11大Java开源中文分词器的分词效果对比
JAVA使用es不分词_谈谈Elasticsearch分词和自定义分词
JAVA使用es不分词_谈谈Elasticsearch分词和自定义分词Elasticsearch是一个基于Lucene的开源引擎，它提供了强大的分布式和分析能力。
在Elasticsearch中，分词（Tokenization）是将文本数据划分成一个个独立的词条（Token），以便于和分析。
默认情况下，Elasticsearch会根据语言的不同使用不同的分词器进行分词。
例如，对于英文文本，Elasticsearch会使用Standard分词器，该分词器会根据空格和标点符号将文本拆分成独立的词条。
而对于中文文本，Elasticsearch会使用IK分词器或者SmartCN分词器，这些分词器会根据中文的特点进行分词，比如根据中文字符之间的逻辑关系进行切分。
然而，有些情况下我们并不想对文本进行分词，比如处理特定的领域术语或者编程代码。
这时，我们可以使用ES的Keyword分词器来实现不分词的效果。
Keyword分词器会将整个文本作为一个独立的词条处理，不做任何拆分。
我们可以在定义字段的Mapping中指定该字段的分词器为"keyword"，例如：```json"mappings":"properties":"title":"type": "text","analyzer": "keyword"}}}```将上述Mapping应用到索引中后，对于字段"tittle"的文本将被当作一个整体进行处理，而不会进行任何分词。
这样可以保持原始的文本结构，适用于不希望文本被分割的场景，比如存储领域专有名词或者编程代码。
除了使用ES内置的分词器之外，我们还可以自定义分词器来满足特定的需求。
自定义分词器通过配置字符过滤器（Character Filter）、分词器（Tokenizer）和标记过滤器（Token Filter）来实现自己的分词逻辑。
中文分词组件比较
1、收费 2、无.NET接口
1、提供的字典包括17万个中文常用单词，但这个字 典依然不够完整，如果要分词更准确，需要适当维 护一下这个字典。 2、开源免费（c#）
1、这只是个轻量级的组件，和专业分词系统相比， 功能和准确性都不是很完善 2、免费版具备所有基本功能，但分词算法和分词库 无法定制，而且不提供升级和技术支持服务。另 外，仅供个人免费试用，不要应用于商业环境。
雨痕中文分词组件
CSW中文分词组件
主要用于：数据挖掘、文档分类、自然语言理解以及凡是涉及到 信息/数据检索的各个领域 1、基于.NET平台开发，采用DLL动态链接库，提供编程接口，可 适用于网站或应用软件的数据检索 2、内置10万条汉语词库 3、词组拆分识别率高（在对数十GB的文档资料进行折分时，所 其识别率均大于90%） 4、采用倒序分词技术 5、特殊字符过滤及无意义字及敏感词过滤功能
免费版的功能受到一些限制，某些功能在企业 版或标准版中才有
中文分词组件
技术特点 1、目前被认为是国内最好的中文分词技术，其分词准确度超过99%， 目前国内的一些搜索网站如：中国搜索 是用的它的分词 2、以《现代汉语词典》为基础建立的知识库 3、在北大语料库中的评测结果显示，“海量中文智能分词”的准确率 达99.7％ 4、分词效率高 5、分词效率达每分钟2000万字 提供 C/C++、Java 接口 盘古分词和KTDicSeg中文分词作者为同一人，盘古分词是KTDicSeg的 改进版 1、中文未登录词识别（对一些不在字典中的未登录词自动识别） 2、可以根据词频来解决分词的歧义问题 3、中文人名识别 4、繁体中文分词 5、全角字符支持 6、英文分词 7、停用词过滤（提供一个 StopWord.txt 文件，用户只要将需要过滤 的词加入到这个文件中，并将停用词过滤开发打开，就可以过滤掉这 些词） 8、对如下特性设置自定义权值（未登录词权值、最匹配词权值、次匹 配词权值、再次匹配词权值、强行输出的单字的权值、数字的权值、 英文词汇权值、符号的权值、强制同时输出简繁汉字时，非原来文本 的汉字输出权值） 9、提供一个字典管理工具 DictManage 通过这个工具，你可以增加， 修改，和删除字典中的单词 10、关键词高亮 11、为 提供了 接口
Java 程序员必备的10款开源工具
Java世界中存在许多工具，从Eclipse，NetBeans和IntelliJ IDEA等著名的IDE开始到Java开发人员应该知道的JVM分析和监视工具，如JConsole，VisualVM，Eclipse Memory Analyzer 等。
如果你是一位经验丰富的Java开发人员，你可能对这些工具很熟悉，但如果不是，现在就是是开始学习这些工具的好时机。
在本文中，我将重点介绍适用于各种Java开发人员的通用工具，例如核心Java 开发人员和Web开发人员。
1. JIRAAtlassian的JIRA是当前敏捷开发领域最重要的工具之一。
它用于错误跟踪，问题跟踪和项目管理。
如果你遵循敏捷开发方法，例如Sprint和Scrum，那么你必须了解JIRA。
它允许您创建Spring循环并跟踪软件开发的进度。
JIRA 是目前比较流行的基于Java架构的管理系统，由于Atlassian公司对很多开源项目实行免费提供缺陷跟踪服务，因此在开源领域，其认知度比其他的产品要高得多，而且易用性也好一些。
2. GitGit是Java程序员的另一个必备工具，它是一个免费的开源分布式版本控制系统，旨在快速高效地处理从很小到非常大的项目版本管理。
Git易于学习，占用空间小，具有超强的性能。
最初 Git 的开发是为了辅助 Linux 内核开发的过程，但是发现已经在很多其他自由软件项目中也使用了 Git。
3. SeleniumSelenium是Web应用程序最好的软件测试框架之一。
它提供了一种用于创作测试的回放工具，而无需学习测试脚本语言。
Java开发人员可以使用Selenium来测试他们的HTML和JSP文件。
它还为Web浏览器自动化提供了各种工具和库。
Selenium 现在存在2个版本，一个叫selenium-core 一个叫selenium-rc 。
4.JenkinsJenkins是一个用Java编写的开源自动化服务器。
它有助于自动化软件开发，例如编译项目，运行单元测试，集成测试，生成文档以及在本地和远程存储库上载工件。
云计算平台上两种中文分词算法的实现对比研究
人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东云计算平台上两种中文分词算法的实现对比研究周寅，龙广富（武汉船舶职业技术学院，湖北武汉430050）摘要：现如今，常用的中文分词算法为IKAnalyzer （简称为：IK ）和ICTCLAS （简称为：IC ）两种，这两种算法也可以说是如今的主流中文分词算法，为了能够更好的研究两种算法的性能，本文首先利用理论对两种算法在单机环境下的性能进行分析,而后通过Hadoop 分布式文件管理系统（简称为：HDFS ）、Hadoop 集群和并行处理大数据集的MapReduce 所共同组成的系统框架，并将算法优化后，通过开展大量的实践性实验对两种不同算法在分布式环境下对大数据集进行处理后的表现进行比较，而后得出具体的分析结果，希望能够为相关人士带来帮助。
