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。

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。

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。

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
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。

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。