Java中的word分词怎么使用-创新互联
本篇内容介绍了“Java中的word分词怎么使用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
创新互联网站建设公司一直秉承“诚信做人,踏实做事”的原则,不欺瞒客户,是我们最起码的底线! 以服务为基础,以质量求生存,以技术求发展,成交一个客户多一个朋友!专注中小微企业官网定制,成都网站设计、成都网站建设,塑造企业网络形象打造互联网企业效应。word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件,提供了多种基于词典的分词算法,并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字,以及日期、时间等数量词,能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为,能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境,能灵活指定多种分词算法,能使用refine功能灵活控制分词结果,还能使用词性标注、同义标注、反义标注、拼音标注等功能。同时还无缝和Lucene、Solr、ElasticSearch、Luke集成。注意:word1.3需要JDK1.8
Maven依赖:
在pom.xml中指定dependency,可用版本有1.0、1.1、1.2:
分词使用方法:
1、快速体验
运行项目根目录下的脚本demo-word.bat可以快速体验分词效果
用法: command [text] [input] [output]
命令command的可选值为:demo、text、file
demo
text 杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者
file d:/text.txt d:/word.txt
exit
2、对文本进行分词
移除停用词:List
保留停用词:List
System.out.println(words);
输出:
移除停用词:[杨尚川, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 作者]
保留停用词:[杨尚川, 是, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 的, 作者]
3、对文件进行分词
String input = "d:/text.txt";
String output = "d:/word.txt";
移除停用词:WordSegmenter.seg(new File(input), new File(output));
保留停用词:WordSegmenter.segWithStopWords(new File(input), new File(output));
4、自定义配置文件
默认配置文件为类路径下的word.conf,打包在word-x.x.jar中
自定义配置文件为类路径下的word.local.conf,需要用户自己提供
如果自定义配置和默认配置相同,自定义配置会覆盖默认配置
配置文件编码为UTF-8
5、自定义用户词库
自定义用户词库为一个或多个文件夹或文件,可以使用绝对路径或相对路径
用户词库由多个词典文件组成,文件编码为UTF-8
词典文件的格式为文本文件,一行代表一个词
可以通过系统属性或配置文件的方式来指定路径,多个路径之间用逗号分隔开
类路径下的词典文件,需要在相对路径前加入前缀classpath:
指定方式有三种:
指定方式一,编程指定(高优先级):
WordConfTools.set("dic.path", "classpath:dic.txt,d:/custom_dic");
DictionaryFactory.reload();//更改词典路径之后,重新加载词典
指定方式二,Java虚拟机启动参数(中优先级):
java -Ddic.path=classpath:dic.txt,d:/custom_dic
指定方式三,配置文件指定(低优先级):
使用类路径下的文件word.local.conf来指定配置信息
dic.path=classpath:dic.txt,d:/custom_dic
如未指定,则默认使用类路径下的dic.txt词典文件
6、自定义停用词词库
使用方式和自定义用户词库类似,配置项为:
stopwords.path=classpath:stopwords.txt,d:/custom_stopwords_dic
7、自动检测词库变化
可以自动检测自定义用户词库和自定义停用词词库的变化
包含类路径下的文件和文件夹、非类路径下的绝对路径和相对路径
