Hadoop分词算法是一种用于处理大规模文本数据的工具，能够将自然语言文本分解成单独的词语或短语。这对于许多自然语言处理（NLP）任务非常重要，例如情感分析、主题建模和信息检索。本文将详细探讨Hadoop分词算法的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及应用场景，帮助读者深入理解这一技术。
### 背景描述
在大数据环境下，文本分析需求不断上升。Hadoop作为一个广泛使用的分布式计算
导读：大数据集群从最初开始建设时，一般都采用存算一体化的架构，主要是考虑部署简单、管理起来也方便。但是随着集群规模的不断扩大，在整个集群的资源规划和稳定性上都遭受到了不同程度的挑战。业务数据不断增长和技术框架的不断革新，导致集群资源无法始终维护在一个存储和计算比较均衡的状态。因此，对集群适当做一些存储和计算的拆分，一方面可以提升集群的稳定性和性能，另外一方面，也可以降低整体的成本。达到降本增效的效
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2023-11-06 19:24:13
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算法介绍最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。关于TFIDF。计算公式比较简单，如下：预处理由于需要处理的候选词大约后3w+，并且语料文档数有1w+，直接挨个文本遍历的话很耗时，每个词处理时间都要一分钟以上。为了缩短时间，首先进行分词，一个词输出为一行方便统计，分词工具选择的是HanLp。然后，将一个领域的文档合并到一个文件中，并用“$$$”标识符分割，方便
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2023-07-07 18:08:08
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算法介绍最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html。计算公式比较简单，如下：预处理由于需要处理的候选词大约后3w+，并且语料文档数有1w+，直接挨个文本遍历的话很耗时，每个词处理时间都要一分钟以上。为了缩短时间，首先进行分词
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2023-06-21 21:22:49
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# Java中的分词算法
分词是自然语言处理（NLP）中的一项基本任务，旨在将连续的文字序列分割成独立的词语。在中文处理中，分词尤其复杂，因为中文没有空格等明显的词界标识。本文将介绍一种基本的分词算法，并用Java进行实现。
## 分词算法简介
### 基本思路
分词的基本思路是从一个待分词的字符串中，通过查找词典中的词语进行分割。常见的分词方法有：
1. **基于字典的分词**：通过不
采用java图形化界面编写了java语言的词法分析器，该分析器可识别所有java关键字。软件工程课程中编译原理实验。Keyword.jvavpackage org.kyc.test1;
public class Keyword {
private String keyword; //存储关键字字符
private int keywordindex;//存储关键字的下标
Keyword[]
目录中文分词简介什么是分词分词算法有哪些什么是一个好的分词算法基于匹配规则方法前向最大匹配（forward-max matching）后向最大匹配（backward-max matching）双向匹配（Bi-direction Matching）基于概率统计语言模型HMM/CRF讲个段子日/ 照香炉/ 生/ 紫烟
日照/ 香炉/ 生/ 紫烟下面我们一起来学习分词算法吧中文分词简介什么是分词借用百度
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2023-08-12 21:35:48
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## Hadoop分词实现流程
### 1. 简介
在开始之前，让我们先了解一下Hadoop分词的概念和作用。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大规模数据，并且具有高容错性和可扩展性。分词是指将一段文本按照一定的规则切分成一个个有意义的词语，是自然语言处理和文本挖掘等领域中的重要预处理步骤之一。Hadoop分词的目的是将大规模文本数据分布式地进行分词处理，使得处理速度更快并且能
原创
2023-08-22 05:33:30
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ElasticSearch1、ElasticSearch学习随笔之基础介绍 2、ElasticSearch学习随笔之简单操作 3、ElasticSearch学习随笔之java api 操作 4、ElasticSearch学习随笔之SpringBoot Starter 操作 5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作 6、ElasticSearch学习随笔之分词算法 7、ElasticSear
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2024-08-09 15:55:37
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效果：中文分词统计出现次数并排序 直接看代码：import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.*;
/**
* Created
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2024-02-09 21:33:12
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新建一个Maven项目，修改pom.xml文件内容：注意版本的不同；<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.lucene/lucene-analyzers-smartcn -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
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2023-07-19 13:41:36
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之前发文剖析了「结巴分词」中用「DAG」和「Viterbi」算法进行中文分词的两个方案。有了前面的基础，这里再来讨论词性标注(POS)与关键词提取。词性标注如图，在 DAG分词时所用的 dict 里面含有词汇、词频和词性三个信息。所以，最简单的情况下，只需要在分词时查询 dict 记录下每个词的词性即可。对于 dict 中没有给出 pos 信息，或者采用 Viterbi 算法对 OOV 做分词时，
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2023-08-04 17:45:05
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package com.huawei.cloud.phone.platform.app.api.web.controller;import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.Set;public class analyzer {/**
* 最大匹配分词算法
*
* @author JYC506
*/
p
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2023-06-13 22:24:55
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现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法 基于字符串匹配的分词方法：这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词） 1）正向最大匹配法（由左到右的方向） 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）: 3）最少切分（使每一句中切出的词数最小） 4
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2023-12-13 21:08:32
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一、前言学习huggingface tokenizers 库。首先介绍三大类分词算法：词级、字符级、子词级算法；然后介绍五种常用的子词级（subword ）算法：BPE、BBPE、WordPiece、Unigram、SentencePiece。二、常用分词算法大类：词级、字符级、子词级词表通常在模型预训练语料库上训练而成，包括不同的分词方式，例如对 “Don’t you love ? Transf
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2024-08-09 17:41:54
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原理是，将每个句子换算成一个向量，计算向量的余弦相似度，取相似度最大的句子作为匹配结果。本质还是分词处理，词汇出现次数比较。分词的原理是，将所有句子去重得到总的词库，每个句子分词后与总词库作比较得到该句子的向量。为什么要这么做呢？方便数值计算。余弦相似度表征两个向量的相似程度，向量的夹角越小余弦相似度越大。计算公式为package test;
import com.hankcs.hanlp.to
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2023-08-17 19:03:26
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目录概述从序列到图Unigram 模型Bigram 模型实现 概述分词是NLP任务Pipeline中的重要步骤，一般来说都需要将句子切分成词之后，才能进一步把词进行向量化，最终输出各种各样的数学模型中，从而完成特定的NLP任务。中文不同于英文句子那样天然会用空格分割单词，所以中文句子切成独立的词相对困难，并且中文句子的词是上下文相关的，不同的分词方式会导致同一个句子出现不同含义。例如: 研究所取
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2024-01-11 08:49:45
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要求使用Java，输入中文语句，分解为词语并输出。思路将词库读入list数组，读入语句，分割语句，和字典的词进行比对，使用逆向检索的方法。（使用逆向的方法是因为逆向更符合中文语句的组词方式）代码第一部分读入词库定义字符串ss，将字符串使用split方法来进行分割，split的使用方法：如果每个，分割一次，则表达式为split(","),如果语句之件为空格，则表达式为split(" ")public
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2023-05-25 14:22:34
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首先这个词典管理类Dictionary类采用的设计模式是单立模式，实现的代码：1. /*
2. * 词典单子实例
3. */
4. private static final Dictionary singleton;
5.
6. /*
7. * 词典初始化
8. */
9. static{
10. new Dictionary();
11. }
12. pri
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2024-03-06 10:08:34
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本文并非原创算法，但是经过我的改进已将原创改为Java实现， 目前比较流行的几大分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。本文采用的是基于字符串匹配法。 正向最大匹配分词： 该算法是基于分词词典实现，从字符串左侧
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2024-03-11 22:40:04
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