"结巴"中文分词的R语言版本，支持最大概率法（MaximumProbability），隐式马尔科夫模型（HiddenMarkovModel），索引模型（QuerySegment），混合模型（MixSegment），共四种分词模式，同时有词性标注，关键词提取，文本Simhash相似度比较等功能。项目使用了Rcpp和CppJieba进行开发。特性
支持Windows,Linux操作系统（Mac暂未测试）。
通过RcppModules实现同时加载多个分词系统,可以分别使用不同的分词模式和词库。
支持多种分词模式、中文姓名识别、关键词提取、词性标注以及文本Simhash相似度比较等功能。
支持加载自定义用户词库，设置词频、词性。
同时支持简体中文、繁体中文分词。
支持自动判断编码模式。
比原"结巴"中文分词速度快，是其他R分词包的5-20倍。
安装简单，无需复杂设置。
可以通过Rpy2，jvmr等被其他语言调用。
基于MIT协议。
安装目前该包还没有发布到CRAN，可以通过Github进行安装。Windows系统需要安装Rtools，或者可以下载二进制包，进行安装：
library(devtools)install_github("qinwf/jiebaR")使用示例分词jiebaR提供了四种分词模式，可以通过jiebar()来初始化分词引擎，使用segment()进行分词。
library(jiebaR)## 接受默认参数，建立分词引擎 mixseg = worker()## 相当于：## jiebar( type = "mix", dict = "inst/dict/jieba.dict.utf8",## hmm = "inst/dict/hmm_model.utf8", ### HMM模型数据## user = "inst/dict/user.dict.utf8") ### 用户自定义词库mixseg <= "江州市长江大桥参加了长江大桥的通车仪式" ### <= 分词运算符## 相当于 segment( "江州市长江大桥参加了长江大桥的通车仪式" , mixseg )[1] "江州" "市长" "江大桥" "参加" "了" "长江大桥"[7] "的" "通车" "仪式"支持对文件进行分词：
mixseg <= "./temp.dat" ### 自动判断输入文件编码模式，默认文件输出在同目录下。## segment( "./temp.dat" , mixseg )在加载分词引擎时，可以自定义词库路径，同时可以启动不同的引擎：
最大概率法（MPSegment），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。
隐式马尔科夫模型（HMMSegment）是根据基于人民日报等语料库构建的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dict/hmm_model.utf8提供。分词算法即viterbi算法。
混合模型（MixSegment）是四个分词引擎里面分词效果较好的类，结它合使用最大概率法和隐式马尔科夫模型。
索引模型（QuerySegment）先使用混合模型进行切词，再对于切出来的较长的词，枚举句子中所有可能成词的情况，找出词库里存在。
mixseg2 = worker(type = "mix", dict = "dict/jieba.dict.utf8", hmm = "dict/hmm_model.utf8", user = "dict/test.dict.utf8", detect=T, symbol = F, lines = 1e+05, output = NULL ) mixseg2 ### 输出worker的设置Worker Type: Mix SegmentDetect Encoding : TRUEDefault Encoding: UTF-8Keep Symbols : FALSEOutput Path : Write File : TRUEMax Read Lines : 1e+05Fixed Model Components: $dict[1] "dict/jieba.dict.utf8"$hmm[1] "dict/hmm_model.utf8"$user[1] "dict/test.dict.utf8"$detect $encoding $symbol $output $write $lines can be reset.可以通过R语言常用的$符号重设一些worker的参数设置,如WorkerName$symbol=T，在输出中保留标点符号。一些参数在初始化的时候已经确定，无法修改,可以通过WorkerName$PrivateVarible来获得这些信息。
mixseg$encodingmixseg$detect = F可以自定义用户词库，推荐使用深蓝词库转换构建分词词库，它可以快速地将搜狗细胞词库等输入法词库转换为jiebaR的词库格式。
ShowDictPath() ### 显示词典路径EditDict() ### 编辑用户词典?EditDict() ### 打开帮助系统词性标注可以使用<=.tagger或者tag来进行分词和词性标注,词性标注使用混合模型模型分词，标注采用和ictclas兼容的标记法。
words = "我爱北京天安门"tagger = worker("tag")tagger <= words r v ns ns "我" "爱" "北京" "天安门"关键词提取关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径,使用方法与分词类似。topn参数为关键词的个数。
keys = worker("keywords", topn = 1)keys <= "我爱北京天安门"keys <= "一个文件路径.txt" 8.9954 "天安门"Simhash与海明距离对中文文档计算出对应的simhash值。simhash是谷歌用来进行文本去重的算法，现在广泛应用在文本处理中。Simhash引擎先进行分词和关键词提取，后计算Simhash值和海明距离。
words = "hello world!" simhasher = worker("simhash",topn=2) simhasher <= "江州市长江大桥参加了长江大桥的通车仪式"$simhash[1] "12882166450308878002"$keyword 22.3853 8.69667 "长江大桥" "江州"$distance[1] "23"$lhs 22.3853 8.69667 "长江大桥" "江州" $rhs11.7392 11.7392 "hello" "world"计划支持支持Windows,Linux,Mac操作系统并行分词。
简单的自然语言统计分析功能。
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