几种常见的中文分词包的分析与比较

1：中文分词简介

2：Lucence的中文分词

3：庖丁分词简介

4：IK中文分词简介

一：中文分词简介

    1：分词算法分类

        -----基于字符串匹配的中文分词方法

               eg：句子：我来自沈阳航空航天大学

                       词典：沈阳  航空  航天  大学  沈阳航空航天大学

                       匹配字段：

                       匹配结果：

                选取词典中最长字段作为分词起始的最长步伐，可知最长为8

                首先在句子中以“我”为起点，数八个字“我来自沈阳航空航”在词典中没有匹配到，然后步长减一，为7

                然后数七个字“我来自沈阳航空”同样在字典中没有匹配到，步长减一，为6

                ........

                步长为1时依然没有匹配到，但是是单音节词了，所以存放在匹配结果中

                以此执行，下一次从“是”开始......

                所以最终的匹配结果是：我  来   自  沈阳航空航天大学  沈阳  航空  航天  大学

       ------基于理解的分词方法 

               类似于人工智能分词了，能够自动识别词语的意思，进行分词

        ------基于统计的分词方法

                这里有一篇关于基于统计分词的文章讲的相当详细，大家可以参考以下：http://www.cnblogs.com/xingyun/archive/2013/01/10/2854397.html

    2：两大难题

        ----歧义识别

        ----新词识别

    3：应用

        ----搜索引擎

        ----自然语言处理

二：Lucence的中文分词

        1：基于字符串匹配的分词

               ----paoding

               ----mmseg4j：MMseg算法

               ----IK：正向迭代最细粒度划分算法

         2：基于统计的分词

               ----imdict：采用隐马尔可夫模型

三：庖丁分词简介

        极具有高效性和可扩展性，采用完全的面向对象设计，构思先进

        主页：http://code.google.com/p/paoding

        优点：

               自定义词库，通过修改paoding-analysis.jar中的paoding-dic-home.properties文件中的“paoding.dic.home=dic”定义自己 的词库

               能够对未知的词汇进行合理的分析，分词效率高

        部署：

                下载地址：http://pan.baidu.com/s/1eQ88SZS

               

             1. 配置dic文件：

             修改paoding-analysis.jar中的paoding-dic-home.properties文件，将“#paoding.dic.home=dic”的注释去掉，并配置成自己dic文件的本地存放路径。eg：/home/hadoop/work/paoding-analysis-2.0.4-beta/dic

             2. 把Jar包导入到项目中：

                 将paoding-analysis.jar、commons-logging.jar、lucene-analyzers-2.2.0.jar和lucene-core-2.2.0.jar四个包导入到项目中，这时就可以在代码片段中使用庖丁解牛工具提供的中文分词技术

             3：代码实例

package tokens;

import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;

import net.paoding.analysis.analyzer.PaodingAnalyzer;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.Token;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;

public class tokens {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		String text = "本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析, 利用句法信息和语义信息来进行词性标注, 以解决分词歧义现象。因为现有的语法知识、句法规则十分笼统、复杂, 基于语法和规则的分词法所能达到的精确度远远还不能令人满意, 目前这种分词系统还处在试验阶段。";
		//定义一个解析器
		Analyzer analyzer = new PaodingAnalyzer();
		
		//得到token序列的输出流
		TokenStream tokens = analyzer.tokenStream(text, new StringReader(text));
		try{
			Token t;
			while((t=tokens.next() ) !=null){
				System.out.println(t);
                                //System.out.println(t.termText())  输出单个词
			}
		}catch(IOException e){
			e.printStackTrace();
		}
	}

}

           4：分词结果

                

四：IK中文分词简介

        请参考之前的一篇博客：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47168877