中文分词模块 
本模块以**盘古分词组件**中的词库为基础， 算法设计也部分参考了盘古分词组件中的算法。
在线演示地址：http://segment.ucdok.com/
本分词模块具有以下特点：
- 纯JavaScript编写，可以在任何支持ECMAScript5的引擎上执行（需要稍微修改部分代码）
- 基于词性进行联想识别
- 可使用JavaScript编写自定义的分词模块
1、使用方法
安装：
$ npm install segment --save使用方法：
// 载入模块
var Segment = require('segment');
// 创建实例
var segment = new Segment();
// 使用默认的识别模块及字典，载入字典文件需要1秒，仅初始化时执行一次即可
segment.useDefault();
// 开始分词
console.log(segment.doSegment('这是一个基于Node.js的中文分词模块。'));返回结果格式：
[ { w: '这是', p: 0 },
{ w: '一个', p: 2097152 },
{ w: '基于', p: 262144 },
{ w: 'Node.js', p: 8 },
{ w: '的', p: 8192 },
{ w: '中文', p: 1048576 },
{ w: '分词', p: 4096 },
{ w: '模块', p: 1048576 },
{ w: '。', p: 2048 } ]其中 w 表示词的内容，p 表示词性（具体参考 https://github.com/leizongmin/node-segment/blob/master/lib/POSTAG.js 中的定义）
不返回词性
var text = '这是一个基于Node.js的中文分词模块。';
var result = segment.doSegment(text, {
simple: true
});
console.log(result);结果：
[ '这是', '一个', '基于', 'Node.js', '的', '中文', '分词', '模块', '。' ]去除标点符号
var text = '这是一个基于Node.js的中文分词模块。';
var result = segment.doSegment(text, {
stripPunctuation: true
});
console.log(result);结果：
[ { w: '这是', p: 0 },
{ w: '一个', p: 2097152 },
{ w: '基于', p: 262144 },
{ w: 'Node.js', p: 8 },
{ w: '的', p: 8192 },
{ w: '中文', p: 1048576 },
{ w: '分词', p: 4096 },
{ w: '模块', p: 1048576 } ]转换同义词
载入同义词词典：
segment.loadSynonymDict('synonym.txt');词典格式：
什么时候,何时
入眠,入睡
在分词时设置convertSynonym=true则结果中的"什么时候"将被转换为"何时"，"入眠"将被转换为"入睡"：
var text = '什么时候我也开始夜夜无法入睡';
var result = segment.doSegment(text, {
convertSynonym: true
});
console.log(result);结果：
[ { w: '何时', p: 0 },
{ w: '我', p: 65536 },
{ w: '也', p: 134217728 },
{ w: '开始', p: 4096 },
{ w: '夜夜', p: 131072 },
{ w: '无法', p: 134217728 },
{ w: '入睡', p: 4096 } ]去除停止符
载入词典：
segment.loadStopwordDict('stopword.txt');词典格式：
之所以
因为
在分词时设置stripStopword=true则结果中的"之所以"和"因为"将被去除：
var text = '之所以要编写一个纯JS的分词器是因为当时没有一个简单易用的Node.js模块';
var result = segment.doSegment(text, {
stripStopword: true
});
console.log(result);结果：
[ { w: '编写', p: 4096 },
{ w: '纯', p: 1073741824 },
{ w: 'JS', p: [ 16 ] },
{ w: '分词', p: 4096 },
{ w: '器' },
{ w: '当时', p: 16384 },
{ w: '没有', p: 4096 },
{ w: '简单', p: 1073741824 },
{ w: '易用' },
{ w: 'Node.js', p: 8 },
{ w: '模块', p: 1048576 } ]2、词典格式
词典文件为纯文本文件，每行定义一个词，格式为： 词|词性|词权值 ，如：工信处|0x0020|100
词性 的定义可参考文件 https://github.com/leizongmin/node-segment/blob/master/lib/POSTAG.js
词权值 越大表示词出现的频率越高
词典文件可参考：https://github.com/leizongmin/node-segment/tree/master/dicts
2、自定义识别模块
// 载入模块
var Segment = require('segment');
// 创建实例
var segment = new Segment();
// 配置，可根据实际情况增删，详见segment.useDefault()方法
segment.use('URLTokenizer'); // 载入识别模块，详见lib/module目录，或者是自定义模块的绝对路径
segment.loadDict('dict.txt'); // 载入字典，详见dicts目录，或者是自定义字典文件的绝对路径
// 开始分词
console.log(segment.doSegment('这是一个基于Node.js的中文分词模块。'));一般可通过 segment.useDefault() 来载入默认的配置，若要自定义加载，可参考 useDefault() 的代码：
segment
// 分词模块
// 强制分割类单词识别
.use('URLTokenizer') // URL识别
.use('WildcardTokenizer') // 通配符，必须在标点符号识别之前
.use('PunctuationTokenizer') // 标点符号识别
.use('ForeignTokenizer') // 外文字符、数字识别，必须在标点符号识别之后
// 中文单词识别
.use('DictTokenizer') // 词典识别
.use('ChsNameTokenizer') // 人名识别，建议在词典识别之后
// 优化模块
.use('EmailOptimizer') // 邮箱地址识别
.use('ChsNameOptimizer') // 人名识别优化
.use('DictOptimizer') // 词典识别优化
.use('DatetimeOptimizer') // 日期时间识别优化
// 字典文件
.loadDict('dict.txt') // 盘古词典
.loadDict('dict2.txt') // 扩展词典（用于调整原盘古词典）
.loadDict('names.txt') // 常见名词、人名
.loadDict('wildcard.txt', 'WILDCARD', true) // 通配符
.loadSynonymDict('synonym.txt') // 同义词
.loadStopwordDict('stopword.txt') // 停止符自定义分词器：
segment.use({
// 类型
type: 'tokenizer',
// segment.use() 载入模块，初始化时执行
init: function (segment) {
// segment 为当前的Segment实例
},
// 分词
split: function (words) {
// words 为单词数组，如：['中文', '分词']
// 返回一个新的数组用来替换旧的数组
return words;
}
});自定义优化器：
segment.use({
// 类型
type: 'optimizer',
// segment.use() 载入模块，初始化时执行
init: function (segment) {
// segment 为当前的Segment实例
},
// 优化
doOptimize: function (words) {
// words 为分词结果的单词数组，如：[{w: '中文', p: 1048576}, {w: '分词', p: 4096}]
// 返回一个新的数组用来替换旧的数组
return words;
}
})分词器和优化器可参考默认模块：https://github.com/leizongmin/node-segment/tree/master/lib/module
其中 *Tokenizer 表示分词器， *Optimizer 表示优化器。
注意
请勿用此模块来对较长且无任何标点符号的文本进行分词，否则会导致分词时间成倍增加。
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