关键词：云计算；IKAnalyzer ；ICTCLAS ；Hadoop ；比较中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)09-0191-02开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：对于中文分词法来说，该方法最初被北京航空航天大学的梁南元教授所提出，属于一种在查字典分析方法基础上的分词方法，近些年来，由于我国经济水平和社会发展的速度越来越快，中文在整个世界舞台中所占据的地位也越来越重要，并且吸引了更多学者加入中文分词法的研究中，现如今已经实现了基于多种词典和概率统计的中文分词算法，而在面对这些大量的中文信息时，必须要确保文本分词结果，在满足本身词义的基础上，尽可能延长词组长度，而现如今的中文分词算法种类非常多，但是可以将其大致分为三种，分别为基于字符串匹配的分词、基于理解的分词以及基于统计的分词，在这种情况下也出现了多种分词算法产品，比如SCWS 、HTTPCWS.IKAnalyz⁃er 2012、FudanNLP 、ICTCLAS 等，而这些分词算法均不能算作为开源，而考虑到虽然IKAnalyzer 2012、ICTCLAS 等算法属于开源，但是这些算法却大多应用在单机环境下，考虑这一前提条件，可以将这两种算法引入到云计算平台上，进而使其能够与更多应用进行结合。
11个Java开源中文分词器使用方法和分词效果对比
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口：
从上面的定义我们知道，在Java中，同样的方法名称和参数，但是返回值不同，这种情况不可以使用重载。
这两个方法的区别在于返回值，每一个分词器都可能有多种分词模式，每种模式的分词结果都可能不相同，第一个方法忽略分词器模式，返回所有模式的所有不重复分词结果，第二个方法返回每一种分词器模式及其对应的分词结果。
在这里，需要注意的是我们使用了Java8中的新特性默认方法，并使用stream把一个map 的value转换为不重复的集合。
下面我们利用这11大分词器来实现这个接口：
1、word分词器
2、Ansj分词器
3、Stanford分词器
4、FudanNLP分词器
5、Jieba分词器
6、Jcseg分词器
7、MMSeg4j分词器
8、IKAnalyzer分词器
9、Paoding分词器
10、smartcn分词器
11、HanLP分词器
现在我们已经实现了本文的第一个目的：学会使用11大Java开源中文分词器。
最后我们来实现本文的第二个目的：对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果，程序如下：。
分词算法java
分词算法java分词算法是自然语言处理中常用的一种技术，它将一段文本按照一定的规则进行切分，将文本切分为一个个独立的词语。
在Java语言中，有许多成熟的分词算法库可以使用，例如HanLP、IKAnalyzer 等。
本文将介绍分词算法的原理和在Java中的实现。
一、分词算法的原理分词算法的目标是将一段文本切分成一个个独立的词语，这需要解决两个问题：词语的界定和词语的切分。
词语的界定是指如何确定一个词语的开始和结束位置，而词语的切分是指如何将文本按照词语的界定进行切分。
在分词算法中，通常采用两种方法来确定词语的界定：基于字典和基于统计。
基于字典的方法是将文本与一个词典进行匹配，词典中包含了各种词语的信息，包括词语的开始和结束位置。
基于统计的方法则是根据词语在语料库中的出现频率来确定词语的界定。
词语的切分是指将文本按照词语的界定进行切分。
在切分过程中，通常采用正向最大匹配和逆向最大匹配两种方法。
正向最大匹配是从左到右依次匹配文本中的词语，将匹配到的词语作为一个切分结果；逆向最大匹配则是从右到左依次匹配文本中的词语，将匹配到的词语作为一个切分结果。
最后，通过比较正向最大匹配和逆向最大匹配的结果，选择其中一个结果作为最终的分词结果。
二、Java中的分词算法实现在Java语言中，有许多开源的分词算法库可以使用。
以下将介绍两种常用的分词算法库：HanLP和IKAnalyzer。
1. HanLPHanLP是一款自然语言处理工具包，其中包含了多种分词算法。
HanLP支持中文分词、词性标注、命名实体识别等多种功能。
使用HanLP进行分词只需简单几行代码即可实现。
需要下载HanLP的jar包，并将其导入到Java项目中。
然后，可以使用以下代码进行分词：```import com.hankcs.hanlp.HanLP;import mon.Term;public class Segmentation {public static void main(String[] args) {String text = "这是一段测试文本";List<Term> termList = HanLP.segment(text);for (Term term : termList) {System.out.println(term.word);}}}```上述代码中，首先创建了一个文本字符串，然后使用HanLP.segment()方法对文本进行分词，返回一个包含分词结果的列表。
IKanalyzer、ansj_seg、jcseg三种中文分词器的实战较量
IKanalyzer、ansj_seg、jcseg三种中⽂分词器的实战较量选⼿：IKanalyzer、ansj_seg、jcseg硬件：i5-3470 3.2GHz 8GB win7 x64⽐赛项⽬：1、搜索；2、⾃然语⾔分析选⼿介绍： 1，IKanalyzer IKanalyzer采⽤的是“正向迭代最细粒度切分算法”，是⽐较常见⽽且很容易上⼿的分词器了。
⼀般新⼿上路学习lucene或者solr都会⽤这个。
优点是开源（其实java分词器多是开源的，毕竟算法都是业内熟知的）、轻量、⽬前来看没有太⼤的bug，源码简单易懂，做⼆次开发也很简单，即使遇到solr/Lucene版本更新，只需要⾃⼰稍微修改下实现类就可以通⽤。
缺点是过于简单⽩痴，只是简单的根据配置好的词库进⾏分词，没有任何智能可⾔，连“和服”、“和服务器”这种⽼梗都破不了。
我⼿头的IKanalyzer是被我进⾏⼆次开发后的版本，修改了⼀些问题，词库读取⽅式改成树形。
IKanalyzer可以作为⾮智能分词器的代表出场。
2，ansj_segansj_seg分词器⽤的⼈可能不太多吧，不过个⼈觉得是开源分词器⾥最强悍功能最丰富的。
作者孙建，我曾在微博上与他有过简单的交流，讨论过ansj_seg分词器的⼀些⼩的bug和不⾜。
ansj_seg基于中科院的 ictclas 中⽂分词算法，智能、⾼效。
虽然现在已经有ictclas 的for java版本，但是 ansj_seg从实现到使⽤来说要强⼤的多，⽽且作者⾃产⾃销⾃⽤，很多细节和⼩功能都有考虑，在索引和⾃然语⾔分析⽅⾯都有很优秀的表现。
我⼿头的ansj_seg是⾃⼰修复了⼀些bug后的版本。
ansj_seg可以作为ictclas 算法实现的分词器的代表出场。
