这是我第一次写博客，里面有些内容可能描述不当，但是我能保证最后的程序可以在eclipse环境下运行最近有了作业，要求写中文分词程序，主要是依据一个词典，txt文本，里面是词语，然后要求依据词典，对输入的一句话进行分词。txt的部分截图见下：首先，要明确中文分词，需要包含的功能：读取txt文件的数据存储词语的容器，这里可以使用array，但是推荐使用set具体中文分词的比对逻辑过程首先读取txt文件
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2023-07-20 10:42:52
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开发中 遇到关键词搜索的情况，需要对输入内容
分词进行模糊匹配，下面推荐一个
分词插件-结巴
分词。源码地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis1.引入相关jar<dependency>
<groupId>com.huaban</groupId>
<artifactId>jieba-ana
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2023-07-05 15:47:30
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1.基于字标注的分词方法基于字标注的方法的实际上是构词方法，即把分词过程视为字在一串字的序列中的标注问题。由于每个字在构造成词的时候，都有一个确定的位置。也即对于词中的一个字来说，它只能是词首字、词中字、词尾字或单字词一个身份。以常用的4-tag标注系统为例，假如规定每个字最多有四个构词位置，即：B(词首)M(词中)E(词尾)S(单独成词)这里的$\lbrace B, M, E, S\rbrace
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2023-07-21 17:52:53
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分词技术在搜索引擎，信息提取，机器翻译等领域的重要地位与应用就不敖述了。步入正题：）
<!--[if !supportLists]-->
一、 <!--[endif]-->项目概述
本切分系统的统计语料是用我们学校自己开放的那部分，大家可以在
这里 下载，中文字符约184万，当
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2023-10-04 11:05:03
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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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一、什么是分词： 分 词就是将连续的字（词）序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。《信息处理用现代汉语分词规范》中对分词的定义是：从信息处理需要出发，按照特定的规 范，对汉语按分词单位进行划分的过程。对于英文分词，只要简单地以空格为分界符就能很好地把句子分析出来。这是由于英文是以词为单位的。不同于英文，计算 机对中文分词时，由于中文句子中词与词之间是没有空格
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2023-08-22 23:46:05
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利用java简单的中文分词功能模块利用java简单的中文分词功能模块第一步：在复制下列代码到您的编程软件项目里之前，还需要下载两个jar包IKAnalyzer2012.jarlucene-core-3.6.0.jar百度网盘下载地址https://pan.baidu.com/s/1oGec_mqU7PdqkKdA-H4k0Q提取码: 9egm第二布：将两个jar包复制到任意一个文件中(或者你可以新
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2023-09-13 22:58:19
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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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jiebajieba分词的算法主要有以下三种：1、基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）； 2、基于DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最有可能的分词结果），根据最大概率路径分词； 3、对于新词(词库中没有的词），采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。jieba分词接下来我们进行jieba分词练习，第一步首先引
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2023-09-21 11:45:01
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由于elasticSearch版本更新频繁，此笔记适用ES版本为 7.10.2此笔记摘录自《Elasticsearch搜索引擎构建入门与实战》第一版文中涉及代码适用于kibana开发工具，其他如es-head则语法会不太相同elasticSearch学习笔记03-分词es的分词功能十分强大且复杂，此篇来详细了解此篇不适合小白入门，不对分词基本概念做过多解释1.测试分词器先测试standard分词器
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2023-12-31 15:46:57
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# Java实现智能分词
在自然语言处理领域，分词是一个非常重要的任务。对于人类来说，分词是一种自然而然的能力，但对于计算机来说，分词就需要利用一些算法和技术来实现。在Java中，我们可以利用一些开源的库来实现智能分词，比如HanLP（Han Language Processing）。
## HanLP简介
HanLP是由一系列NLP（Natural Language Processing）
原创
2024-03-25 05:19:32
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# Java实现只能分词
在自然语言处理（NLP）中，分词是将长文本切分成单独的词语或词汇的过程。对于中文等没有明显分隔符的语言，分词显得尤为重要。本文将介绍如何使用Java实现一个最简单的只能分词器。
## 什么是只能分词
只能分词指在分词过程中，只能依靠词典中的词汇进行切分，无法进行新词的识别。这种方法虽然简单，但在处理词汇较为固定的文本时，如技术文档或法律文本，能够有效提高分词的效率。
原创
2024-09-28 05:10:16
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# Java 实现分词检索的教程
在当今信息爆炸的时代，如何快速有效地查找到有用的信息是一个重要的问题。分词检索可以帮助我们将一段文本拆分为独立的词汇，以便于快速检索。本文将介绍如何用 Java 实现分词检索功能。
## 整体流程
下面是实现分词检索的主要步骤，整个流程可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
文章目录自然语言处理系列二十分词工具实战Java的mmseg4j分词总结 自然语言处理系列二十分词工具实战分词工具有Java、Python、C++实现的，这里给大家推荐目前最流行的分词工具。CRF++是采用C++语言编写，但可以用Python来调用。HanLP是用Java编写的，也可以用Python调用。IK分词和mmseg4j分词也是用Java编写，经常集成在搜索引擎Solr和Elastics
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2024-05-22 20:53:15
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对于分词系统的实现来说，主要应集中在两方面的考虑上：一是对语料库的组织，二是分词策略的制订。1. Tire树Tire树，即字典树，是通过字串的公共前缀来对字串进行统计、排序及存储的一种树形结构。其具有如下三个性质：1) 根节点不包含字符(或汉字)，除根节点以外的每个节点只能包含一个字符(汉字)2
中科院计算所ICTCLAS 5.0ICTCLAS的含义是:Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System(中科院)计算技术研究所,中文词法分析系统 主要功能包括:中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。 ICTCLAS采用了层叠隐马尔可夫模型（Hierarchica
最近高产似母猪，写了个基于AP的中文分词器，在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%。最重要的是，只训练了5个迭代；包含语料加载等IO操作在内，整个训练一共才花费23秒。应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后，F值才下降不到0.1个百分点，体积控制在11兆。如果训练一百个迭代，F值可达到96.31%，训练时间两分多钟。数据在一台普通的IBM兼容机上得到：head /proc/
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2024-08-08 10:57:26
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对于分词系统的实现来说，主要应集中在两方面的考虑上：一是对语料库的组织，二是分词策略的制订。1. Tire树Tire树，即字典树，是通过字串的公共前缀来对字串进行统计、排序及存储的一种树形结构。其具有如下三个性质：1) 根节点不包含字符(或汉字)，除根节点以外的每个节点只能包含一个字符(汉字)2
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2024-06-13 14:56:58
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前言我们在对英文句子分词的时候，一般采用采用的分词器是WhiteSpaceTokenizerFactory，有一次因业务要求，需要根据某一个特殊字符(以逗号分词，以竖线分词)分词。感觉这种需求可能与WhiteSpaceTokenizerFactory相像，于是自己根据Solr源码自定义了分词策略。业务场景有一次，我拿到的数据都是以竖线“|”分隔，分词的时候，需要以竖线为分词单元。比如下面的这一堆数
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2023-09-12 11:51:18
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Hanlp中使用纯JAVA实现CRF分词与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于条件随机场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。本文（HanLP）使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码，内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。开源项目本文代码已集成到HanLP中开源：http://hanlp.c
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2024-08-07 08:45:22
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