以前做过自然语言处理（nlp）的相关后端开发，之前也谈过搜索引擎Elasticsearch，它们都离不开一个基础性的工具～分词，放到Python里面也是处理文本的一个很基础常用的东西了，大致干的是这么一件事：将整句话按照一定匹配方法分成n个词语。例如：‘百度一下，你就知道’，可分为‘百度’、‘你’、‘就’、‘知道’，这几个词。

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由于这是个基础性工具，Python作为一个机器学习，搞nlp的选择语言，基本上是调个包的事情，但Python的痛点大家也知道～普遍效率低！当时也没拜托搞Java的同志帮忙，就琢磨PHP能不能也搞一个，然后，就有了下面这篇介绍～

PHP中文分词扩展

安装

git clone https://github.com/jonnywang/phpjieba.git

cd phpjieba/cjieba

make

cd ..

phpize （如果是多版本PHP，则是例如：/usr/local/php/71/bin/phpize）

./configure(./configure --with-php-config=/usr/local/php/71/bin/php-config)

make

make install

php.ini

加上

extension=jieba.so

jieba.enable=1

jieba.dict_path=/usr/local/phpjieba/data/softs/jz/cjieba/dict #指向jieba库dict目录

function

array jieba(string $text, bool use_extract = false, long extract_limit = 10)

examples：

ini_set('jieba.enable', 1); //php.ini 配置了可不用写

ini_set('jieba.dict_path', '/usr/local/data/softs/phpjieba/cjieba/dict'); //php.ini 配置了可不用写

try {

$result = jieba('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');

echo implode('/', $result) . PHP_EOL;

//计算所/小明/京都大学/深造/硕士/中国科学院/毕业/日本

$result = jieba('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', 1, 50);

echo implode('/', $result) . PHP_EOL;

//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/京都大学/深造

$result = jieba('他心理健康', 1);

echo implode('/', $result) . PHP_EOL;

//他/心理/健康/心理健康

$result = jieba('this is a demo, my name is jony', 1, 10);

echo implode('/', $result) . PHP_EOL;

//demo/jony

$result = jieba('this is a demo, my name is jony');

echo implode('/', $result) . PHP_EOL;

//this/ /is/ /a/ /demo/,/ /my/ /name/ /is/ /jony

$result = jieba('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', 2);

print_r($result);

/*

Array

(

[小明] => x

[硕士] => n

[毕业] => n

[于] => p

[中国科学院] => nt

[计算所] => n

=> x

[后] => f

[在] => p

[日本] => ns

[京都大学] => nz

[深造] => v

)

*/

} catch (Exception $e) {

echo $e->getMessage . PHP_EOL;

}

还有就是，如果有需要完整匹配的词语，可放到dict文件夹下，这样就不会拆分了。性能上，别的不说，比起Python的分词包，那是不出意外的秒杀，哈哈～

网页标题：PHP中文分词扩展
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