3，jcsegjcseg分词器使⽤的是mmseg算法和fmm算法，这个分词器类似ansj_seg的很多地⽅，智能、⼈性化，个⼈感觉体验要超过同门师兄弟mmseg4j，所以可以作为mmseg算法实现的分词器的代表出场。
java实现中文分词
java实现中⽂分词IK Analyzer是基于lucene实现的分词开源框架下载路径：/so/search/s.do?q=IKAnalyzer2012.jar&t=doc&o=&s=all&l=null 需要在项⽬中引⼊：IKAnalyzer2012.jarlucene-core-3.6.0.jar实现的两种⽅法：使⽤(lucene)实现：1import java.io.IOException;2import java.io.StringReader;3import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;4import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;56public class Fenci1 {7public static void main(String[] args) throws IOException{8 String text="你好，我的世界！";9 StringReader sr=new StringReader(text);10 IKSegmenter ik=new IKSegmenter(sr, true);11 Lexeme lex=null;12while((lex=ik.next())!=null){13 System.out.print(lex.getLexemeText()+"，");14 }15 }1617 }使⽤(IK Analyzer)实现:1import java.io.IOException;2import java.io.StringReader;3import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;4import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;5import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;6import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;78public class Fenci {9public static void main(String[] args) throws IOException {11 String text="你好，我的世界!";12//创建分词对象13 Analyzer anal=new IKAnalyzer(true);14 StringReader reader=new StringReader(text);15//分词16 TokenStream ts=anal.tokenStream("", reader);17 CharTermAttribute term=ts.getAttribute(CharTermAttribute.class);18//遍历分词数据19while(ts.incrementToken()){20 System.out.print(term.toString()+"，");21 }22 reader.close();23 System.out.println();24 }2526 }运⾏后结果:你好,我,的,世界,。
分词算法java
分词算法java
在Java中，常用的分词算法包括:
1. 最大匹配算法(MM):
最大匹配算法是一种基于词典的分词算法，它将待分词的文本从左到右进行扫描，根据词典中的词语进行匹配，选择最长的匹配词作为分词结果。
该算法简单高效，但对于歧义词和未登录词处理较差。
2. 正向最大匹配算法(FMM):
正向最大匹配算法与最大匹配算法类似，但它从文本的起始位置开始匹配。
首先取待分词文本中的前n个字符作为匹配字符串(通常取词典中最长的词的长度)，如果这个字符串在词典中存在，则作为分词结果，否则取待分词文本的前n-1个字符，继续匹配，直到匹配到词典中的词为止。
3. 逆向最大匹配算法(BMM):
逆向最大匹配算法与正向最大匹配算法类似，但它从文本的末尾位置向前匹配。
首先取待分词文本中的后n个字符作为匹配字符串，如果这个字符串在词典中存在，则作为分词结果，否则取待分词文本的后n-1个字符，继续匹配，直到匹配到词典中的词为止。
4. 双向最大匹配算法(BiMM):
双向最大匹配算法结合了正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法的优点。
它
从文本的起始位置和末尾位置同时进行匹配，选择两个结果中词数较少的分词结果作为最终的分词结果。
以上是一些常见的分词算法，你可以根据自己的需求选择合适的算法进行分词处理。
同时，还可以使用一些开源的中文分词库，例如HanLP、jieba等，它们已经实现了这些算法，并提供了丰富的功能和接口供你使用。
java opennlp 中文 分句
一、介绍在自然语言处理领域，分句（又称为分句）是一个重要的任务，它涉及将连续的文本分解成单个的句子单元。
而 Java OpenNLP（Natural Language Processing）是一个流行的开源工具包，它为处理自然语言文本提供了丰富的功能和工具。
本文将围绕着 Java OpenNLP 在中文分句任务中的应用展开讨论。
二、Java OpenNLP 简介Java OpenNLP 是由 Apache 软件基金会提供支持的一个开源自然语言处理库，旨在提供丰富的自然语言处理功能，包括分词、词性标注、句法分析等。
它是基于机器学习技术构建的，能够处理多种自然语言处理任务，并具有丰富的语言模型支持。
三、中文分句任务在中文文本处理中，分句是一项基础性的任务，对于文本的理解和处理具有重要的意义。
中文语言的特点在于句子与句子之间没有像英文中那样明显的分隔符号，因此中文分句任务相对复杂一些。
传统的基于规则的方法可能效果不佳，而基于机器学习的方法则能够更好地应对中文文本的复杂性。
四、Java OpenNLP 中的中文分句Java OpenNLP 提供了丰富的工具和模型来处理中文文本，包括中文分句任务。
通过使用 OpenNLP 提供的训练好的模型，结合机器学习算法，我们可以在 Java 中轻松地实现中文分句的功能。
五、实践为了演示 Java OpenNLP 在中文分句任务中的应用，让我们来看一个简单的例子。
假设我们有一段中文文本：“自然语言处理是一个重要的研究领域，它涉及到人工智能和语言学等多个学科。
”我们希望能够将这段文本正确地分解成两个句子。
在 Java OpenNLP 中，我们可以使用 SentenceDetectorME 类来实现这一功能。
六、个人观点从上面的实践例子中可以看出，Java OpenNLP 在中文分句任务中表现出色。
