一、前言

之前做solr索引的时候就使用了ANSJ进行中文分词，用着挺好，然而当时没有写博客记录的习惯。最近又尝试了好几种JAVA下的中文分词库，个人感觉还是ANSJ好用，在这里简单总结之。

二、什么是中文分词

百度百科对其定义如下：

中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比之英文要复杂的多、困难的多。

简单说来。比如说小明和服务生小黄相爱了，这句简单的话我们一看就明白，这说的是两个人打架了，但是对于计算机来说他根本不明白你在说什么，即使你将中文所有词语库告诉电脑，它也不知道到底是小明和小黄的爱情故事还是小明和和服诱惑的故事。这就是中文分词。

关于中文分词的深层理论等，我就不在此讲述了，我本身也对此块理论没有深入的领会，直接来讲述ANSJ的使用。

三、ANSJ中文分词

3.1 ANSJ简介

其Github地址为https://github.com/NLPchina/ansj_seg。其中有对其简单介绍：

这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现.

分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上

目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能

可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目.

3.2 ANSJ安装

最简单的方式是下载jar包，直接导入项目中，在Github上都有详细介绍。在这里需要说明的是请下载其各种词库（library文件夹），然后直接将该文件夹拷贝到项目的根目录下。这样项目启动的时候就会自动加载词库。https://github.com/NLPchina/ansj_seg/wiki/在上述项目WIKI中也详细讲述了ANSJ的理论及使用方法等。

3.3 ANSJ使用

  1. 分词方式

ANSJ提供了多种分词方式，如下：

System.out.println("BASE");
System.out.println(BaseAnalysis.parse(str));
System.out.println("TO");
System.out.println(ToAnalysis.parse(str));
System.out.println("DIC");
System.out.println(DicAnalysis.parse(str));
System.out.println("INDEX");
System.out.println(IndexAnalysis.parse(str));
System.out.println("NLP");
System.out.println(NlpAnalysis.parse(str));

在https://github.com/NLPchina/ansj_seg/wiki/%E5%88%86%E8%AF%8D%E6%96%B9%E5%BC%8F中详细介绍了以上几种分词方式。我对比了ANSJ提供的上述几种分词方式，发现ToAnalysis的方式最好，速度最快，分词效果也很好，所以建议大家直接使用此种分词方式，当然如果你有其他特殊需求也可以测试另外几种分词方式。

当然我在这里要讲述的是词典部分。如果你的业务逻辑很清楚，如某个词语在你的系统中是特殊含义，那么你可以直接将其加到ambiguity.dic文件中。格式如下：

×××  nr  生前    t
习大大  nr

即碰到“习大大”或“×××生前”的时候都按照这种方式进行分词，并且该词的属性就为后面的字母。但是实际中我发现如果default.dic中有此词，ambiguity.dic再添加的话会不起作用，将default.dic中的该词删除即可。

当然如果业务逻辑不是那么明确，也可以在default.dic中添加分词规则，方式如下：

重要    a   37557

此处每行只能添加一个词，第一个为词语，第二个为该词的属性，第三个表示权重，即权重越大，越有可能按照此种方式进行分词。

  1. 关键词提取

使用方式如下：

System.out.println("关键词提取");
KeyWordComputer kwc = new KeyWordComputer(5);
Collection<Keyword> result = kwc.computeArticleTfidf(str);
System.out.println(result);

或者如WIKI中给出标题：

KeyWordComputer kwc = new KeyWordComputer(5);
String title = "维基解密否认斯诺登接受委内瑞拉庇护";
String content = "有俄罗斯国会议员，9号在社交网站推特表示，美国中情局前雇员斯诺登，已经接受委内瑞拉的庇护，不过推文在发布几分钟后随即删除。俄罗斯当局拒绝发表评论，而一直协助斯诺登的维基解密否认他将投靠委内瑞拉。　　俄罗斯国会国际事务委员会主席普什科夫，在个人推特率先披露斯诺登已接受委内瑞拉的庇护建议，令外界以为斯诺登的动向终于有新进展。　　不过推文在几分钟内旋即被删除，普什科夫澄清他是看到俄罗斯国营电视台的新闻才这样说，而电视台已经作出否认，称普什科夫是误解了新闻内容。　　委内瑞拉驻莫斯科大使馆、俄罗斯总统府发言人、以及外交部都拒绝发表评论。而维基解密就否认斯诺登已正式接受委内瑞拉的庇护，说会在适当时间公布有关决定。　　斯诺登相信目前还在莫斯科谢列梅捷沃机场，已滞留两个多星期。他早前向约20个国家提交庇护申请，委内瑞拉、尼加拉瓜和玻利维亚，先后表示答应，不过斯诺登还没作出决定。　　而另一场外交风波，玻利维亚总统莫拉莱斯的专机上星期被欧洲多国以怀疑斯诺登在机上为由拒绝过境事件，涉事国家之一的西班牙突然转口风，外长马加略]号表示愿意就任何误解致歉，但强调当时当局没有关闭领空或不许专机降落。";
Collection<Keyword> result = kwc.computeArticleTfidf(title, content);
System.out.println(result);

实际测试两种方式都能达到很好的提取关键词效果，如果有做关键词云的需求可以考虑。

  1. 自定义分词规则

如果有提取邮箱等分词规则，可以自定义一个Recognition继承Recognition即可。方式如下：

public class RdzaRecognition implements Recognition {    private static final long serialVersionUID = -32133440735240290L;    private static final Nature NATURE = new Nature("rdza");    @Override
    public void recognition(Result result) {

        List<Term> terms = result.getTerms();        for (Term term : terms) {
            String regExp = "rd[z|a]a";
            Pattern p = Pattern.compile(regExp);
            Matcher m = p.matcher(term.getName());            if (m.matches()) {
                term.setNature(NATURE);
            }
        }        for (Iterator<Term> iterator = terms.iterator(); iterator.hasNext(); ) {
            Term term = iterator.next();            if (term.getName() == null) {
                iterator.remove();
            }
        }
    }
}

其实现的是将rdza或者rdaa设置为rdaa属性。实现起来很简单，主要是正则表达式，需要自定义匹配规则即可。

调用方式如下：

ToAnalysis.parse(str).recognition(new RdzaRecognition());

即将默认分词的结果再使用上述规则进行分词。