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Nodejs做文本數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)詳解

更新時(shí)間：2022年11月23日 14:22:41 作者：Bertil

這篇文章主要為大家介紹了Nodejs做文本數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

nodejieba 簡(jiǎn)介

隨著漢語言的廣泛應(yīng)用，中文信息處理成了一個(gè)重要的研究課題，常見于搜索引擎：信息檢索、中外文自動(dòng)翻譯、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、自然語言處理等領(lǐng)域。在處理的過程中，中文分詞是最基礎(chǔ)的一環(huán)。

nodeJieba 是結(jié)巴中文分詞的 Node.js 版本實(shí)現(xiàn)，由 CppJieba 提供底層分詞算法實(shí)現(xiàn)，是兼具高性能和易用性兩者的 Node.js 中文分詞插件。

nodejieba模塊支持以下3種分詞模式：

(1) 精確模式，試圖將句子最精準(zhǔn)地切開。

(2) 全模式，將句子中所有可以成詞的詞語都掃描出來，速度非?？臁?/p>

(3) 搜索引擎模式，在精確模式的基礎(chǔ)上對(duì)長(zhǎng)詞再次切分。

特點(diǎn)

詞典載入方式靈活，無需配置詞典路徑也可使用，需要定制自己的詞典路徑時(shí)也可靈活定制。
底層算法實(shí)現(xiàn)是C++，性能高效。
支持多種分詞算法。
支持動(dòng)態(tài)補(bǔ)充詞庫。

常用API

noedejieba模塊中提供了一系列函數(shù)，常用的有cut()函數(shù)、cutAll()函數(shù)、cutForSearch()函數(shù)、tag()函數(shù)、extract()函數(shù)。

1.cut()函數(shù)用來做精確模式下的內(nèi)容分詞，僅有1個(gè)參數(shù)sentence，表示需要分詞性的內(nèi)容字符串格式。

2.cutAll()函數(shù)用來做全模式下的內(nèi)容分詞，僅有1個(gè)參數(shù)sentence，表示需要分詞性的內(nèi)容字符串格式。

3.cutForSearch()函數(shù)用來做搜索引擎模式下的內(nèi)容分詞，僅有1個(gè)參數(shù)sentence，表示需要分詞性的內(nèi)容字符串格式。

4.tag()函數(shù)用來做詞性標(biāo)注，即根據(jù)詞性來做分詞分類，僅有1個(gè)參數(shù)sentence，表示需要分詞性的內(nèi)容字符串格式。

5.extract()函數(shù)用來做關(guān)鍵詞抽取，有如下2個(gè)參數(shù)：

第一個(gè)參數(shù)為sentence，表示需要分詞的內(nèi)容字符串格式。
第二個(gè)參數(shù)為topN，表示只保留出現(xiàn)頻率為前 N 的詞。

基本使用

安裝依賴

npm install nodejieba --save

詞典載入可靈活配置

如果需要載入自己的詞典，而不是默認(rèn)詞典。比如想要載入自己的用戶詞典，則使用以下函數(shù)：

nodejieba.load({
  userDict: './test/testdata/userdict.utf8',
});

字典載入函數(shù)load的參數(shù)項(xiàng)都是可選的，如果沒有對(duì)應(yīng)的項(xiàng)則自動(dòng)填充默認(rèn)參數(shù)。所以上面這段代碼和下面這代代碼是等價(jià)的。

nodejieba.load({
  dict: nodejieba.DEFAULT_DICT,
  hmmDict: nodejieba.DEFAULT_HMM_DICT,
  userDict: './test/testdata/userdict.utf8',
  idfDict: nodejieba.DEFAULT_IDF_DICT,
  stopWordDict: nodejieba.DEFAULT_STOP_WORD_DICT,
});

詞典說明

dict: 主詞典，帶權(quán)重和詞性標(biāo)簽，建議使用默認(rèn)詞典。
hmmDict: 隱式馬爾科夫模型，建議使用默認(rèn)詞典。
userDict: 用戶詞典，建議自己根據(jù)需要定制。
idfDict: 關(guān)鍵詞抽取所需的idf信息。
stopWordDict: 關(guān)鍵詞抽取所需的停用詞列表。