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、显式指定分词算法
对文本进行分词时,可显式指定特定的分词算法,如:
WordSegmenter.seg("APDPlat应用级产品开发平台", SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching);
SegmentationAlgorithm的可选类型为:
正向大匹配算法:MaximumMatching
逆向大匹配算法:ReverseMaximumMatching
正向最小匹配算法:MinimumMatching
逆向最小匹配算法:ReverseMinimumMatching
双向大匹配算法:BidirectionalMaximumMatching
双向最小匹配算法:BidirectionalMinimumMatching
双向大最小匹配算法:BidirectionalMaximumMinimumMatching
全切分算法:FullSegmentation
最少分词算法:MinimalWordCount
大Ngram分值算法:MaxNgramScore
9、分词效果评估
运行项目根目录下的脚本evaluation.bat可以对分词效果进行评估
评估采用的测试文本有253 3709行,共2837 4490个字符
评估结果位于target/evaluation目录下:
corpus-text.txt为分好词的人工标注文本,词之间以空格分隔
test-text.txt为测试文本,是把corpus-text.txt以标点符号分隔为多行的结果
standard-text.txt为测试文本对应的人工标注文本,作为分词是否正确的标准
result-text-***.txt,***为各种分词算法名称,这是word分词结果
perfect-result-***.txt,***为各种分词算法名称,这是分词结果和人工标注标准完全一致的文本
wrong-result-***.txt,***为各种分词算法名称,这是分词结果和人工标注标准不一致的文本
10、分布式中文分词器
1、在自定义配置文件word.conf或word.local.conf中指定所有的配置项*.path使用HTTP资源,同时指定配置项redis.*
2、配置并启动提供HTTP资源的web服务器,将项目:https://github.com/ysc/word_web部署到tomcat
3、配置并启动redis服务器
11、词性标注(1.3才有这个功能)
将分词结果作为输入参数,调用PartOfSpeechTagging类的process方法,词性保存在Word类的partOfSpeech字段中
如下所示:
List
System.out.println("未标注词性:"+words);
//词性标注
PartOfSpeechTagging.process(words);
System.out.println("标注词性:"+words);
输出内容:
未标注词性:[我, 爱, 中国]
标注词性:[我/r, 爱/v, 中国/ns]
12、refine
我们看一个切分例子:
List
System.out.println(words);
结果如下:
[我国, 工人阶级, 和, 广大, 劳动群众, 要, 更加, 紧密, 地, 团结, 在, 党中央, 周围]
假如我们想要的切分结果是:
[我国, 工人, 阶级, 和, 广大, 劳动, 群众, 要, 更加, 紧密, 地, 团结, 在, 党中央, 周围]
也就是要把“工人阶级”细分为“工人 阶级”,把“劳动群众”细分为“劳动 群众”,那么我们该怎么办呢?
我们可以通过在word.refine.path配置项指定的文件classpath:word_refine.txt中增加以下内容:
工人阶级=工人 阶级
劳动群众=劳动 群众
然后,我们对分词结果进行refine:
words = WordRefiner.refine(words);
System.out.println(words);
这样,就能达到我们想要的效果:
[我国, 工人, 阶级, 和, 广大, 劳动, 群众, 要, 更加, 紧密, 地, 团结, 在, 党中央, 周围]
我们再看一个切分例子:
List
System.out.println(words);
结果如下:
[在, 实现, 两个, 一百年, 奋斗目标, 的, 伟大, 征程, 上, 再创, 新的, 业绩]
假如我们想要的切分结果是:
[在, 实现, 两个一百年, 奋斗目标, 的, 伟大征程, 上, 再创, 新的, 业绩]
也就是要把“两个 一百年”合并为“两个一百年”,把“伟大, 征程”合并为“伟大征程”,那么我们该怎么办呢?
