一、简介：

ieba.NET是jieba中文分词的.NET版本（C#实现）。

当前版本为0.42.2，基于jieba 0.42，提供与jieba基本一致的功能与接口，但不支持其最新的paddle模式。关于jieba的实现思路，可以看看这篇wiki里提到的资料。

此外，也提供了 KeywordProcessor，参考 FlashText 实现。KeywordProcessor 可以更灵活地从文本中提取词典中的关键词，比如忽略大小写、含空格的词等。

如果您在开发中遇到与分词有关的需求或困难，请提交一个Issue，I see u:)

特点
支持三种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义。具体来说，分词过程不会借助于词频查找最大概率路径，亦不会使用HMM；
搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
支持繁体分词
支持添加自定义词典和自定义词
MIT 授权协议

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)
采用了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，使用了Viterbi算法

二、实现：

1、创建一个winform项目

2、在Nuget添加jieba.net

安装之后，在packages\jieba.NET目录下可以看到Resources目录，这里面是jieba.NET运行所需的词典及其它数据文件，最简单的配置方法是将整个Resources目录拷贝到程序集所在目录，这样jieba.NET会使用内置的默认配置值。如果希望将这些文件放在其它位置，则要在app.config或web.config中添加如下的配置项：

我是将整个Resources拷到项目目录

3、主要功能

1. 分词

JiebaSegmenter.Cut方法接受三个输入参数，text为待分词的字符串；cutAll指定是否采用全模式；hmm指定使用是否使用hmm模型切分未登录词；返回类型为IEnumerable<string>
JiebaSegmenter.CutForSearch方法接受两个输入参数，text为待分词的字符串；hmm指定使用是否使用hmm模型；返回类型为IEnumerable<string>

代码示例

 private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var segmenter = new JiebaSegmenter();
            var segments = segmenter.Cut("我来到北京清华大学", cutAll: true);
            Console.WriteLine("【全模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));

            segments = segmenter.Cut("我来到北京清华大学");  // 默认为精确模式
            Console.WriteLine("【精确模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));

            segments = segmenter.Cut("他来到了网易杭研大厦");  // 默认为精确模式，同时也使用HMM模型
            Console.WriteLine("【新词识别】：{0}", string.Join("/ ", segments));

            segments = segmenter.CutForSearch("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造"); // 搜索引擎模式
            Console.WriteLine("【搜索引擎模式】：{0}", string.Join("/ ", segments));

            segments = segmenter.Cut("结过婚的和尚未结过婚的");
            Console.WriteLine("【歧义消除】：{0}", string.Join("/ ", segments));
        }

输出

【全模式】：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【精确模式】：我/ 来到/ 北京/ 清华大学
【新词识别】：他/ 来到/ 了/ 网易/ 杭研/ 大厦
【搜索引擎模式】：小明/ 硕士/ 毕业/ 于/ 中国/ 科学/ 学院/ 科学院/ 中国科学院/ 计算/ 计算所/ ，/ 后/ 在/ 日本/ 京都/ 大学/ 日本京都大学/ 深造
【歧义消除】：结过婚/ 的/ 和/ 尚未/ 结过婚/ 的

2、添加自定义词典

加载词典

开发者可以指定自定义的词典，以便包含jieba词库里没有的词。虽然jieba有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率
JiebaSegmenter.LoadUserDict("user_dict_file_path")
词典格式与主词典格式相同，即一行包含：词、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开
词频省略时，分词器将使用自动计算出的词频保证该词被分出

如

创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中
机器学习 3

调整词典

使用JiebaSegmenter.AddWord(word, freq=0, tag=null)可添加一个新词，或调整已知词的词频；若freq不是正整数，则使用自动计算出的词频，计算出的词频可保证该词被分出来
使用JiebaSegmenter.DeleteWord(word)可移除一个词，使其不能被分出来

3. 关键词提取

基于TF-IDF算法的关键词提取

JiebaNet.Analyser.TfidfExtractor.ExtractTags(string text, int count = 20, IEnumerable<string> allowPos = null)可从指定文本中抽取出关键词。
JiebaNet.Analyser.TfidfExtractor.ExtractTagsWithWeight(string text, int count = 20, IEnumerable<string> allowPos = null)可从指定文本中抽取关键词的同时得到其权重。
关键词抽取基于逆向文件频率（IDF），组件内置一个IDF语料库，可以配置为其它自定义的语料库。
关键词抽取会过滤停用词（Stop Words），组件内置一个停用词语料库，这个语料库合并了NLTK的英文停用词和哈工大的中文停用词。

