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身為一個 JavaScript 愛好者，實在是不太喜歡大家都在 Python 上做 Machine Learning；恰好近期 Tensorflow 也開始支援 JS，想必會興起一股熱潮吧？ 使用 jieba 斷詞 之前在 開發 Chatbot 前的那兩三事(三)：中文語意分析、使用分析平臺 有稍微提到語意分析的方式，這篇將會介紹如何用 jieba（結巴） 套件來斷詞。 我們會使用 npm 上的 nodejieba 套件，雖然這個套件一段時間了，而且還不支援 Promise 等較新的寫法，但仍然是 js 社群中最強的斷詞套件沒有之一。 使用 JS 做語意分析是不是搞錯了什麼 噢不，別再提 Python 了，你知道 JS 跑 jieba 比 Python 快很多嗎？根據 "结巴"(Jieba)中文分词系列性能评测，筆者做了 C++、Go 語言、JS 和 Python 的分析，我不像筆者那麼厲害精通各個語言，所以大家只要知道這個過程中 JS 花了 10 秒、Python 花了快 90 秒（大概是 JS 的九倍），所以 JS 比較厲害就可以了。 事前準備 這篇是後端，用 node.js 開發的文章，你可能需要準備 node.js 環境。如果你不知道要下載哪個版本，就抓 LTS 的版本吧。 安裝 jieba 首先安裝 jieba 套件： npm install nodejieba 接著在 js 檔案裡引入 jieba 套件： const nodejieba = require('nodejieba'); 這樣就完成了 jieba 的初始化。 由於結巴一開始是為了簡體中文而開發的，故內建的詞庫可能切簡體中文會比較優秀一點。建議可以去找繁體中文詞庫，並用 nodejieba.load() 函式去載入字典檔。 例如將 ldkrsi/jieba-zh_TW 中的 dict.txt 抓下來後， 再透過 nodejieba.load({dict: './dict.txt'}); 來載入字典。 使用 jieba 斷詞 nodejieba 內建 4 種斷詞模式： cut 精確模式：試圖將句子最精確地分開，適合文本分析（Contextual Analysis）。 cutHMM 精確模式並套用 HMM：使用隱藏式馬可夫鍊（HMM）模型，試圖找出不在字典檔裡面的字。 cutAll 全模式：把句子中可以成詞的詞語都掃瞄出來，速度非常快但不能解決歧義。 cutForSearch 搜尋引擎模式：在精確模式的基礎下，對長詞再次切分，提高召回率（recall）。 一般的句子都可以用精確模式切開來，例如： nodejieba.cut('我們不禁哄堂大笑，同樣的一件衣料，每個人卻有不同的感覺。') 會得到： ['我們', '不禁', '哄堂大笑', '，', '同樣', '的', '一', '件', '衣料', '，', '每', '個', '人', '卻', '有', '不同', '的', '感覺', '。' ] 如果要切跟人名有關的東西可以考慮用 cutHMM，例如這句話「自此以後，又長久沒有看見孔乙己。」用精確模式切出來會是： [ '自此', '以後', '，', '又', '長久', '沒有', '看見', '孔乙', '己', '。' ] 但用 cutHMM 就能切出： [ '自此', '以', '後', '，', '又', '長', '久', '沒', '有', '看見', '孔乙己', '。' ] 用 jieba 找出關鍵詞和詞性 jieba 也能透過 tf-idf 的方法找出一段文章中的關鍵詞，例如： const sentence = '我與父親不相見已有二年餘了，我最不能忘記的是他的背影。那年冬天，祖母死了，父親的差使也交卸了，正是禍不單行的日子，我從北京到徐州，打算跟父親奔喪回家。'; const topN = 5; /* 找出前五個關鍵詞 */ nodejieba.extract(sentence, topN); 會得到： [ { word: '父親', weight: 35.21761292125063 }, { word: '交卸', weight: 11.9547675029 }, { word: '相見', weight: 11.739204307083542 }, { word: '奔喪', weight: 11.739204307083542 }, { word: '忘記', weight: 11.739204307083542 } ] 若是要找出詞性的話，也可以把整個句子丟進去，會自動斷詞並標記詞性： nodejieba.tag('你總要踏上你老子的腳步。'); 會得到： [{ word: '你', tag: 'N' }, { word: '總要', tag: 'x' }, { word: '踏上', tag: 'Vt' }, { word: '你', tag: 'N' }, { word: '老子', tag: 'N' }, { word: '的', tag: 'T' }, { word: '腳步', tag: 'N' }, { word: '。', tag: 'x' } ] 至於詞性標記是什麼，可以參考這篇 词性标记。 結語 斷詞以後就能拿來做很多應用了，例如斷詞後拿來做文字雲、轉向量做相似度分析等等，有趣的應用未來可以再介紹。 至於 jieba 是不是能夠切得精準？我認為大部分情況還算堪用，如果是比較專業的術語或是不常見的詞，可以考慮加入自訂字典檔，並透過 nodejieba.load({userDict: './xxx.txt'}) 來載入。 參考資料 yanyiwu/nodejieba fxsjy/jieba 用 JS 做語意分析是不是搞錯了什麼 目錄 用 JS 做語意分析是不是搞錯了什麼(一)：斷詞篇 待續...... 其實我還沒想到要寫什麼，歡迎許願 (?