我们可以通过在word.refine.path配置项指定的文件classpath:word_refine.txt中增加以下内容:
两个 一百年=两个一百年
伟大 征程=伟大征程
然后,我们对分词结果进行refine:
words = WordRefiner.refine(words);
System.out.println(words);
这样,就能达到我们想要的效果:
[在, 实现, 两个一百年, 奋斗目标, 的, 伟大征程, 上, 再创, 新的, 业绩]
13、同义标注
List
System.out.println(words);
结果如下:
[楚离陌, 千方百计, 为, 无情, 找回, 记忆]
做同义标注:
SynonymTagging.process(words);
System.out.println(words);
结果如下:
[楚离陌, 千方百计[久有存心, 化尽心血, 想方设法, 费尽心机], 为, 无情, 找回, 记忆[影象]]
如果启用间接同义词:
SynonymTagging.process(words, false);
System.out.println(words);
结果如下:
[楚离陌, 千方百计[久有存心, 化尽心血, 想方设法, 费尽心机], 为, 无情, 找回, 记忆[影像, 影象]]
List
System.out.println(words);
结果如下:
[手劲, 大, 的, 老人, 往往, 更, 长寿]
做同义标注:
SynonymTagging.process(words);
System.out.println(words);
结果如下:
[手劲, 大, 的, 老人[白叟], 往往[常常, 每每, 经常], 更, 长寿[长命, 龟龄]]
如果启用间接同义词:
SynonymTagging.process(words, false);
System.out.println(words);
结果如下:
[手劲, 大, 的, 老人[白叟], 往往[一样平常, 一般, 凡是, 寻常, 常常, 常日, 平凡, 平居, 平常, 平日, 平时, 往常, 日常, 日常平凡, 时常, 普通, 每每, 泛泛, 素日, 经常, 通俗, 通常], 更, 长寿[长命, 龟龄]]
以词“千方百计”为例:
可以通过Word的getSynonym()方法获取同义词如:
System.out.println(word.getSynonym());
结果如下:
[久有存心, 化尽心血, 想方设法, 费尽心机]
注意:如果没有同义词,则getSynonym()返回空集合:Collections.emptyList()
间接同义词和直接同义词的区别如下:
假设:
A和B是同义词,A和C是同义词,B和D是同义词,C和E是同义词
则:
对于A来说,A B C是直接同义词
对于B来说,A B D是直接同义词
对于C来说,A C E是直接同义词
对于A B C来说,A B C D E是间接同义词
14、反义标注
List
System.out.println(words);
结果如下:
[5, 月初, 有, 哪些, 电影, 值得, 观看]
做反义标注:
AntonymTagging.process(words);
System.out.println(words);
结果如下:
[5, 月初[月底, 月末, 月终], 有, 哪些, 电影, 值得, 观看]
List
System.out.println(words);
结果如下:
[由于, 工作, 不到位, 服务, 不完善, 导致, 顾客, 在, 用餐, 时, 发生, 不愉快, 的, 事情, 餐厅, 方面, 应该, 向, 顾客, 作出, 真诚, 的, 道歉, 而不是, 敷衍了事]
做反义标注:
AntonymTagging.process(words);
System.out.println(words);
结果如下:
[由于, 工作, 不到位, 服务, 不完善, 导致, 顾客, 在, 用餐, 时, 发生, 不愉快, 的, 事情, 餐厅, 方面, 应该, 向, 顾客, 作出, 真诚[糊弄, 虚伪, 虚假, 险诈], 的, 道歉, 而不是, 敷衍了事[一丝不苟, 兢兢业业, 尽心竭力, 竭尽全力, 精益求精, 诚心诚意]]
以词“月初”为例:
可以通过Word的getAntonym()方法获取反义词如:
System.out.println(word.getAntonym());
结果如下:
[月底, 月末, 月终]
注意:如果没有反义词,getAntonym()返回空集合:Collections.emptyList()
15、拼音标注
List
System.out.println(words);
结果如下:
[速度, 与, 激情, 7, 的, 中国, 内地, 票房, 自, 4月, 12日, 上映, 以来, 在, 短短, 两周, 内, 突破, 20亿, 人民币]
执行拼音标注:
PinyinTagging.process(words);
System.out.println(words);
结果如下:
[速度 sd sudu, 与 y yu, 激情 jq jiqing, 7, 的 d de, 中国 zg zhongguo, 内地 nd neidi, 票房 pf piaofang, 自 z zi, 4月, 12日, 上映 sy shangying, 以来 yl yilai, 在 z zai, 短短 dd duanduan, 两周 lz liangzhou, 内 n nei, 突破 tp tupo, 20亿, 人民币 rmb renminbi]
以词“速度”为例:
可以通过Word的getFullPinYin()方法获取完整拼音如:sudu
可以通过Word的getAcronymPinYin()方法获取首字母缩略拼音如:sd
16、Lucene插件:
1、构造一个word分析器ChineseWordAnalyzer
Analyzer analyzer = new ChineseWordAnalyzer();
如果需要使用特定的分词算法,可通过构造函数来指定:
Analyzer analyzer = new ChineseWordAnalyzer(SegmentationAlgorithm.FullSegmentation);