它不仅提供了丰富的工具和模型支持，而且通过机器学习算法能够处理中文文本的复杂性。
ik analyzer 分词介绍
ik analyzer 分词介绍
IK Analyzer（IK 分词器）是一个基于 Java 语言开发的中文分词工具包。
它采用了自然语言处理和信息检索的相关算法，具有高效、准确、稳定的特点。
IK Analyzer 的分词过程包括了以下几个主要步骤：
1. 正向最大匹配算法：将待分析的文本按照最大可能长度进行切分，然后通过字典匹配确定分词位置。
2. 逆向最大匹配算法：类似正向最大匹配算法，只不过从文本的最后一个字开始切分。
3. 双向最大匹配算法：将正向最大匹配和逆向最大匹配的结果进行比较，选择最合理的分词结果。
4. 基于词典的分词：使用内置的词典来进行分词，可以识别不在词典中的新词，也可以对词条进行增删改动。
5. 基于统计的分词：基于大规模中文语料库的统计信息来进行分词，可以识别出一些搭配词和特殊词汇。
IK Analyzer 支持多种分词模式，如精确模式、搜索模式和扩展模式，用户可以根据需要选择不同的模式进行分词。
此外，它还支持自定义词典，用户可以根据实际需求自行添加、删除或修改词条。
总之，IK Analyzer 是一款功能强大且易于使用的中文分词工具，可以帮助用户对中文文本进行高效、准确的分词处理。
Java学习之分词工具之HanLP介绍
Java学习之分词⼯具之HanLP介绍HanLP 是由⼀系列模型和算法组成的Java⼯具包。
⽬标是普及⾃然语⾔处理在⽣产环境中的应⽤。
它不仅是分词，还提供了词法分析、句法分析、语义理解等完整的功能。
HanLP 具有功能齐全、性能⾼效、结构清晰、语料最新、功能可定制等特点。
HanLP 是完全开源的，包括字典。
不依赖其他jar，底层使⽤了⼀系列⾼速数据结构，如双数组Trie树、DAWG、AhoCorasickDoubleArrayTrie等，这些基础组件都是开源的。
通过⼯具类HanLP，可以⼀句话调⽤所有函数，⽂档详细，开箱即⽤。
底层算法经过精⼼优化，极速分词模式下每秒可达2000万字，内存仅需要120MB。
IO⽅⾯，字典加载速度极快，快速启动仅需500msPOM⽂件<project xmlns="/POM/4.0.0" xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="/POM/4.0.0 /xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.iqilu</groupId><artifactId>Segment</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><packaging>jar</packaging><name>Hello</name><url></url><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding></properties><dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>3.8.1</version><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>com.hankcs</groupId><artifactId>hanlp</artifactId><version>portable-1.3.2</version></dependency></dependencies></project>DemoSegment.javapackage com.iqilu;import com.hankcs.hanlp.HanLP;import mon.Term;import java.util.List;public class DemoSegment {public static void main(String[] args) {String[] testCase = new String[]{"Goods and services","Married and unmarried are indeed interfering with participles","Buy fruits and then come to the Expo and die at the Expo","China's capital is Beijing","Welcome the new teacher to come to dinner","The virgin officer of the industry and information technology must personally explain the installation of technical devices such as 24 switches through the subordinate departments every month", "With the rise of web games, the current web games are prosperous and rely on archives. The design for logical judgment is reduced, but this one cannot be completely ignored.",};for (String sentence : testCase){List<Term> termList = HanLP.segment(sentence);System.out.println(termList);}}}结果[Products/n, and/c, services/vn][Married/v, of/uj, and/c, not yet/d, married/v, of/uj, indeed/ad, at/p, interference/v, participle/n, ah/y][Buy/v, fruit/n, then/c, come/v, Expo/j, finally/f, go/v, Expo/j][China/ns, of/uj, capital/n, yes/v, Beijing/ns][Welcome/v, new/a, teacher/n, before death/t, come/v, dinner/v][Industry and Information Office/n, female/b, secretary/n, monthly/r, passing/p, subordinate/v, department/n, all/nr, personally/d,Explain/v, 24/m, port/q, switch/n, etc/u, technical/n, device/n, of/uj, installation/v, work/vn][With/p, page/q, youxing/n, from/v, to/v, now/t, of/uj, page tour/nz, flourishing/an,,/w,Depend on/v, archive/vn, proceed/v, logic/n, judge/v, of/uj, design/vn, reduce/v, up/ul,,/w,But/c, this piece of/r, also/d, cannot/v, completely/ad, ignore/v, drop/v,./w]Java分词⼯具只是众多的Java开发⼯具之⼀，以后⼤家还会接触到更多相关知识。
