jiojio

- 基于CPU的高性能、持续迭代模型、简便中文分词器

a convenient Chinese word segmentation tool

适用场景

• 基于 CPU 的高性能、持续优化 中文分词器。

功能

• 基于 C 的 Python 接口分词器，CPU 单进程运行性能达 13.4 万字/秒，多个分词工具性能对比

• 网页版 JioNLP源站，可快速试用分词、词性标注功能

• 基于 CRF 算法，精细优化的 字符特征工程，模型特征说明

• 对模型文件的尽力压缩，500万特征参数，模型文件大小30M，方便 pip 安装

• 将词典静态、动态加入模型，共同预测分词序列，流程一致性强，词典配置说明

• 将规则加入模型，有效克服某些类型文本受限于模型处理的情况，分词-添加正则

• 支持词性标注功能，与 JioNLP 联合实现关键短语抽取、新闻地域识别 等功能

安装

• pip 方式（稳定版本）

$ pip install jiojio

• Git 方式（开发版本）

$ git clone https://github.com/dongrixinyu/jiojio
$ cd jiojio
$ pip install .

• 非 ubuntu 环境的 C 安装 如使用 windows 或 mac 等操作系统或其它硬件，则没有直接可调用 C 的库，可以使用以下方式安装编译 C 库。以下方式仅供参考，在熟悉 C 语言后进行调试使用。

$ git clone https://github.com/dongrixinyu/jiojio
$ cd jiojio/jiojio/jiojio_cpp
$ ./compiler.sh

使用

• 基础方式

>>> import jiojio
>>> jiojio.init()
>>> print(jiojio.cut('开源软件应秉持全人类共享的精神，搞封闭式是行不通的。'))

# ['开源', '软件', '应', '秉持', '全人类', '共享', '的', '精神', '，', '搞', '封闭式', '是', '行', '不通', '的', '。']
# 可通过 jiojio.help() 获取基本使用方式说明
# 可通过 print(jiojio.init.__doc__) 获取模型初始化的各类参数

• 其它参数与设置
  • 分词-添加正则
  • 分词-增加静态词典
  • 分词-增加动态词典
  • 词性标注
  • 词性标注-添加正则
  • 词性标注-增加动态词典

关于 jiojio 分词器的一些问答

• 可能早十年把这个分词器写出来，jiojio 也许现在就会流行起来。在 ChatGPT 称霸 NLP 界的今天，我写这个工具，加速这个工具，纯粹是为了提升一下 C 语言的编程能力。ChatGPT 能够做出来，还是需要理想主义的，我写这个工具同理。
• 与jiojio有关的问答

TODO

• 对分词器效果做标注数据更新，模型长期优化

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