Lucene.net中文分词探究

一、中文分词方式：

中文分词几种常用的方式：

A． 单字分词

单字分词，顾名思义，就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：我们是中国人，效果：我\们\是\中\国\人。

B． 二分法

二分法，就是按两个字进行切分。如：我们是中国人，效果：我们\们是\是中\中国\国人。

C． 词库分词

词库分词，就是按某种算法构造词然后去匹配已建好的词库集合，如果匹配到就切分出来成为词语。通常词库分词被认为是最理想的中文分词算法如：我们是中国人，通成效果为：我们\是\中国\中国人。

二、Lucene.net中五种中文分词效果探究

在Lucene.net中有很多种分词器，不同分词器使用了不同的分词算法，有不同的分词效果，满足不同的需求！在这里主要是看看其中五中分词器用来对中文切词的效果。五中分词器分别为：StandardTokenizer，CJKTokenizer，ChinessTokenizer，LowerCaseTokenizer，WhitespaceTokenizer;

下面就来测试一下它们切词的效果：

测试目标：是否支持中文词语，英文单词，邮件，IP地址，标点符号，数字，数学表达式的切割。
测试文字：“我们是中国人; 我们 是 人;we are chiness; 172.16.34.172;[email protected];#$*;85*34;58 <chmetcnv w:st="on" unitname="”" sourcevalue="69" hasspace="False" negative="False" numbertype="1" tcsc="0">69<span><span>”</span></span></chmetcnv>

测试StandardTokenizer的分词情况如下： 我/ 们/ 是/ 中/ 国/ 人/ 我/ 们/ 是/ 人/ we/ are/ chiness/ 172.16.34.172/ [email protected]/ 85/ 34/ 58/ 69/ 测试CJKTokenizer的分词情况如下： 我们/ 们是/ 是中/ 中国/ 国人/ 我们/ 是/ 人/ we/ chiness/ 172/ 16/ 34/ 172/ youpe izun/ 126/ com/ #/ 85/ 34/ 58/ 69/ 测试ChinessTokenizer的分词情况如下： 我/ 们/ 是/ 中/ 国/ 人/ 我/ 们/ 是/ 人/ we/ are/ chiness/ 172/ 16/ 34/ 172/ youp eizun/ 126/ com/ 85/ 34/ 58/ 69/ 测试LowerCaseTokenizer的分词情况如下： 我们是中国人/我们/是/人/we/are/chiness/youpeizun/com/ 测试WhitespaceTokenizer的分词情况如下： 我们是中国人;/我们/是/人;we/are/chiness;/172.16.34.172;[email protected];#$*;85* 34;58/69/

测试代码：
一、中文分词方式：

中文分词效果测试代码
<!--<br><br>Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br>http://www.CodeHighlighter.com/<br><br>-->usingSystem;
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.Text;
usingLucene.Net.Analysis.Standard;
usingLucene.Net.Analysis;
usingLucene.Net.Index;
usingLucene.Net.Documents;
usingSystem.IO;
usingLucene.Net.Analysis.Cn;
usingLucene.Net.Analysis.CJK;
//date：11－02－2007
//homepage:http://www.cnblogs.com/xuanfeng
//author:peizunyou
namespaceTokenizerTest
{
classTokenizerTest
{
staticvoidMain(string[]args)
{
stringtestText="我们是中国人;我们是人;wearechiness;172.16.34.172;[email protected];#$*;85*34;5869";
Console.WriteLine("测试文字："+testText);
Console.WriteLine("测试StandardTokenizer的分词情况如下：");
TestStandardTokenizer(testText);
Console.WriteLine("测试CJKTokenizer的分词情况如下：");
TestCJKTokenizer(testText);
Console.WriteLine("测试ChinessTokenizer的分词情况如下：");
TestChinessTokenizer(testText);
Console.WriteLine("测试LowerCaseTokenizer的分词情况如下：");
TestLowerCaseTokenizer(testText);
Console.WriteLine("测试WhitespaceTokenizer的分词情况如下：");
TestWhitespaceTokenizer(testText);
Console.Read();
}
staticvoidTestStandardTokenizer(stringtext)
{
TextReadertr=newStringReader(text);

