昨晚寫了一篇關於最佳化 jieba-rs 英文的介紹，但想說 jieba 的使用者多半還是在中文圈，對於宣傳來講 hacker news 跟 reddit 可能無法觸及到真正會使用的使用者，於是為了宣傳，也是為了讓 search engine 可以搜尋到，就來把性能的部分另外寫成中文的一篇。關於過程我就不再重新用中文再寫一次了，實在太累人了。有興趣的人可以閱讀英文版

測試機器的機器規格如下

MacBook Pro (13-inch, 2017, Two Thunderbolt 3 ports)
2.5 GHz Intel Core i7
16 GB 2133 MHz LPDDR3

測試過程仿照結巴(Jieba)中文分詞系列性能評測所描述，先一行一行讀取檔案圍城到一個陣列裡，然後循環 50 次對圍城每行文字作為一個句子進行斷詞。 分詞算法都是採用精確模式，也就是包含了 HMM 的部分。

耗時的資料如下，從高到低排序

以上耗時都是計算斷詞過程的耗時，不包括字典載入的耗時。

這篇會著重於評測只是為了宣傳，並不想陷入語言之爭，這也是我英文版有寫主要是分享關於用 Rust 最佳化的經驗，也是為了我自己衡量可以在工作中多認真使用 Rust 為目的。

昨晚写了一篇关于优化 jieba-rs 英文的介绍，但想说 jieba 的使用者多半还是在中文圈，对于宣传来讲 hacker news 跟 reddit 可能无法触及到真正会使用的用户群，于是为了宣传，也是为了让 search engine 可以搜索到，就来把性能的部分另外写成中文的一篇。关于过程我就不再重新用中文再写一次了，实在太累人。有兴趣的人可以阅读英文版

测试机器的机器规格如下

MacBook Pro (13-inch, 2017, Two Thunderbolt 3 ports)
2.5 GHz Intel Core i7
16 GB 2133 MHz LPDDR3

测试过程仿照结巴(Jieba)中文分词系列性能评测所描述，先按行读取文本围城到一个数组里，然后循环 50 次对围城每行文字作为一个句子进行分词。 分词算法都是采用精确模式，也就是包含了 HMM 的部分。

耗时数据如下，从高到低排序

以上耗时都是计算分词过程的耗时，不包括词典载入的耗时。

这篇会着重于评测只是为了宣传，并不想陷入语言之争，这也是我英文版有写主要是分享关于用 Rust 优化的经验，也是为了我自己衡量可以在工作中多认真使用 Rust 为目的。