中文分詞演算法java

A. java 怎麼用lucenes進行分詞

import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.StringField;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig.OpenMode;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.ParseException;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;

/**
* 使用IKAnalyzer進行Lucene索引和查詢的演示
* 2012-3-2
*
* 以下是結合Lucene4.0 API的寫法
*
*/
public class LuceneIndexAndSearchDemo {

/**
* 模擬：
* 創建一個單條記錄的索引，並對其進行搜索
* @param args
*/
public static void main(String[] args){
//Lucene Document的域名
String fieldName = "text";
//檢索內容
String text = "IK Analyzer是一個結合詞典分詞和文法分詞的中文分詞開源工具包。它使用了全新的正向迭代最細粒度切分演算法。";

//實例化IKAnalyzer分詞器
Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(true);

Directory directory = null;
IndexWriter iwriter = null;
IndexReader ireader = null;
IndexSearcher isearcher = null;
try {
//建立內存索引對象
directory = new RAMDirectory();

//配置IndexWriterConfig
IndexWriterConfig iwConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_40 , analyzer);
iwConfig.setOpenMode(OpenMode.CREATE_OR_APPEND);
iwriter = new IndexWriter(directory , iwConfig);
//寫入索引
Document doc = new Document();
doc.add(new StringField("ID", "10000", Field.Store.YES));
doc.add(new TextField(fieldName, text, Field.Store.YES));
iwriter.addDocument(doc);
iwriter.close();

//搜索過程**********************************
//實例化搜索器
ireader = DirectoryReader.open(directory);
isearcher = new IndexSearcher(ireader);

String keyword = "中文分詞工具包";
//使用QueryParser查詢分析器構造Query對象
QueryParser qp = new QueryParser(Version.LUCENE_40, fieldName, analyzer);
qp.setDefaultOperator(QueryParser.AND_OPERATOR);
Query query = qp.parse(keyword);
System.out.println("Query = " + query);

//搜索相似度最高的5條記錄
TopDocs topDocs = isearcher.search(query , 5);
System.out.println("命中：" + topDocs.totalHits);
//輸出結果
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (int i = 0; i < topDocs.totalHits; i++){
Document targetDoc = isearcher.doc(scoreDocs[i].doc);
System.out.println("內容：" + targetDoc.toString());
}

} catch (CorruptIndexException e) {
e.printStackTrace();
} catch (LockObtainFailedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
} finally{
if(ireader != null){
try {
ireader.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if(directory != null){
try {
directory.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}

B. java編個中文分詞的程序

importjava.io.Reader;
importjava.io.StringReader;
importorg.apache.lucene.analysis.*;
importorg.apache.lucene.analysis.cjk.CJKAnalyzer;
importorg.apache.lucene.analysis.cn.ChineseAnalyzer;
importorg.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
importorg.mira.lucene.analysis.MIK_CAnalyzer;

publicclassJeAnalyzer{

publicstaticvoidtestStandard(StringtestString){
try{
Analyzeranalyzer=newStandardAnalyzer();
Readerr=newStringReader(testString);
StopFiltersf=(StopFilter)analyzer.tokenStream("",r);
System.err.println("=====standardanalyzer====");
Tokent;
while((t=sf.next())!=null){
System.out.println(t.termText());
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
}

publicstaticvoidtestCJK(StringtestString){
try{
Analyzeranalyzer=newCJKAnalyzer();
Readerr=newStringReader(testString);
StopFiltersf=(StopFilter)analyzer.tokenStream("",r);
System.err.println("=====cjkanalyzer====");
Tokent;
while((t=sf.next())!=null){
System.out.println(t.termText());
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
}

publicstaticvoidtestChiniese(StringtestString){
try{
Analyzeranalyzer=newChineseAnalyzer();
Readerr=newStringReader(testString);
TokenFiltertf=(TokenFilter)analyzer.tokenStream("",r);
System.err.println("=====chineseanalyzer====");
Tokent;
while((t=tf.next())!=null){
System.out.println(t.termText());
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
}

publicstaticStringtransJe(StringtestString,Stringc1,Stringc2){
Stringresult="";
try{
Analyzeranalyzer=newMIK_CAnalyzer();
Readerr=newStringReader(testString);
TokenStreamts=(TokenStream)analyzer.tokenStream("",r);
Tokent;
while((t=ts.next())!=null){
result+=t.termText()+",";
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
returnresult;
}

publicstaticvoidmain(String[]args){
try{
StringtestString="中文分詞的方法其實不局限於中文應用，也被應用到英文處理，如手寫識別，單詞之間的空格就很清楚，中文分詞方法可以幫助判別英文單詞的邊界";
System.out.println("測試的語句"+testString);
StringsResult[]=transJe(testString,"gb2312","utf-8").split(",");
for(inti=0;i<sResult.length;i++){
System.out.println(sResult[i]);
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
}
}

