cython 进行了代码优化和加速。

jieba_fast 本身是经典中文分词库 jieba 的一个 CPython 加速版本。本项目在 jieba_fast 的基础上，更新了构建系统，并用 Cython 重新实现了部分核心算法，解决了内存泄漏问题，并提升了可维护性。

项目特点

• 现代化：支持 Python 3.9 及更高版本，不再支持 Python 2。
• 性能：利用 Cython 重新实现了生成 DAG（有向无环图）及计算最优路径的算法，以提升分词速度。
• 兼容性：力求与原版 jieba 和 jieba_fast 的分词结果保持一致。
• 易于安装：使用现代化的构建工具，提供多平台的预编译二进制包（wheels），简化安装过程。
• 易于使用：可以作为 jieba 的直接替代品，只需 import jieba_next as jieba。

当前状态

本项目目前处于早期开发阶段：

• 已完成基础功能测试，可以正确执行分词任务。
• 与原 jieba_fast 仓库的分词结果具有一致性。
• 性能方面略低于原 jieba_fast 仓库，但仍远强于原版 jieba，后续将持续进行优化。
• 测试覆盖尚不完整，欢迎贡献测试用例。

安装

您可以通过 pip 从 PyPI 安装：

pip install jieba-next

或者从源码安装：

git clone https://github.com/mxcoras/jieba-next.git
cd jieba-next
pip install .

使用示例

可以像使用 jieba 或 jieba_fast 一样使用 jieba-next。

import jieba_next as jieba

text = "在输出层后再增加CRF层，加强了文本间信息的相关性，针对序列标注问题，每个句子的每个词都有一个标注结果，对句子中第i个词进行高维特征的抽取，通过学习特征到标注结果的映射，可以得到特征到任意标签的概率，通过这些概率，得到最优序列结果"

print("-".join(jieba.lcut(text, HMM=True)))
print('-'.join(jieba.lcut(text, HMM=False)))

输出:

在-输出-层后-再-增加-CRF-层-，-加强-了-文本-间-信息-的-相关性-，-针对-序列-标注-问题-，-每个-句子-的-每个-词-都-有-一个-标注-结果-，-对-句子-中-第-i-个-词-进行-高维-特征-的-抽取-，-通过-学习-特征-到-标注-结果-的-映射-，-可以-得到-特征-到-任意-标签-的-概率-，-通过-这些-概率-，-得到-最优-序列-结果

在-输出-层-后-再-增加-CRF-层-，-加强-了-文本-间-信息-的-相关性-，-针对-序列-标注-问题-，-每个-句子-的-每个-词-都-有-一个-标注-结果-，-对-句子-中-第-i-个-词-进行-高维-特征-的-抽取-，-通过-学习-特征-到-标注-结果-的-映射-，-可以-得到-特征-到-任意-标签-的-概率-，-通过-这些-概率-，-得到-最优-序列-结果

算法

• 基于前缀词典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 (DAG)。
• 采用动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合。
• 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，并使用了 Viterbi 算法。

鸣谢

"结巴"中文分词原作者: SunJunyi
jieba_fast 仓库作者: deepcs233