如不指定,默认使用双向大匹配算法:SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching
可用的分词算法参见枚举类:SegmentationAlgorithm
2、利用word分析器切分文本
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("text", "杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");
//准备消费
tokenStream.reset();
//开始消费
while(tokenStream.incrementToken()){
//词
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
//词在文本中的起始位置
OffsetAttribute offsetAttribute = tokenStream.getAttribute(OffsetAttribute.class);
//第几个词
PositionIncrementAttribute positionIncrementAttribute = tokenStream.getAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
//词性
PartOfSpeechAttribute partOfSpeechAttribute = tokenStream.getAttribute(PartOfSpeechAttribute.class);
//首字母缩略拼音
AcronymPinyinAttribute acronymPinyinAttribute = tokenStream.getAttribute(AcronymPinyinAttribute.class);
//完整拼音
FullPinyinAttribute fullPinyinAttribute = tokenStream.getAttribute(FullPinyinAttribute.class);
//同义词
SynonymAttribute synonymAttribute = tokenStream.getAttribute(SynonymAttribute.class);
//反义词
AntonymAttribute antonymAttribute = tokenStream.getAttribute(AntonymAttribute.class);
LOGGER.info(charTermAttribute.toString()+" ("+offsetAttribute.startOffset()+" - "+offsetAttribute.endOffset()+") "+positionIncrementAttribute.getPositionIncrement());
LOGGER.info("PartOfSpeech:"+partOfSpeechAttribute.toString());
LOGGER.info("AcronymPinyin:"+acronymPinyinAttribute.toString());
LOGGER.info("FullPinyin:"+fullPinyinAttribute.toString());
LOGGER.info("Synonym:"+synonymAttribute.toString());
LOGGER.info("Antonym:"+antonymAttribute.toString());
}
//消费完毕
tokenStream.close();
3、利用word分析器建立Lucene索引
Directory directory = new RAMDirectory();
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
4、利用word分析器查询Lucene索引
QueryParser queryParser = new QueryParser("text", analyzer);
Query query = queryParser.parse("text:杨尚川");
TopDocs docs = indexSearcher.search(query, Integer.MAX_VALUE);
17、Solr插件:
1、下载word-1.3.jar
下载地址:http://search.maven.org/remotecontent?filepath=org/apdplat/word/1.3/word-1.3.jar
2、创建目录solr-5.1.0/example/solr/lib,将word-1.3.jar复制到lib目录
3、配置schema指定分词器
将solr-5.1.0/example/solr/collection1/conf/schema.xml文件中所有的
并移除所有的filter标签
4、如果需要使用特定的分词算法:
segAlgorithm可选值有:
正向大匹配算法:MaximumMatching
逆向大匹配算法:ReverseMaximumMatching
正向最小匹配算法:MinimumMatching
逆向最小匹配算法:ReverseMinimumMatching
双向大匹配算法:BidirectionalMaximumMatching
双向最小匹配算法:BidirectionalMinimumMatching
双向大最小匹配算法:BidirectionalMaximumMinimumMatching
全切分算法:FullSegmentation
最少分词算法:MinimalWordCount
大Ngram分值算法:MaxNgramScore
如不指定,默认使用双向大匹配算法:BidirectionalMaximumMatching
5、如果需要指定特定的配置文件:
conf="solr-5.1.0/example/solr/nutch/conf/word.local.conf"/> word.local.conf文件中可配置的内容见 word-1.3.jar 中的word.conf文件 如不指定,使用默认配置文件,位于 word-1.3.jar 中的word.conf文件 18、ElasticSearch插件: 1、打开命令行并切换到elasticsearch的bin目录 cd elasticsearch-1.5.1/bin 2、运行plugin脚本安装word分词插件: ./plugin -u http://apdplat.org/word/archive/v1.2.zip -i word 3、修改文件elasticsearch-1.5.1/config/elasticsearch.yml,新增如下配置: index.analysis.analyzer.default.type : "word" index.analysis.tokenizer.default.type : "word" 4、启动ElasticSearch测试效果,在Chrome浏览器中访问: http://localhost:9200/_analyze?analyzer=word&text=杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者 5、自定义配置 修改配置文件elasticsearch-1.5.1/plugins/word/word.local.conf 6、指定分词算法 修改文件elasticsearch-1.5.1/config/elasticsearch.yml,新增如下配置: index.analysis.analyzer.default.segAlgorithm : "ReverseMinimumMatching" index.analysis.tokenizer.default.segAlgorithm : "ReverseMinimumMatching" 这里segAlgorithm可指定的值有: 正向大匹配算法:MaximumMatching 逆向大匹配算法:ReverseMaximumMatching 正向最小匹配算法:MinimumMatching 逆向最小匹配算法:ReverseMinimumMatching 双向大匹配算法:BidirectionalMaximumMatching 双向最小匹配算法:BidirectionalMinimumMatching 双向大最小匹配算法:BidirectionalMaximumMinimumMatching 全切分算法:FullSegmentation 最少分词算法:MinimalWordCount 大Ngram分值算法:MaxNgramScore 如不指定,默认使用双向大匹配算法:BidirectionalMaximumMatching 19、Luke插件: 1、下载http://luke.googlecode.com/files/lukeall-4.0.0-ALPHA.jar(国内不能访问) 2、下载并解压Java中文分词组件word-1.0-bin.zip:http://pan.baidu.com/s/1dDziDFz 3、将解压后的 Java中文分词组件word-1.0-bin/word-1.0 文件夹里面的4个jar包解压到当前文件夹 用压缩解压工具如winrar打开lukeall-4.0.0-ALPHA.jar,将当前文件夹里面除了META-INF文件夹、.jar、 .bat、.html、word.local.conf文件外的其他所有文件拖到lukeall-4.0.0-ALPHA.jar里面 4、执行命令 java -jar lukeall-4.0.0-ALPHA.jar 启动luke,在Search选项卡的Analysis里面 就可以选择 org.apdplat.word.lucene.ChineseWordAnalyzer 分词器了 5、在Plugins选项卡的Available analyzers found on the current classpath里面也可以选择 org.apdplat.word.lucene.ChineseWordAnalyzer 分词器 注意:如果你要自己集成word分词器的其他版本,在项目根目录下运行mvn install编译项目,然后运行命令 mvn dependency:copy-dependencies复制依赖的jar包,接着在target/dependency/目录下就会有所有 的依赖jar包。其中target/dependency/slf4j-api-1.6.4.jar是word分词器使用的日志框架, target/dependency/logback-classic-0.9.28.jar和 target/dependency/logback-core-0.9.28.jar是word分词器推荐使用的日志实现,日志实现的配置文件 路径位于target/classes/logback.xml,target/word-1.3.jar是word分词器的主jar包,如果需要 自定义词典,则需要修改分词器配置文件target/classes/word.conf 已经集成好的Luke插件下载(适用于lucene4.0.0) :lukeall-4.0.0-ALPHA-with-word-1.0.jar 已经集成好的Luke插件下载(适用于lucene4.10.3):lukeall-4.10.3-with-word-1.2.jar 20、词向量: 从大规模语料中统计一个词的上下文相关词,并用这些上下文相关词组成的向量来表达这个词。 通过计算词向量的相似性,即可得到词的相似性。 相似性的假设是建立在如果两个词的上下文相关词越相似,那么这两个词就越相似这个前提下的。 通过运行项目根目录下的脚本demo-word-vector-corpus.bat来体验word项目自带语料库的效果 如果有自己的文本内容,可以使用脚本demo-word-vector-file.bat来对文本分词、建立词向量、计算相似性 “Java中的word分词怎么使用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联-成都网站建设公司网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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