jieba.NET是jieba中文分词的.NET版本（C#实现）。
当前版本为0.42.2，基于jieba 0.42，提供与jieba基本一致的功能与接口，但不支持其最新的paddle模式。关于jieba的实现思路，可以看看这篇wiki里提到的资料。
此外，也提供了KeywordProcessor，参考FlashText实现。KeywordProcessor可以更灵活地从文本中提取词典中的关键词，比如忽略大小写、含空格的词等。
JiebaSegmenter.Cut方法接受三个输入参数，text为待分词的字符串；cutAll指定是否采用全模式；hmm指定使用是否使用hmm模型切分未登录词；返回类型为IEnumerable<string>JiebaSegmenter.CutForSearch方法接受两个输入参数，text为待分词的字符串；hmm指定使用是否使用hmm模型；返回类型为IEnumerable<string>代码示例
var segmenter = new JiebaSegmenter ();
var segments = segmenter . Cut ( "我来到北京清华大学" , cutAll : true );
Console . WriteLine ( "【全模式】：{0} " , string . Join ( " / " , segments ));
segments = segmenter . Cut ( "我来到北京清华大学" ); //默认为精确模式
Console . WriteLine ( "【精确模式】：{0} " , string . Join ( " / " , segments ));
segments = segmenter . Cut ( "他来到了网易杭研大厦" ); //默认为精确模式，同时也使用HMM模型
Console . WriteLine ( "【新词识别】：{0} " , string . Join ( " / " , segments ));
segments = segmenter . 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" ); //搜索引擎模式
Console . WriteLine ( "【搜索引擎模式】：{0} " , string . Join ( " / " , segments ));
segments = segmenter . Cut ( "结过婚的和尚未结过婚的" );
Console . WriteLine ( "【歧义消除】：{0} " , string . Join ( " / " , segments ));输出
【全模式】：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学 【精确模式】：我/ 来到/ 北京/ 清华大学 【新词识别】：他/ 来到/ 了/ 网易/ 杭研/ 大厦 【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 【歧义消除】：结过婚/ 的/ 和/ 尚未/ 结过婚/ 的
可以使用Counter类统计词频，其实现来自Python标准库的Counter类（具体接口和实现细节略有不同），用法大致是：
var s = "在数学和计算机科学之中，算法（algorithm）为任何良定义的具体计算步骤的一个序列，
常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言，算法是一个表示为有限长列表的有效方法。
算法应包含清晰定义的指令用于计算函数。";
var seg = new JiebaSegmenter();
var freqs = new Counter<string>(seg.Cut(s));
foreach (var pair in freqs.MostCommon(5))
{ Console.WriteLine($"{pair.Key}: {pair.Value}");
}输出：
的: 4 ，: 3 算法: 3 计算: 3 。: 3
Counter类可通过Add，Subtract和Union方法进行修改，最后以MostCommon方法获得频率最高的若干词。具体用法可见测试用例。
转自 https://github.com/anderscui/jieba.NET/