常见中文分词项目


  多讯中文分词PHP扩展:
 SCWS

  Hightman开发的一套基于词频词典的机械中文分词引擎,它能将一整段的汉字基本正确的切分成词。采用的是采集的词频词典,并辅以一定的专有名称,人名,地名,数字年代等规则识别来达到基本分词,经小范围测试大概准确率在 90% ~ 95% 之间,已能基本满足一些小型搜索引擎、关键字提取等场合运用。45Kb左右的文本切词时间是0.026秒,大概是1.5MB文本/秒,支持PHP4和PHP 5。
ICTCLAS

  这可是最早的中文开源分词项目之一,ICTCLAS在国内973专家组组织的评测中活动获得了第一名,在第一届国际中文处理研究机构SigHan组织的评测中都获得了多项第一名。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s,分词精度98.45%,API不超过200KB,各种词典数据压缩后不到3M.ICTCLAS全部采用C/C++编写,支持Linux、FreeBSD及Windows系列操作系统,支持C/C++、C#、Delphi、Java等主流的开发语言。
HTTPCWS

  HTTPCWS 是一款基于HTTP协议的开源中文分词系统,目前仅支持Linux系统。HTTPCWS 使用“ICTCLAS 3.0 2009共享版中文分词算法”的API进行分词处理,得出分词结果。HTTPCWS 将取代之前的 PHPCWS 中文分词扩展。
  庖丁解牛分词:
  Java 提供lucence 接口,仅支持Java语言。
CC-CEDICT

  一个中文词典开源项目,提供一份以汉语拼音为中文辅助的汉英辞典,截至2009年2月8日,已收录82712个单词。其词典可以用于中文分词使用,而且不存在版权问题。Chrome中文版就是使用的这个词典进行中文分词的。
IK

  IKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始,IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。
Paoding

   Paoding(庖丁解牛)基于Java的开源中文分词组件,提供lucene和solr 接口,具有极 高效率 和 高扩展性 。引入隐喻,采用完全的面向对象设计,构思先进。
  高效率:在PIII 1G内存个人机器上,1秒 可准确分词 100万 汉字。
  采用基于 不限制个数 的词典文件对文章进行有效切分,使能够将对词汇分类定义。
  能够对未知的词汇进行合理解析
MMSEG4J

   MMSEG4J基于Java的开源中文分词组件,提供lucene和solr 接口
  1、mmseg4j 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法实现的中文分词器,并实现 lucene 的 analyzer 和 solr 的TokenizerFactory 以方便在Lucene和Solr中使用。
  2、MMSeg 算法有两种分词方法:Simple和Complex,都是基于正向最大匹配。Complex 加了四个规则过虑。官方说:词语的正确识别率达到了 98.41%。mmseg4j 已经实现了这两种分词算法。

扩展阅读:
1.IK http://code.google.com/p/ik-analyzer/
2.Paoding http://code.google.com/p/paoding/
3.MMSEG4J http://code.google.com/p/mmseg4j/

 

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