jieba.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:)
- 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
- 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
当前版本支持net40、net45和netstandard2.0，可以手动引用项目，也可以通过NuGet添加引用：
PM> Install-Package 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：
<appSettings>
<add key="JiebaConfigFileDir" value="C:\jiebanet\config" />
</appSettings>需要注意的是，这个路径可以使用绝对路径或相对路径。如果使用相对路径，那么jieba.NET会假设该路径是相对于当前应用程序域的BaseDirectory。
配置示例：
- 采用绝对路径时，比如配置项为C:\jiebanet\config，那么主词典的路径会拼接为：C:\jiebanet\config\dict.txt。
- 采用相对路径时（或未添加任何配置项，那么将会使用默认的相对路径：Resources），比如配置项为..\config（可通过..来调整相对路径），若当前应用程序域的BaseDirectory是C:\myapp\bin\，那么主词典的路径会拼接为：C:\myapp\config\dict.txt。
如果因为某些原因，不方便通过应用的 config 文件配置，可使用代码设置（在使用任何分词功能之前，建议使用绝对路径），如：
JiebaNet.Segmenter.ConfigManager.ConfigFileBaseDir = @"C:\jiebanet\config";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
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**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/ **/ 科学/ 学院/ 科学院/ **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
- 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
- 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
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。
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
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
- 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
使用如下方法：
JiebaSegmenter.CutInParallel()、JiebaSegmenter.CutForSearchInParallel()PosSegmenter.CutInParallel()
jiebaForLuceneNet项目提供了与Lucene.NET的简单集成，更多信息请看：jiebaForLuceneNet
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
- 全模式：2.5 MB/s
- 精确模式：1.1 MB/s
- 测试环境： Intel(R) Core(TM) i3-2120 CPU @ 3.30GHz；围城.txt（734KB）
Segmenter.Cli项目build之后得到jiebanet.ext，它的选项和实例用法如下：
-f --file the file name, (必要的).
-d --delimiter the delimiter between tokens, default: / .
-a --cut-all use cut_all mode.
-n --no-hmm don't use HMM.
-p --pos enable POS tagging.
-v --version show version info.
-h --help show help details.
sample usages:
$ jiebanet -f input.txt > output.txt
$ jiebanet -d | -f input.txt > output.txt
$ jiebanet -p -f input.txt > output.txt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
。: 3Counter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。
可通过 KeywordProcessor 提取文本中的关键词，不过它的提取与 KeywordExtractor不同。KeywordProcessor 可理解为基于词典从文本中找出已知的词，仅仅如此。
jieba分词当前的实现里，不能处理忽略大小写、含空格的词之类的情况，而在文本提取应用中，这是很常见的场景。因此 KeywordProcessor 主要是作为提取之用，而非分词，尽管通过其中的方法，可以实现另一种基于字典的分词模式。
代码示例：
var kp = new KeywordProcessor();
kp.AddKeywords(new []{".NET Core", "Java", "C语言", "字典 tree", "CET-4", "网络 编程"});
var keywords = kp.ExtractKeywords("你需要通过cet-4考试，学习c语言、.NET core、网络 编程、JavaScript，掌握字典 tree的用法");
// keywords 值为：
// new List<string> { "CET-4", "C语言", ".NET Core", "网络 编程", "字典 tree"}
// 可以看到，结果中的词与开始添加的关键词相同，与输入句子中的词则不尽相同。如果需要返回句中找到的原词，可以使用 `raw` 参数。
var keywords = kp.ExtractKeywords("你需要通过cet-4考试，学习c语言、.NET core、网络 编程、JavaScript，掌握字典 tree的用法", raw: true);
// keywords 值为：
// new List<string> { "cet-4", "c语言", ".NET core", "网络 编程", "字典 tree"}
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