几款常用分词工具的比较研究
几款常用分词工具的比较研究资料来源于网络 修订于西电实验室本文档主要针对以下几个分词工具进行分析比较：1、极易中文分词，je-analysis-1.5.32、庖丁分词，paoding-analyzer.jar3、IKAnalyzer3.04、imdict-chinese-analyzer5、ictclas4j其中：JE不是开源的，官方网址：/，目前还没有支持Lucene3的版本。
paoding分词是一个开源的分词器，目前最新的非正式版3，支持Lucene3，可在网上在线获得。
ictclas4j中文分词系统是sinboy在中科院张华平和刘群老师的研制的FreeICTCLAS的基础上完成的一个java开源分词项目，简化了原分词程序的复杂度，旨在为广大的中文分词爱好者一个更好的学习机会。
imdict-chinese-analyzer是 imdict智能词典的智能中文分词模块，作者高小平，算法基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)，是中国科学院计算技术研究所的ictclas中文分词程序的重新实现（基于Java），可以直接为lucene搜索引擎提供中文分词支持。
以上两个都源自中科院的ICTCLAS，官方网址：/IKAnalyzer：一个开源爱好者的作品，项目地址：/p/ik-analyzer/，作者林良益博客：/测试过程中，ictclas4j会报出各种错误，因此放弃了，希望不是因为我配置的原因。
经过测试，这几款工具中，JE和庖丁的分词效果是最好的，两者各有千秋，IKAnalyzer也不错，但是会给出多种分词结果，这个有点不能接受，希望能有好的改进，imdict-chinese-analyzer则稍差一点。
由于JE不是开源的，所以不建议采用，而且目前还没有支持Lucene3.x的release，所以本人主张使用paoding（庖丁）。
Paoding_analyzer3.0.jar可以支持到Lucene3.4，因此，在目前，这个缺少能够很好支持Lucene3.x并具备出色中文分词能力的分词工具的真空期，paoding几乎是不二选择。
JAVA-中文分词
JAVA 中文分词实现中文分词，用java实现，算法主要思想是正向最大匹配。
利用ArryList存放中文分词库中的词语，要按词语长度存放，先存放四字词语，最后存放单个字。
然后将输入的语句与ArryList逐一对比词语，匹配。
最后将匹配好的分词放入TreeMap，重新按原来顺序排好，输出。
package collection_package;import java.io.*;import java.util.*;public class InsertString {public static String s = new String();public void gettext() {try {//从电脑文件夹读入‘中文词库’文件BufferedReader input = new BufferedReader(newFileReader("./chinese_word.txt"));s = input.readLine();input.close();} catch (Exception e) {System.out.println("Read Fail");}}//将词库放入ArrayList，按词语长度放置，通常词语最长为4，最为1 public ArrayList split(String str, int l) {String[] strarray = str.split(",");ArrayList al = new ArrayList();for (int i = 0; i < strarray.length; i++) {if (strarray[i].length() == l) //al.add(strarray[i]);}return al;}}import java.util.*;public class StringAnalysis {public static String sen;public ArrayList al = new ArrayList();public void get() {System.out.println("Please input the sentence");// 读入语句，读取要分析的句子Scanner scanner = new Scanner(System.in);sen = scanner.nextLine();}public String compare(String str, ArrayList<String> list, int n) { String stemp;String strre;String strresult;//将句子与ArrayList对比，匹配的add进另一个ArrayListfor (int i = 0; i < str.length() - n + 1; i++) {stemp = str.substring(i, i + n);if (list.contains(stemp))al.add(stemp);}strre = al.toString(); //删去已经匹配的词语strre = strre.replace(" ", "");strre = strre.replace(",", "|");strre = strre.substring(1, strre.length() - 1);// System.out.println(strre);strresult = str.replaceAll(strre, "");// System.out.println(strresult);return strresult;}}import java.util.*;public class TestAnalysis {public static void main(String[] ary) {StringAnalysis sa = new StringAnalysis();InsertString is = new InsertString();is.gettext();// System.out.println(is.s);sa.get();String sretain;sretain = sa.sen;//将词库放入ArrayList，按词语长度放置，通常词语最长为4，最短长度为1 for (int i = 4; i > 0; i--)sretain = pare(sretain, is.split(is.s, i), i);// System.out.println(sa.al);//新建一个TreeMap，为了可以使匹配了的分词重新按原先的顺序排列TreeMap tm = new TreeMap();Iterator it = sa.al.iterator();while (it.hasNext()) {String s = (String) it.next();tm.put(sa.sen.indexOf(s), s); //将匹配了的ArrayList放入TreeMap }//输出TreeMap的values，即分拆好的句子System.out.println(tm.values());}}中文词库文件chinese_word.txt昨天,星期一,我,今天,你,在,上午,个,餐厅,一顿,一,下午,部,去,晚上,他,苹果手机,她,中午,的,买,吃饭,了,电脑,买了,在,吃,两,饭,手机,顿,吃了（逗号为英语状态）理论上，中文词库越详细，词条越多，分词越准确。
