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word分词器java源码

word分词是一个Java实现的中文分词组件，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。 同时提供了Lucene、Solr、ElasticSearch插件。 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 words = WordSegmenter.seg("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者"); 保留停用词：List words = WordSegmenter.segWithStopWords("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者"); 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", SegmentationA

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《信息处理用现代汉语分词规范》：研究分词或者自然语言处理的必备啊。

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nlp 自然语言处理：中文分词，打标签，文章匹配相似度 打标签： extra_tags.py： 关键函数：extarct_tags ，通过help(jieba.analyse.extarct_tags) 查看 函数提示如下： withWeight：单词权重 allowPOS：单词性质，参看 withFlag： ====================================================== Help on method extract_tags in module jieba.analyse.tfidf: extract_tags(self, sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False) method of jieba.analyse.tfidf.TFIDF instance

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