StandardTokenizerst=newStandardTokenizer(tr);

while(st.Next()!=null)
{

Console.Write(st.token.ToString()+"/");
}
Console.WriteLine();
}
staticvoidTestCJKTokenizer(stringtext)
{
TextReadertr=newStringReader(text);
intend=0;
CJKAnalyzercjkA=newCJKAnalyzer();
TokenStreamts=cjkA.TokenStream(tr);
while(end<text.Length)
{
Lucene.Net.Analysis.Tokent=ts.Next();
end=t.EndOffset();
Console.Write(t.TermText()+"/");
}
Console.WriteLine();
}
staticvoidTestChinessTokenizer(stringtext)
{
TextReadertr=newStringReader(text);
ChineseTokenizerct=newChineseTokenizer(tr);
intend=0;
Lucene.Net.Analysis.Tokent;
while(end<text.Length)
{
t=ct.Next();
end=t.EndOffset();
Console.Write(t.TermText()+"/");
}
Console.WriteLine();

}

staticvoidTestLowerCaseTokenizer(stringtext)
{
TextReadertr=newStringReader(text);
SimpleAnalyzersA=newSimpleAnalyzer();
//SimpleAnalyzer使用了LowerCaseTokenizer分词器
TokenStreamts=sA.TokenStream(tr);
Lucene.Net.Analysis.Tokent;
while((t=ts.Next())!=null)
{
Console.Write(t.TermText()+"/");
}
Console.WriteLine();
}
staticvoidTestWhitespaceTokenizer(stringtext)
{
TextReadertr=newStringReader(text);

WhitespaceAnalyzersA=newWhitespaceAnalyzer();
TokenStreamts=sA.TokenStream(tr);
Lucene.Net.Analysis.Tokent;
while((t=ts.Next())!=null)
{
Console.Write(t.TermText()+"/");
}
Console.WriteLine();
}
}
}

中文分词几种常用的方式：

A． 单字分词

单字分词，顾名思义，就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：我们是中国人，效果：我\们\是\中\国\人。

B． 二分法

二分法，就是按两个字进行切分。如：我们是中国人，效果：我们\们是\是中\中国\国人。

C． 词库分词

词库分词，就是按某种算法构造词然后去匹配已建好的词库集合，如果匹配到就切分出来成为词语。通常词库分词被认为是最理想的中文分词算法如：我们是中国人，通成效果为：我们\是\中国\中国人。

二、Lucene.net中五种中文分词效果探究

在Lucene.net中有很多种分词器，不同分词器使用了不同的分词算法，有不同的分词效果，满足不同的需求！在这里主要是看看其中五中分词器用来对中文切词的效果。五中分词器分别为：StandardTokenizer，CJKTokenizer，ChinessTokenizer，LowerCaseTokenizer，WhitespaceTokenizer;

下面就来测试一下它们切词的效果：

测试目标：是否支持中文词语，英文单词，邮件，IP地址，标点符号，数字，数学表达式的切割。
测试文字：“我们是中国人; 我们 是 人;we are chiness; 172.16.34.172;[email protected];#$*;85*34;58 <chmetcnv w:st="on" unitname="”" sourcevalue="69" hasspace="False" negative="False" numbertype="1" tcsc="0">69<span><span>”</span></span></chmetcnv>