介绍几款优秀的英文分词系统和中文分词系统
介绍几款优秀的英文分词系统和中文分词系统
英文分词系统：
1. NLTK：NLTK（Natural Language Toolkit）是Python的一个自然
语言处理工具包，提供了各种功能包括分词、词性标注、文本分类等，并
具有丰富的语料库支持。
2. Stanford CoreNLP：Stanford CoreNLP是一个Java库，可以用
于对英文文本进行分词、词性标注、句法分析等多种自然语言处理任务。
3. spaCy：spaCy是一个用于自然语言处理的Python库，具有高速
和高效的特点。
其中包含了分词、词性标注、命名实体识别等功能。
4. Apache OpenNLP：Apache OpenNLP是一个Java库，提供了分词、词性标注、句法分析等自然语言处理功能，可以用于英文分词任务。
中文分词系统：
1. jieba：jieba是Python中常用的中文分词工具，具有简单易用、分词效果较好的特点。
2. HanLP：HanLP是一款Java开源的自然语言处理工具包，提供了
包括分词、词性标注、命名实体识别等多种功能，并且支持多种分词模型。
3.THULAC：THULAC是一款中文词法分析工具包，具有词性标注和实
体识别功能，适用于处理大规模中文文本数据。
4. LTP：LTP（Language Technology Platform）是一套基于开源的
中文自然语言处理系统，其中包含了中文分词、词性标注、命名实体识别
等功能。
以上是一些较为常用和优秀的英文分词系统和中文分词系统，可以根据具体的需求选择使用。
中文分词工具对比
对比：LTP、NLPIR、THULAC和jieba （C++）
• 1、数据集：SIGHAN Bakeoff 2005 MSR, 560KB
对比：LTP、NLPIR、THULAC和jieba （C++）
• 2、数据集：SIGHAN Bakeoff 2005 PKU, 510KB
对比：LTP、NLPIR、THULAC和jieba （C++）
• Thulac4j在官方THULAC-Java基础上做了工程性优化
补充
• 测试数据集为搜狗新闻语料，65MB（少量噪声）； • THULAC两种模式：SegOnly模式，只分词没有词性标注；SegPos模 式，分词兼有词性标注； • SegOnly分词速度快，但是准确率较SegPos模式低；而SegPos具有 更高的准确，但内存占用更多、分词速度较慢； • THULAC基于结构化感知器SP，CoreNLP基于CRF，Ansj与HanLP （其两种分词模式）是基于HMM； • 理论上讲，分词效果：CRF ≈≈ SP > HMM； • 从分词速率的测试结果上来看，THULAC是兼顾效果与速率。
几种中文分词工具简介
• NLPIR(ICTCLAS)：中科院张华平博士，基于Bigram + HMM； • Ansj：孙健，ICTLAS的Java版本，做了一些工程上的优化； • Jieba：由fxsjy开源，基于Unigram + HMM； • LTP：哈工大2011年开源，采用结构化感知器（SP）； • FNLP：复旦大学2014年开源，采用在线学习算法PassiveAggressive(PA)，JAVA； • THULAC：清华大学2016年开源，采用结构化感知器（SP）； • Standford CoreNLP, HanLP……
IKAnalyzer中文分词器介绍
IKAnalyzer3.2.8中文分词器介绍2012年3月2日1.IKAnalyzer简介IKAnalyzer是一个开源基于JA V A语言的轻量级的中文分词第三方工具包，从2006年推出已经经历了三个较为完整的版本，目前最新版本为3.2.8，它基于lucene为应用主体，但是，它也支持脱离lucene，成为一个独立的面向JA V A的分词工具。
2.IKAnalyzer结构图3.IKAnalyzer特性a.算法采用“正向迭代最细粒度切分算法”，支持细粒度和最大词长两种分词方式，速度最大支持80W字/秒〔1600KB/秒〕。
b.支持多子处理器分析模式：中文、数字、字母，并兼容日文、韩文。
c.较小的内存占用，优化词库占有空间，用户可自定义扩展词库。
d.扩展lucene的扩展实现，采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，提高lucene检索命中率。
4.关键类介绍org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzerIK分词主类，基于Lucene的Analyzer接口实现。
org.wltea.analyzer.lucene.IKQueryParserIK分词器提供的Query解析、构造工具类，其中parseMultiField函数〔所有的重载函数〕为关键函数。
org.wltea.analyzer.IKSegmentationIK分词器的核心类，真正分词的实现类。
5.IK分词算法理解根据作者官方说法IK分词器采用“正向迭代最细粒度切分算法”，分析它的源代码，可以看到分词工具类IKQueryParser起至关重要的作用，它对搜索关键词采用从最大词到最小词层层迭代检索方式切分，比方搜索词：“中华人民共和国成立了”，首先到词库中检索该搜索词中最大分割词，即分割为：“中华人民共和国”和“成立了”，然后对“中华人民共和国”切分为“中华人民”和“人民共和国”，以此类推。
最后，“中华人民共和国成立了”切分为：“中华人民| 中华| 华人| 人民| 人民共和国| 共和国| 共和| 成立| 立了”，当然，该切分方式为默认的细粒度切分，假设按最大词长切分，结果为：“中华人民共和国| 成立| 立了”。
ansj--词性说明
ansj--词性说明背景 Ansj 是⼀个开源的 Java 中⽂分词⼯具，基于中科院的中⽂分词算法，⽐其他常⽤的开源分词⼯具（如mmseg4j）的分词准确率更⾼。
⼯具⽀持词性标注，所以就可以依据词性进⾏分词结果的过滤。