jar包
lucene-analyzers-2.4.1.jar
lucene-core-2.4.1.jar
IKAnalyzer2.0.2OBF.jar

C. Java中文分詞演算法

這兩天正好在玩lucene,沒用庖丁分詞,主要是嫌它要配置環境,麻煩
下面是demo,記得要加lucene-core-2.3.2.jar和lucene-Analyzer.jar以及IKAnalyzer.jar這幾個包,有問題call我

import java.io.Reader;
import java.io.StringReader;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.StopFilter;
import org.apache.lucene.analysis.Token;
import org.apache.lucene.analysis.TokenFilter;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.cjk.CJKAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.cn.ChineseAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.mira.lucene.analysis.IK_CAnalyzer;

public class TestJeAnalyzer {
private static String testString1 = "冗長的代碼常常是復雜性的標志，會導致代碼難以測試和維護.";
public static void testStandard(String testString) throws Exception{
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
StopFilter sf = (StopFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.err.println("=====standard analyzer====");
System.err.println("分析方法：默認沒有詞只有字");
Token t;
while ((t = sf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
}
public static void testCJK(String testString) throws Exception{
Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
StopFilter sf = (StopFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.err.println("=====cjk analyzer====");
System.err.println("分析方法:交叉雙字分割");
Token t;
while ((t = sf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
}
public static void testChiniese(String testString) throws Exception{
Analyzer analyzer = new ChineseAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
TokenFilter tf = (TokenFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.err.println("=====chinese analyzer====");
System.err.println("分析方法:基本等同StandardAnalyzer");
Token t;
while ((t = tf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
}

public static void testJe(String testString) throws Exception{
// Analyzer analyzer = new MIK_CAnalyzer();
Analyzer analyzer = new IK_CAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
TokenStream ts = (TokenStream)analyzer.tokenStream("", r);
System.err.println("=====je analyzer====");
System.err.println("分析方法:字典分詞,正反雙向搜索，具體不明");
Token t;
while ((t = ts.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
// String testString = testString1;
String testString = testString1;
System.out.println(testString);

testStandard(testString);
testCJK(testString);
// testPaoding(testString);

testChiniese(testString);
testJe(testString);
}

}

D. 關於JSP頁面調用java程序的問題，java程序是一個中文分詞演算法，分詞詞庫是一個txt文件

文件的編碼格式要注意，包含中文的文件一般要採用UTF-8，我在用JAVASCRIPT編寫中文分詞程序的時候也遇到問題，之前由於採用的ANSI編碼，不能運行，然後把.HTML文件和.JS文件都改為UTF-8編碼格式後就解決了。

E. 中文分詞器用的最廣泛是什麼分詞方法java的！

你是在使用全文檢索嗎？
如果是的話
分詞比較常用的是庖丁解牛

F. java語言中文分詞程序怎麼編寫

現可以提供兩種思路:
1.String或是StringBuffer(建議用)
中的indexOf("中華")方法，查找給定的的字元串中是否有給定詞表中的詞。
2.借鑒編譯原理中的狀態裝換的思想。
先編寫一個狀態機，用於測試給定字元串中的詞是否滿足詞表中的內容。
寫在最後：1)建議使用第一種方法，因為在java
內部實現的查找操作其實
和你想得思路是相同的，不過他的效率會高些。
2)如果個人的編程能力比較強或是不考慮效率只是想實現專有的分詞演算法。可以使用第二種方法。
3)以上的兩種方法都可以使用多線程來提高程序的效率。

G. java word分詞器怎樣安裝在java中

word分詞是一個Java實現的分布式的中文分片語件，提供了多種基於詞典的分詞演算法，並利用ngram模型來消除歧義。

如果需要安裝word分詞器可以參考下面的步驟：

1、確保電腦上已經安裝了JDK軟體和Eclispe工具，沒有安裝的可以到對應的官網下載安裝：

JDK官網：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

Eclipse官網：http://www.eclipse.org

2、下載word分詞器的相關jar包：

打開word分詞器的官方github主頁：https://github.com/ysc/word

導入成功之後就可以在自己的項目中使用word分詞器了。

H. java語言中文分詞程序怎麼編寫分詞程序正

現可以提供兩種思路:
1.String或是StringBuffer(建議用) 中的indexOf("中華")方法，查找給定的的字元串中是否有給定詞表中的詞。
2.借鑒編譯原理中的狀態裝換的思想。
先編寫一個狀態機，用於測試給定字元串中的詞是否滿足詞表中的內容。

寫在最後：1)建議使用第一種方法，因為在java 內部實現的查找操作其實 和你想得思路是相同的，不過他的效率會高些。
2)如果個人的編程能力比較強或是不考慮效率只是想實現專有的分詞演算法。可以使用第二種方法。
3)以上的兩種方法都可以使用多線程來提高程序的效率。