测试StandardTokenizer的分词情况如下： 我/ 们/ 是/ 中/ 国/ 人/ 我/ 们/ 是/ 人/ we/ are/ chiness/ 172.16.34.172/ [email protected]/ 85/ 34/ 58/ 69/ 测试CJKTokenizer的分词情况如下： 我们/ 们是/ 是中/ 中国/ 国人/ 我们/ 是/ 人/ we/ chiness/ 172/ 16/ 34/ 172/ youpe izun/ 126/ com/ #/ 85/ 34/ 58/ 69/ 测试ChinessTokenizer的分词情况如下： 我/ 们/ 是/ 中/ 国/ 人/ 我/ 们/ 是/ 人/ we/ are/ chiness/ 172/ 16/ 34/ 172/ youp eizun/ 126/ com/ 85/ 34/ 58/ 69/ 测试LowerCaseTokenizer的分词情况如下： 我们是中国人/我们/是/人/we/are/chiness/youpeizun/com/ 测试WhitespaceTokenizer的分词情况如下： 我们是中国人;/我们/是/人;we/are/chiness;/172.16.34.172;[email protected];#$*;85* 34;58/69/

测试代码：
测试代代码下载

中文分词效果测试代码
<!--<br><br>Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br>http://www.CodeHighlighter.com/<br><br>-->usingSystem;
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.Text;
usingLucene.Net.Analysis.Standard;
usingLucene.Net.Analysis;
usingLucene.Net.Index;
usingLucene.Net.Documents;
usingSystem.IO;
usingLucene.Net.Analysis.Cn;
usingLucene.Net.Analysis.CJK;
//date：11－02－2007
//homepage:http://www.cnblogs.com/xuanfeng
//author:peizunyou
namespaceTokenizerTest
{
classTokenizerTest
{
staticvoidMain(string[]args)
{
stringtestText="我们是中国人;我们是人;wearechiness;172.16.34.172;[email protected];#$*;85*34;5869";
Console.WriteLine("测试文字："+testText);
Console.WriteLine("测试StandardTokenizer的分词情况如下：");
TestStandardTokenizer(testText);
Console.WriteLine("测试CJKTokenizer的分词情况如下：");
TestCJKTokenizer(testText);
Console.WriteLine("测试ChinessTokenizer的分词情况如下：");
TestChinessTokenizer(testText);
Console.WriteLine("测试LowerCaseTokenizer的分词情况如下：");
TestLowerCaseTokenizer(testText);
Console.WriteLine("测试WhitespaceTokenizer的分词情况如下：");
TestWhitespaceTokenizer(testText);
Console.Read();
}
staticvoidTestStandardTokenizer(stringtext)
{
TextReadertr=newStringReader(text);

StandardTokenizerst=newStandardTokenizer(tr);

while(st.Next()!=null)
{

Console.Write(st.token.ToString()+"/");
}
Console.WriteLine();
}
staticvoidTestCJKTokenizer(stringtext)
{
TextReadertr=newStringReader(text);
intend=0;
CJKAnalyzercjkA=newCJKAnalyzer();
TokenStreamts=cjkA.TokenStream(tr);
while(end<text.Length)
{
Lucene.Net.Analysis.Tokent=ts.Next();
end=t.EndOffset();
Console.Write(t.TermText()+"/");
}
Console.WriteLine();
}
staticvoidTestChinessTokenizer(stringtext)
{
TextReadertr=newStringReader(text);
ChineseTokenizerct=newChineseTokenizer(tr);
intend=0;
Lucene.Net.Analysis.Tokent;
while(end<text.Length)
{
t=ct.Next();
end=t.EndOffset();
Console.Write(t.TermText()+"/");
}
Console.WriteLine();

}

staticvoidTestLowerCaseTokenizer(stringtext)
{
TextReadertr=newStringReader(text);
SimpleAnalyzersA=newSimpleAnalyzer();
//SimpleAnalyzer使用了LowerCaseTokenizer分词器
TokenStreamts=sA.TokenStream(tr);
Lucene.Net.Analysis.Tokent;
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border-right: #808080 1px solid; border-top: #808080 1px solid; display: none; border-left: #808080

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技术人员行走职场三大陷阱之“胡乱跳槽” | Gentle.net Framework 入门二（基础示例）

• 2007-03-19 20:07
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