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package jiebago_test
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import (
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"fmt"
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"github.com/wangbin/jiebago"
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)
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var seg jiebago.Segmenter
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func init() {
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seg.LoadDictionary("dict.txt")
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}
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func print(ch <-chan string) {
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for word := range ch {
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fmt.Printf(" %s /", word)
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}
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fmt.Println()
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}
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func Example() {
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fmt.Print("【全模式】：")
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print(seg.CutAll("我来到北京清华大学"))
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fmt.Print("【精确模式】：")
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print(seg.Cut("我来到北京清华大学", false))
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fmt.Print("【新词识别】：")
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print(seg.Cut("他来到了网易杭研大厦", true))
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fmt.Print("【搜索引擎模式】：")
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print(seg.CutForSearch("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", true))
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// Output:
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// 【全模式】： 我 / 来到 / 北京 / 清华 / 清华大学 / 华大 / 大学 /
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// 【精确模式】： 我 / 来到 / 北京 / 清华大学 /
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// 【新词识别】： 他 / 来到 / 了 / 网易 / 杭研 / 大厦 /
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// 【搜索引擎模式】： 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 / 日本京都大学 / 深造 /
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}
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func ExampleLoadUserDictionary() {
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var sentence = "李小福是创新办主任也是云计算方面的专家"
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fmt.Print("Before:")
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print(seg.Cut(sentence, true))
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seg.LoadUserDictionary("userdict.txt")
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fmt.Print("After:")
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print(seg.Cut(sentence, true))
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// Output:
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// Before: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
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// After: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
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}
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func ExampleTokenize() {
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var sentence = []byte("永和服装饰品有限公司")
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// default mode
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tokenizer, _ := jiebago.NewJiebaTokenizer("dict.txt", true, false)
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fmt.Println("Default Mode:")
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for _, token := range tokenizer.Tokenize(sentence) {
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fmt.Printf(
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"Term: %s Start: %d End: %d Position: %d Type: %d\n",
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token.Term, token.Start, token.End, token.Position, token.Type)
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}
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//search mode
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tokenizer, _ = jiebago.NewJiebaTokenizer("dict.txt", true, true)
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fmt.Println("Search Mode:")
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for _, token := range tokenizer.Tokenize(sentence) {
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||
fmt.Printf(
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"Term: %s Start: %d End: %d Position: %d Type: %d\n",
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token.Term, token.Start, token.End, token.Position, token.Type)
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||
}
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// Output:
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// Default Mode:
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// Term: 永和 Start: 0 End: 6 Position: 1 Type: 1
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// Term: 服装 Start: 6 End: 12 Position: 2 Type: 1
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// Term: 饰品 Start: 12 End: 18 Position: 3 Type: 1
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// Term: 有限公司 Start: 18 End: 30 Position: 4 Type: 1
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// Search Mode:
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// Term: 永和 Start: 0 End: 6 Position: 1 Type: 1
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// Term: 服装 Start: 6 End: 12 Position: 2 Type: 1
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// Term: 饰品 Start: 12 End: 18 Position: 3 Type: 1
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||
// Term: 有限 Start: 18 End: 24 Position: 4 Type: 1
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||
// Term: 公司 Start: 24 End: 30 Position: 5 Type: 1
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// Term: 有限公司 Start: 18 End: 30 Position: 6 Type: 1
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||
}
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