词性介绍1. 名词 (1个⼀类，7个⼆类，5个三类)名词分为以下⼦类：n 名词nr ⼈名nr1 汉语姓⽒nr2 汉语名字nrj ⽇语⼈名nrf ⾳译⼈名ns 地名nsf ⾳译地名nt 机构团体名nz 其它专名nl 名词性惯⽤语ng 名词性语素nw 新词2. 时间词(1个⼀类，1个⼆类)t 时间词tg 时间词性语素3. 处所词(1个⼀类)s 处所词4. ⽅位词(1个⼀类)f ⽅位词5. 动词(1个⼀类，9个⼆类)v 动词vd 副动词vn 名动词vshi 动词“是”vyou 动词“有”vf 趋向动词vx 形式动词vi 不及物动词（内动词）vl 动词性惯⽤语vg 动词性语素6. 形容词(1个⼀类，4个⼆类)a 形容词ad 副形词an 名形词ag 形容词性语素al 形容词性惯⽤语7. 区别词(1个⼀类，2个⼆类)b 区别词bl 区别词性惯⽤语8. 状态词(1个⼀类)z 状态词9. 代词(1个⼀类，4个⼆类，6个三类)r 代词rr ⼈称代词rz 指⽰代词rzt 时间指⽰代词rzs 处所指⽰代词rzv 谓词性指⽰代词ry 疑问代词ryt 时间疑问代词rys 处所疑问代词ryv 谓词性疑问代词rg 代词性语素10. 数词(1个⼀类，1个⼆类)m 数词mq 数量词11. 量词(1个⼀类，2个⼆类)q 量词qv 动量词qt 时量词12. 副词(1个⼀类)d 副词13. 介词(1个⼀类，2个⼆类)p 介词pba 介词“把”pbei 介词“被”14. 连词(1个⼀类，1个⼆类)c 连词cc 并列连词15. 助词(1个⼀类，15个⼆类)u 助词uzhe 着ule 了喽uguo 过ude1 的底ude2 地ude3 得usuo 所udeng 等等等云云uyy ⼀样⼀般似的般udh 的话uls 来讲来说⽽⾔说来uzhi 之ulian 连（“连⼩学⽣都会”）16. 叹词(1个⼀类)e 叹词17. 语⽓词(1个⼀类)y 语⽓词(delete yg)18. 拟声词(1个⼀类)o 拟声词19. 前缀(1个⼀类)h 前缀20. 后缀(1个⼀类)k 后缀21. 字符串(1个⼀类，2个⼆类)x 字符串xx ⾮语素字xu ⽹址URL22. 标点符号(1个⼀类，16个⼆类)w 标点符号wkz 左括号，全⾓：（〔［｛《【〖〈半⾓：( [ { < wky 右括号，全⾓：）〕］｝》】〗〉半⾓： ) ] { > wyz 左引号，全⾓：“ ‘ 『wyy 右引号，全⾓：” ’ 』wj 句号，全⾓：。
java nlp例子
java nlp例子Java NLP（自然语言处理）是指利用Java编程语言进行自然语言文本的处理和分析。
Java作为一种通用的编程语言，可以广泛应用于文本挖掘、信息抽取、语义分析等NLP领域。
下面将介绍10个Java NLP的例子，以展示其在实际应用中的功能和效果。
1. 分词（Tokenization）：Java NLP库可以将一段中文文本分解为一个一个的词语，方便后续的处理和分析。
例如，可以将一段文章分成多个独立的词语，用于统计词频、构建词云等任务。
2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：Java NLP库可以对分词后的词语进行词性标注，标注出每个词语的词性，如名词、动词、形容词等。
这对于语义分析、关键词提取等任务非常有用。
3. 命名实体识别（Named Entity Recognition）：Java NLP库可以识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
通过识别命名实体，可以进行信息抽取、实体关系抽取等任务。
4. 句法分析（Parsing）：Java NLP库可以分析句子的语法结构，如主谓宾结构、修饰关系等。
这对于理解句子的语义、进行句子生成等任务非常重要。
5. 情感分析（Sentiment Analysis）：Java NLP库可以分析文本的情感倾向，判断文本是正面的、负面的还是中性的。
这对于舆情分析、情感监测等应用非常有用。
6. 关键词提取（Keyword Extraction）：Java NLP库可以从文本中提取出关键词，帮助用户快速了解文本的主题和重点。
关键词提取可以用于信息检索、文本摘要等任务。
7. 文本分类（Text Classification）：Java NLP库可以将文本分类到不同的类别中，如垃圾邮件分类、新闻分类等。
通过文本分类，可以实现自动化的文本分类任务。
8. 机器翻译（Machine Translation）：Java NLP库可以实现文本的自动翻译，将一种语言的文本翻译成另一种语言。
Java支持自然语言处理和文本分析的利器
Java支持自然语言处理和文本分析的利器随着互联网的快速发展，人们在日常生活中产生的大量文本数据也在迅速增长。
如何高效地处理、分析这些文本数据，从中获取有价值的信息，成为了互联网企业和数据科学家面临的重要问题。
而Java作为一种常用的编程语言，提供了丰富的工具和库，可以支持自然语言处理（NLP）和文本分析。
接下来，本文将介绍Java在NLP和文本分析领域的相关工具，以及如何利用Java来实现这些任务。
一、Java中的自然语言处理工具1. Apache OpenNLPApache OpenNLP是一个开源的自然语言处理库，提供了一系列的文本处理工具，包括词性标注、句法分析、命名实体识别等。
它可以帮助开发者处理和分析文本数据，从中提取出实体、关系等信息。
同时，Apache OpenNLP还提供了训练模型的功能，可以根据具体的应用场景进行模型训练，提高自然语言处理的准确度和效果。
2. Stanford NLPStanford NLP是另一个广为使用的自然语言处理工具包，它提供了丰富的功能，包括词法分析、句法分析、情感分析等。
Stanford NLP使用Java编写，可以方便地集成到Java应用程序中进行使用。
同时，Stanford NLP还提供了多种语言的支持，可以处理不同语种的文本数据。
二、Java中的文本分析工具1. LuceneLucene是一个全文检索引擎工具包，适用于各种文本分析任务。
它提供了索引、搜索、排序等功能，可以将文本数据进行高效的索引和检索。
同时，Lucene还支持中文分词和检索，可以方便地处理中文文本数据。
2. Apache MahoutApache Mahout是一个分布式机器学习库，它提供了多种机器学习算法和工具，可以用于文本分类、聚类等任务。
通过使用Mahout，开发者可以方便地实现文本分析的各种任务，如情感分析、主题模型等。
三、Java中的数据可视化工具1. Apache ZeppelinApache Zeppelin是一个交互式数据分析和可视化工具，可以与Java等编程语言一起使用。
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1、我爱楚离陌
Stanford分词器的分词结果：
1、我爱楚离陌
2、我爱楚离陌
Ansj分词器的分词结果：
1、我爱楚离陌
2、我爱楚离陌
HanLP分词器的分词结果：
1、我爱楚离陌
smartcn分词器的分词结果：
1、我爱楚离陌
FudanNLP分词器的分词结果：
1、我爱楚离陌
Jieba分词器的分词结果：
map.put("Jcseg分词器",newJcsegEvaluation().segMore(text));
map.put("MMSeg4j分词器",newMMSeg4jEvaluation().segMore(text));