注意：如果沒有主動(dòng)調(diào)用詞典函數(shù)時(shí)，則會(huì)在第一次調(diào)用cut等功能函數(shù)時(shí)，自動(dòng)載入默認(rèn)詞典。且詞典只會(huì)被加載一次。

1.分詞用法

var nodejieba = require("nodejieba");
var result = nodejieba.cut("南京市長(zhǎng)江大橋");// 精確模式
console.log(result);
//["南京市","長(zhǎng)江大橋"]
var nodejieba = require("nodejieba");
var result = nodejieba.cutAll("南京市長(zhǎng)江大橋");// 全模式
console.log(result);
// [
//   '南京', '南京市',
//   '京市', '市長(zhǎng)',
//   '長(zhǎng)江', '長(zhǎng)江大橋',
//   '大橋'
// ]
var nodejieba = require("nodejieba");
var result = nodejieba.cutForSearch("南京市長(zhǎng)江大橋");// 搜索引擎模式
console.log(result);
// [ '南京', '京市', '南京市', '長(zhǎng)江', '大橋', '長(zhǎng)江大橋' ]

2.詞性標(biāo)注

var nodejieba = require("nodejieba");
console.log(nodejieba.tag("紅掌撥清波"));
//[ { word: '紅掌', tag: 'n' },
//  { word: '撥', tag: 'v' },
//  { word: '清波', tag: 'n' } ]

3.關(guān)鍵詞抽取

var nodejieba = require("nodejieba");
var topN = 4;
console.log(nodejieba.extract("升職加薪，當(dāng)上CEO，走上人生巔峰。", topN));
//[ { word: 'CEO', weight: 11.739204307083542 },
//  { word: '升職', weight: 10.8561552143 },
//  { word: '加薪', weight: 10.642581114 },
//  { word: '巔峰', weight: 9.49395840471 } ]
// textRankExtract API好像目前已棄用了
console.log(nodejieba.textRankExtract("升職加薪，當(dāng)上CEO，走上人生巔峰。", topN));
//[ { word: '當(dāng)上', weight: 1 },
//  { word: '不用', weight: 0.9898479330698993 },
//  { word: '多久', weight: 0.9851260595435759 },
//  { word: '加薪', weight: 0.9830464899847804 },
//  { word: '升職', weight: 0.9802777682279076 } ]

4.其他用法

var nodejieba = require('nodejieba');
var sentence = "我是拖拉機(jī)學(xué)院手扶拖拉機(jī)專業(yè)的。不用多久，我就會(huì)升職加薪，當(dāng)上CEO，走上人生巔峰。";
var result;
// 沒有主動(dòng)調(diào)用nodejieba.load載入詞典的時(shí)候，
// 會(huì)在第一次調(diào)用cut或者其他需要詞典的函數(shù)時(shí)，自動(dòng)載入默認(rèn)詞典。
// 詞典只會(huì)被加載一次。
// 精確模式
result = nodejieba.cut(sentence);
console.log(result);
// 隱馬爾可夫模型
result = nodejieba.cutHMM(sentence);
console.log(result);
// 全模式
result = nodejieba.cutAll(sentence);
console.log(result);
// 搜索引擎模式
result = nodejieba.cutForSearch(sentence);
console.log(result);
// 詞性標(biāo)注：根據(jù)詞性來分
result = nodejieba.tag(sentence);
console.log(result);
var topN = 5;
// 關(guān)鍵詞抽取，topN表示取前N個(gè)
result = nodejieba.extract(sentence, topN);
console.log(result);
result = nodejieba.cut("男默女淚");// 精確模式下分成四個(gè)字
console.log(result);
// 將該詞匯插入詞庫
nodejieba.insertWord("男默女淚");
result = nodejieba.cut("男默女淚");// 在詞庫中已有的情況下，不細(xì)分了
console.log(result);
// 設(shè)定分詞后的單個(gè)元素最大長(zhǎng)度
result = nodejieba.cutSmall("南京市長(zhǎng)江大橋", 3);
console.log(result);

以上就是Nodejs做文本數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Nodejs文本數(shù)據(jù)處理的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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