基于TextRank算法的关键词抽取

JiebaNet.Analyser.TextRankExtractor与TfidfExtractor相同的接口。需要注意的是，TextRankExtractor默认情况下只提取名词和动词。
以固定窗口大小（默认为5，通过Span属性调整）和词之间的共现关系构建图

4. 词性标注

JiebaNet.Segmenter.PosSeg.PosSegmenter类可以在分词的同时，为每个词添加词性标注。
词性标注采用和ictclas兼容的标记法，关于ictclas和jieba中使用的标记法列表，请参考：词性标记。

var posSeg = new PosSegmenter();
var s = "一团硕大无朋的高能离子云，在遥远而神秘的太空中迅疾地飘移";

var tokens = posSeg.Cut(s);
Console.WriteLine(string.Join(" ", tokens.Select(token => string.Format("{0}/{1}", token.Word, token.Flag))));

一团/m 硕大无朋/i 的/uj 高能/n 离子/n 云/ns ，/x 在/p 遥远/a 而/c 神秘/a 的/uj 太空/n 中/f 迅疾/z 地/uv 飘移/v

5. Tokenize：返回词语在原文的起止位置

默认模式

var segmenter = new JiebaSegmenter();
var s = "永和服装饰品有限公司";
var tokens = segmenter.Tokenize(s);
foreach (var token in tokens)
{
    Console.WriteLine("word {0,-12} start: {1,-3} end: {2,-3}", token.Word, token.StartIndex, token.EndIndex);
}

word 永和           start: 0   end: 2
word 服装           start: 2   end: 4
word 饰品           start: 4   end: 6
word 有限公司         start: 6   end: 10

搜索模式

var segmenter = new JiebaSegmenter();
var s = "永和服装饰品有限公司";
var tokens = segmenter.Tokenize(s, TokenizerMode.Search);
foreach (var token in tokens)
{
    Console.WriteLine("word {0,-12} start: {1,-3} end: {2,-3}", token.Word, token.StartIndex, token.EndIndex);
}

word 永和           start: 0   end: 2
word 服装           start: 2   end: 4
word 饰品           start: 4   end: 6
word 有限           start: 6   end: 8
word 公司           start: 8   end: 10
word 有限公司         start: 6   end: 10

6. 并行分词

使用如下方法：

JiebaSegmenter.CutInParallel()、JiebaSegmenter.CutForSearchInParallel()
PosSegmenter.CutInParallel()

7. 与Lucene.NET的集成

jiebaForLuceneNet项目提供了与Lucene.NET的简单集成，更多信息请看：jiebaForLuceneNet

8. 其它词典

jieba分词亦提供了其它的词典文件：

占用内存较小的词典文件 https://raw.githubusercontent.com/anderscui/jieba.NET/master/ExtraDicts/dict.txt.small
支持繁体分词更好的词典文件 https://raw.githubusercontent.com/anderscui/jieba.NET/master/ExtraDicts/dict.txt.big

9 词频统计

可以使用Counter类统计词频，其实现来自Python标准库的Counter类（具体接口和实现细节略有不同），用法大致是：

var s = "在数学和计算机科学之中，算法（algorithm）为任何良定义的具体计算步骤的一个序列，常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言，算法是一个表示为有限长列表的有效方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数。";
var seg = new JiebaSegmenter();
var freqs = new Counter<string>(seg.Cut(s));
foreach (var pair in freqs.MostCommon(5))
{
    Console.WriteLine($"{pair.Key}: {pair.Value}");
}

输出：

的: 4
，: 3
算法: 3
计算: 3
。: 3

Counter类可通过Add，Subtract和Union方法进行修改，最后以MostCommon方法获得频率最高的若干词。具体用法可见测试用例。

标签：jieba,end,C#,start,var,word,分词
From： https://www.cnblogs.com/handsomeziff/p/18053412

C# 分词jieba中文分词