map.put("IKAnalyzer分词器",newIKAnalyzerEvaluation().segMore(text));
map.put("HanLP分词器",newHanLPEvaluation().segMore(text));
map.put("FudanNLP分词器",newFudanNLPEvaluation().segMore(text));
map.put("Jieba分词器",newJiebaEvaluation().segMore(text));
map.put("smartcn分词器",newSmartCNEvaluation().seg(text));
returnmap;
}
publicstaticMap<String, Map<String, String>> contrastMore(String text){
Map<String, Map<String, String>>map=newLinkedHashMap<>();
AtomicInteger i =newAtomicInteger();
map.get(k).forEach(v -> {
System.out.println("\t"+ i.incrementAndGet() +"、"+ v);
});
});
}
publicstaticvoidshowMore(Map<String, Map<String, String>>map){
word分词器的分词结果：
1、【全切分算法】我爱楚离陌
2、【双向最大最小匹配算法】我爱楚离陌
3、【正向最大匹配算法】我爱楚离陌
4、【双向最大匹配算法】我爱楚离陌
5、【逆向最大匹配算法】我爱楚离陌
6、【正向最小匹配算法】我爱楚离陌
7、【双向最小匹配算法】我爱楚离陌
8、【逆向最小匹配算法】我爱楚离陌
Stanford分词器的分词结果：
map.keySet().forEach(k->{
System.out.println(k +"的分词结果：");
AtomicInteger i =newAtomicInteger();
map.get(k).keySet().forEach(a -> {
System.out.println("\t"+ i.incrementAndGet()+"、【"+ a +"】\t"+map.get(k).get(a));
3、【ToAnalysis】我爱楚离陌
4、【NlpAnalysis】我爱楚离陌
HanLP分词Leabharlann 的分词结果：1、【NLP分词】我爱楚离陌
2、【标准分词】我爱楚离陌
3、【N-最短路径分词】我爱楚离陌
4、【索引分词】我爱楚离陌
5、【最短路径分词】我爱楚离陌
6、【极速词典分词】我爱楚离陌
smartcn分词器的分词结果：
2、【ComplexSeg】我爱楚离陌
3、【MaxWordSeg】我爱楚离陌
IKAnalyzer分词器的分词结果：
1、【智能切分】我爱楚离陌
2、【细粒度切分】我爱楚离陌
********************************************
map.put("Jcseg分词器",newJcsegEvaluation().seg(text));
map.put("MMSeg4j分词器",newMMSeg4jEvaluation().seg(text));
map.put("IKAnalyzer分词器",newIKAnalyzerEvaluation().seg(text));
map.put("word分词器",newWordEvaluation().segMore(text));
map.put("Stanford分词器",newStanfordEvaluation().segMore(text));
map.put("Ansj分词器",newAnsjEvaluation().segMore(text));
1、【Stanford Chinese Treebank segmentation】我爱楚离陌
2、【Stanford Beijing University segmentation】我爱楚离陌
Ansj分词器的分词结果：
1、【BaseAnalysis】我爱楚离陌
2、【IndexAnalysis】我爱楚离陌
map.put("HanLP分词器",newHanLPEvaluation().seg(text));
map.put("FudanNLP分词器",newFudanNLPEvaluation().seg(text));
map.put("Jieba分词器",newJiebaEvaluation().seg(text));
1、【smartcn】我爱楚离陌
FudanNLP分词器的分词结果：
1、【FudanNLP】我爱楚离陌
Jieba分词器的分词结果：
1、【SEARCH】我爱楚离陌
2、【INDEX】我爱楚离陌
Jcseg分词器的分词结果：
1、【简易模式】我爱楚离陌
2、【复杂模式】我爱楚离陌
MMSeg4j分词器的分词结果：
1、【SimpleSeg】我爱楚离陌
});
});
}
publicstaticvoidmain(String[] args){
show(contrast("我爱楚离陌"));
showMore(contrastMore("我爱楚离陌"));
}
运行结果如下：
********************************************
map.put("smartcn分词器",newSmartCNEvaluation().segMore(text));
returnmap;
}
publicstaticvoidshow(Map<String, Set<String>>map){
map.keySet().forEach(k -> {
System.out.println(k +"的分词结果：");
1、我爱楚离陌
Jcseg分词器的分词结果：
1、我爱楚离陌
MMSeg4j分词器的分词结果：
1、我爱楚离陌
IKAnalyzer分词器的分词结果：
1、我爱楚离陌
********************************************
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11大Java开源中文分词器的分词效果对比
——动力节点java
在上一篇讲了11个Java开源中文分词器使用方法，这篇就来讲讲Java开源中文分词器的分词效果对比。
publicstaticMap<String, Set<String>> contrast(String text){
Map<String, Set<String>>map=newLinkedHashMap<>();
map.put("word分词器",newWordEvaluation().seg(text));
map.put("Stanford分词器",newStanfordEvaluation().seg(text));
map.put("Ansj分词器",newAnsjEvaluation().seg(text));