# 如何使用Java结巴分词做字符串匹配
## 流程图
```mermaid
erDiagram
小白开发者 --> 结巴分词: 请求帮助
结巴分词 --> 小白开发者: 提供帮助
```
## 整个流程
下面是实现“Java结巴分词 做字符串匹配”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入结巴分词的依赖 |
| 2 | 初始化分词
原创
2024-03-31 04:22:17
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目录 前言目录分词中的基本问题分词规范歧义切分未登录词识别常用的汉语分词方法基于词典的分词方法基于字的分词方法总结参考文献 前言分词或说切词是自然语言处理中一个经典且基础的问题，在平时的工作中也反复的接触到分词问题，用到了不同的模型，不同的方法应用在各个领域中，所以想对分词问题做一个系统的梳理。大多数分词问题主要是针对类似汉语、韩语、日语等，词语之间并没有天然的分割，而像英语等，句子中是带有
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2023-08-23 20:03:51
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# 教你如何实现Java字符串分词匹配
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(输入待匹配字符串和关键词) --> B(将字符串转为字符串数组)
B --> C(遍历字符串数组)
C --> D(使用contains方法匹配关键词)
D --> E{匹配成功?}
E -->|是| F(输出匹配成功信息)
E -->|
原创
2024-03-24 07:08:31
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jieba（结巴）是一个强大的分词库，完美支持中文分词，本文对其基本用法做一个简要总结。1.安装jiebapip install jieba 2.简单用法结巴分词分为三种模式：精确模式（默认）、全模式和搜索引擎模式，下面对这三种模式分别举例介绍：(1)精确模式import jieba s = u'我想和女朋友一起去北京故宫博物院参观和闲逛。'cut = jieba.cut(s) prin
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2023-11-10 10:40:21
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转自一个很不错的博客，结合自己的理解，记录一下。作者：zhbzz2007 出处： 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！结巴分词的原理，结合一个面试题：有一个词典，词典里面有每个词对应的权重，有一句话，用这个词典进行分词，要求分完之后的每个词都必须在这个词典中出现过，目标是让这句话的权重最大。 涉及算法：基于前缀词典实现词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（D
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2024-08-26 21:13:53
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结巴分词（自然语言处理之中文分词器）前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合，对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法。jieba分词支持三种分词模式： 1. 精确模式, 试图将句子最精确地切开，适合文本分析： 2. 全模式，把句
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2024-06-03 10:10:42
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利用结巴分词来进行词频的统计，并输出到文件中。结巴分词的特点：支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持自定义词典MIT 授权协议算法：基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情
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2023-12-26 19:50:47
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一.介绍：jieba:“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.完整文档见 :GitHub: https://github.com/
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2023-07-20 15:03:49
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1. jieba 中文分词处理import jieba
text = "大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。"
cut_result = jieba.cut(text, cut_all=True) # 全模式
print(cut_result)
print("\n全模式 : " + "/ ".join(cut_result))
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2024-07-12 08:47:03
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# 结巴分词在Java中的应用
分词是自然语言处理中的一项基础任务，尤其在中文处理中尤为重要。结巴分词，因为其高效性和准确性，被广泛应用于各种中文文本处理中。在本文中，我们将介绍结巴分词的原理、在Java中的实现，以及一些简单的代码示例。
## 一、分词的基本概念
分词的任务是将一段连续的文本切分成一个个有意义的词语。在中文中，因没有明显的词与词之间的空格，分词显得尤为复杂。结巴分词采用基于
给字符串做相似匹配的Java算法
## 引言
在日常生活和工作中，我们经常需要对字符串进行相似匹配。比如在搜索引擎中，当我们输入一个关键词进行搜索时，搜索引擎往往会返回一些与该关键词相似的结果；在文本处理中，我们需要对一篇文章中的关键词进行提取和分类；在数据分析中，我们需要对大量的文本数据进行聚类和分类等等。字符串相似匹配是一个非常重要且常用的技术。
本文将介绍一些常用的字符串相似匹配算法，
原创
2023-11-28 03:29:21
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结巴分词详解 1
中文分词介绍
中文分词特点词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分汉语是以字位单位，不像西方语言，词与词之间没有空格之类的标志指示词的边界分词问题为中文文本处理的基础性工作,分词的好坏对后面的中文信息处理其关键作用中文分词的难点 分词规范，词的定义还不明确 (《统计自然语言处理》宗成庆)歧义切分问题，交集型切分问题，多义组合型切分歧义等&nb
一、下载地址 1.https://github.com/fukuball/jieba-php二、简介 “结巴”中文分词：做最好的PHP中文分词，中文断词组件。/“结巴”（中文为“口吃”）中文分词：建立最好的PHP中文分词模块。 目前翻译版为jieba-0.26版本，未来再慢慢往上升
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2023-12-16 09:54:09
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2021SC@SDUSC jieba分词用到的算法: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法jieba分词最主要的函数cut的前半部分主要是根据用户指定的模式 用 正则表达式 将输入的文本 分块(bloc
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2024-05-16 06:49:52
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一、jieba介绍 jieba库是一个简单实用的中文自然语言处理分词库。jieba分词属于概率语言模型分词。概率语言模型分词的任务是：在全切分所得的所有结果中求某个切分方案S，使得P(S)最大。jieba支持三种分词模式：全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切
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2024-01-17 09:25:07
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字符串匹配算就是给定两个串，查找一个串是否在另一个串里面。为解决这个问题由此衍生了两个算法，B BF 算法和 KMP 算法。下面就来了解一下这两个算法吧。1.用java实现 BF 算法BF算法又称为暴力算法，它的核心思想是：从下标为 0 处比较主串和子串，若相等，则依次向下比较，直到子串结束，则得到匹配结果，若不相等，则主串回溯到下标为 1 处和子串下标为 0 处比较，依次类推，直到得到结果。优点
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2023-05-31 12:27:24
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题目描述：处理字符串操作相关问题时，常见的做法是从字符串尾部开始编辑，从后往前逆向操作。 这么做的原因是因为字符串的尾部往往有足够空间，可以直接修改而不用担心覆盖字符串前面的数据。题解：对于字符串查找问题，可使用双重 for 循环解决，效率更高的则为 KMP 算法。双重 for 循环的使用
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2023-08-16 18:31:50
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我最近复习一道困难程度的算法题，发现了许多有趣之处。在借鉴了他人解法后，发现从最简单的情况反推到原题是一种解锁新进阶的感觉。从递归到动态规划，思维上一步一步递进，如同一部跌宕起伏的小说，记录下来和诸君共赏之。题目如下：给你一个字符串 s 和一个字符规律 p，请你来实现一个支持 '.' 和 '*' 的正则表达式匹配。
'.' 匹配任意单个字符
'*' 匹配零个或多个前面的那一个元素
所谓匹配，是要
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2023-08-05 00:32:36
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就是前面说的中文分词，这里需要介绍的是一个分词效果较好，使用起来像但方便的Python模块：结巴。一、结巴中文分词采用的算法基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法二、结巴中文分词支持的分词模式目前结巴分词支持
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2023-08-20 20:32:02
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1.首先在pom文件中加载maven依赖1 <dependency>
2 <groupId>com.huaban</groupId>
3 <artifactId>jieba-analysis</artifactId>
4 <version>1.0.2</version>
5 </dependenc
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2023-07-06 11:35:50
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