#CppJieba是"结巴"中文分词的C++版本
现在支持utf8,gbk编码的分词。
master分支支持utf8编码gbk分支支持gbk编码
Trie.cpp/Trie.h 负责载入词典的trie树，主要供Segment模块使用。
MPSegment.cpp/MPSegment.h (Maximum Probability)最大概率法:负责根据Trie树构建有向无环图和进行动态规划算法，是分词算法的核心。
HMMSegment.cpp/HMMSegment.h
是根据HMM模型来进行分词，主要算法思路是根据(B,E,M,S)四个状态来代表每个字的隐藏状态。
HMM模型由dicts/下面的hmm_model.utf8提供。
分词算法即viterbi算法。
TransCode.cpp/TransCode.h 负责转换编码类型，将utf8和gbk转换成uint16_t类型，也负责逆转换。
这部分的功能经过线上考验，一直稳定运行，暂时没有发现什么bug。
cd ./demo;
make;
./segment_demo testlines.utf8
Output:
我来到北京清华大学
我/来到/北京/清华大学
他来到了网易杭研大厦
他/来到/了/网易/杭/研/大厦
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
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
我来自北京邮电大学。。。学号091111xx。。。
我/来自/北京邮电大学/。。。/学/号/091111xx/。。。
cd ./demo;
make;
./segment_demo testlines.utf8 --modelpath ../dicts/hmm_model.utf8 --algorithm cutHMM
Output:
我来到北京清华大学
我来/到/北京/清华大学
他来到了网易杭研大厦
他来/到/了/网易/杭/研大厦
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
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
我来自北京邮电大学。。。学号091111xx。。。
我来/自北京/邮电大学/。。。/学号/091111xx/。。。
cd ./demo;
make;
./segment_demo testlines.utf8 --algorithm cutMix
Output:
我来到北京清华大学
我/来到/北京/清华大学
他来到了网易杭研大厦
他/来到/了/网易/杭研/大厦
杭研
杭研
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
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
我来自北京邮电大学。。。学号091111xx。。。
我/来自/北京邮电大学/。。。/学号/091111xx/。。。
以上依次是MP,HMM,Mix三种方法的效果。
可以看出效果最好的是Mix，也就是融合MP和HMM的切词算法。即可以准确切出词典已有的词，又可以切出像"杭研"这样的未登录词。
本项目主要是如下目录组成：
主要是一些工具函数，例如字符串操作等。
make 之后产生一个libcm.a
要使用该libcm.a 只需要在代码里面增加
#include "cppcommon/headers.h"
using namespace CPPCOMMON; 在链接时候-Lcppcommon -lcm 链接进即可。
详细使用细节请参见demo/目录下的代码
核心目录，包含主要源代码。 make 之后产生libcppjieb.a 使用方法参考如上cppcommon
如下:
usage:
./segment_demo[options] <filename>
options:
--algorithm Supported methods are [cutDAG, cutHMM, cutMix] for now.
If not specified, the default is cutDAG
--dictpath If not specified, the default is ../dicts/jieba.dict.utf8
--modelpath If not specified, the default is ../dicts/hmm_model.utf8
If not specified, the default is utf8.
example:
./segment_demo testlines.utf8 --dictpath ../dicts/jieba.dict.utf8
./segment_demo testlines.utf8 --modelpath ../dicts/hmm_model.utf8 --algorithm cutHMM
./segment_demo testlines.utf8 --modelpath ../dicts/hmm_model.utf8 --algorithm cutMix
分词速度大概是 62M / 54sec = 1.15M/sec
测试环境: Intel(R) Xeon(R) CPU E5506 @ 2.13GHz
如果有运行问题或者任何疑问，欢迎联系 : wuyanyi09@gmail.com
"结巴中文"分词作者: SunJunyi
https://github.com/fxsjy/jieba
顾名思义，之所以叫CppJieba，就是边参照边膜拜SunJunyi大神的Jieba分词Python程序写成的，所以饮水思源，再次感谢SunJunyi。