@fictionking/n8n-nodes-jieba

一个基于jieba-wasm的中文分词n8n节点插件，用于在n8n自动化工作流中进行中文文本分词处理。

功能特点

• 支持多种分词模式：
  • 精确模式：最适合文本分析
  • 全模式：扫描出文本中所有可能的词语
  • 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分
  • 词性分词模式：不仅分词，还标注每个词语的词性
• 支持自定义词典：
  • 文本输入：直接在界面中输入词典内容
  • 文件加载：从文件系统加载词典文件
• 高级词典支持：支持设置词语词频和词性标签
• 智能词典管理：词典只在配置变更时重新加载，提高执行效率
• 简单易用的界面配置
• 完整的错误处理
• 详细的输出结果

安装方法

方法一：通过n8n社区节点管理

在n8n的Web界面中，通过"设置" > "社区节点" > "安装"，搜索并安装@fictionking/n8n-nodes-jieba。

方法二：手动安装

# 在n8n安装目录下执行
npm install @fictionking/n8n-nodes-jieba

# 或者全局安装
npm install -g @fictionking/n8n-nodes-jieba

安装后，重启n8n服务，节点将会出现在节点面板的"转换"类别中。

使用示例

1. 在n8n工作流中添加"Jieba 分词器"节点
2. 配置输入文本（可以是静态文本或动态字段）
3. 选择分词模式
4. 连接其他节点处理分词结果

输出结果

节点执行后，输出数据将包含以下字段：

• originalText: 原始输入文本
• tokens: 分词结果数组（普通分词模式下）或词性标记数组（词性分词模式下）
• tokenCount: 分词数量
• mode: 使用的分词模式

词性分词模式输出格式

在词性分词模式下，tokens字段将包含词性标记的结果，格式为数组中的每个元素都是一个包含词语和词性的对象：

[
  {"word": "张三", "flag": "nr"},
  {"word": "是", "flag": "v"},
  {"word": "北京大学", "flag": "nt"},
  {"word": "的", "flag": "u"},
  {"word": "学生", "flag": "n"}
]

其中：

• word: 分词后的词语
• flag: 词语的词性标签

自定义词典使用

词典格式支持

节点支持两种词典配置方式，均支持以下词条格式：

1. 基本格式：仅包含词语

   张三
   李四
   五道口

2. 带词频格式：词语后空格分隔词频

   张三 10
   李四 5
   五道口 15

3. 带词频和词性格式：词语、词频、词性空格分隔（使用词性时必须提供词频）

   张三 10 nr
   李四 5 nr
   五道口 15 ns

使用文本输入词典

1. 在节点配置中选择"使用文本输入"作为词典来源
2. 在文本框中输入词条，每行一个词条
3. 可以使用以上三种格式的任意一种

使用文件词典

1. 在节点配置中选择"使用文件路径"作为词典来源
2. 输入词典文件的完整路径
3. 确保文件格式符合要求：每行一个词条，换行符分隔
4. 注意：确保n8n有权限读取指定的文件路径

开发说明

安装依赖

npm install

开发模式

npm run dev

构建项目

npm run build

运行测试

npm run test

许可证

MIT License