I. 設計個可進行中文分詞的java程序

要是很急就算了，因為最近沒什麼時間啊，要是不是特別急，我們可以交流下，我可以教教你。
你問的這個問題屬於基於詞典的切詞方法，還算比較簡單的一種。
切詞演算法的話這種基本上就是正向或者逆向的最大或者最小匹配來做

J. 怎麼使用java中文分片語件word

參考如下
1、快速體驗
運行項目根目錄下的腳本demo-word.bat可以快速體驗分詞效果
用法: command [text] [input] [output]
命令command的可選值為：demo、text、file
demo
text 楊尚川是APDPlat應用級產品開發平台的作者
file d:/text.txt d:/word.txt
exit

2、對文本進行分詞
移除停用詞：List<Word> words = WordSegmenter.seg("楊尚川是APDPlat應用級產品開發平台的作者");
保留停用詞：List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("楊尚川是APDPlat應用級產品開發平台的作者");
System.out.println(words);

輸出：
移除停用詞：[楊尚川, apdplat, 應用級, 產品, 開發平台, 作者]
保留停用詞：[楊尚川, 是, apdplat, 應用級, 產品, 開發平台, 的, 作者]

3、對文件進行分詞
String input = "d:/text.txt";
String output = "d:/word.txt";
移除停用詞：WordSegmenter.seg(new File(input), new File(output));
保留停用詞：WordSegmenter.segWithStopWords(new File(input), new File(output));

4、自定義配置文件
默認配置文件為類路徑下的word.conf，打包在word-x.x.jar中
自定義配置文件為類路徑下的word.local.conf，需要用戶自己提供
如果自定義配置和默認配置相同，自定義配置會覆蓋默認配置
配置文件編碼為UTF-8

5、自定義用戶詞庫
自定義用戶詞庫為一個或多個文件夾或文件，可以使用絕對路徑或相對路徑
用戶詞庫由多個詞典文件組成，文件編碼為UTF-8
詞典文件的格式為文本文件，一行代表一個詞
可以通過系統屬性或配置文件的方式來指定路徑，多個路徑之間用逗號分隔開
類路徑下的詞典文件，需要在相對路徑前加入前綴classpath:

指定方式有三種：
指定方式一，編程指定（高優先順序）：
WordConfTools.set("dic.path", "classpath:dic.txt，d:/custom_dic");
DictionaryFactory.reload();//更改詞典路徑之後，重新載入詞典
指定方式二，Java虛擬機啟動參數（中優先順序）：
java -Ddic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic
指定方式三，配置文件指定（低優先順序）：
使用類路徑下的文件word.local.conf來指定配置信息
dic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic

如未指定，則默認使用類路徑下的dic.txt詞典文件

6、自定義停用詞詞庫
使用方式和自定義用戶詞庫類似，配置項為：
stopwords.path=classpath:stopwords.txt，d:/custom_stopwords_dic

7、自動檢測詞庫變化
可以自動檢測自定義用戶詞庫和自定義停用詞詞庫的變化
包含類路徑下的文件和文件夾、非類路徑下的絕對路徑和相對路徑
如：
classpath:dic.txt，classpath:custom_dic_dir,
d:/dic_more.txt，d:/DIC_DIR，D:/DIC2_DIR，my_dic_dir，my_dic_file.txt

classpath:stopwords.txt，classpath:custom_stopwords_dic_dir，
d:/stopwords_more.txt，d:/STOPWORDS_DIR，d:/STOPWORDS2_DIR，stopwords_dir，remove.txt

8、顯式指定分詞演算法
對文本進行分詞時，可顯式指定特定的分詞演算法，如：
WordSegmenter.seg("APDPlat應用級產品開發平台", SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching);

SegmentationAlgorithm的可選類型為：
正向最大匹配演算法：MaximumMatching
逆向最大匹配演算法：ReverseMaximumMatching
正向最小匹配演算法：MinimumMatching
逆向最小匹配演算法：ReverseMinimumMatching
雙向最大匹配演算法：BidirectionalMaximumMatching
雙向最小匹配演算法：BidirectionalMinimumMatching
雙向最大最小匹配演算法：
全切分演算法：FullSegmentation
最少分詞演算法：MinimalWordCount
最大Ngram分值演算法：MaxNgramScore

9、分詞效果評估
運行項目根目錄下的腳本evaluation.bat可以對分詞效果進行評估
評估採用的測試文本有253 3709行，共2837 4490個字元
評估結果位於target/evaluation目錄下：
corpus-text.txt為分好詞的人工標注文本，詞之間以空格分隔
test-text.txt為測試文本，是把corpus-text.txt以標點符號分隔為多行的結果
standard-text.txt為測試文本對應的人工標注文本，作為分詞是否正確的標准
result-text-***.txt，***為各種分詞演算法名稱，這是word分詞結果
perfect-result-***.txt，***為各種分詞演算法名稱，這是分詞結果和人工標注標准完全一致的文本
wrong-result-***.txt，***為各種分詞演算法名稱，這是分詞結果和人工標注標准不一致的文本