分词

HanLp 主要功能包括分词、词性标注、关键词提取、自动摘要、依存句法分析、命名实体识别、短语提取、拼音转换、简繁转换等等。 Github地址： https://github.com/hankcs/HanLP 安装教程： https://mp.weixin.qq.com/s/RQ2o15Bm_6qEGEBj3YR_kQ demo地址： https://github.com/hankcs/pyhanlp/tree/master/tests/demos jieba “结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件。 GitHub地址： https://github.com/fxsjy/jieba 安装方法： easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba demo地址： https://github.com/fxsjy/jieba 入门的知识繁杂，广大前辈的资料充足，站在前人的肩膀上，事倍功半！ 贴一个前辈的地址！ 博客地址： https://blog.csdn.net/m0_37306360/column/info/30073/2 来源： CSDN 作者： 锅巴QAQ 链接： https://blog.csdn.net/Pit3369/article/details/94880693

转自：https://my.oschina.net/apdplat/blog/228619#OSC_h4_8 Java 分布式中文分词组件 - word分词 word 分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，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。能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵活控制分词结果，还能使用词性标注、同义标注、反义标注、拼音标注等功能。同时还无缝和Lucene、Solr、ElasticSearch、Luke集成。注意：word1.3需要JDK1.8 Maven 依赖： 在 pom.xml 中指定 dependency ，可用版本有 1.0 、 1.1 、 1.2 ： < dependencies > < dependency > < groupId >org.apdplat</ groupId > < artifactId >word</ artifactId > < version >1.2</ version > </ dependency > </ dependencies > 分词使用方法： 1 、快速体验 运行项目根目录下的脚本 demo

TextCommentSentimentAnalysis 项目源码： TextCommentSentimentAnalysis 一、项目说明    中文文本情感分类:   基于深度学习的情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析（二分类+九分类），可以判定积极和消极，对于消极评论，还可以判断其具体类别，比如物流不好或者服务差等等。   项目具体使用说明请参考文件： ./sentimentAnalysis/项目使用说明文档   项目开发过程记录参考： ./sentimentAnalysis/实验报告 二、项目基础   开发环境和开发工具： Python 3.7.3， TensorFlow 1.14.0， Flask 1.1.1， PyCharm 2019.1.3 (Professional Edition)， JRE: 11.0.2+9-b159.60 amd64， JVM: OpenJDK 64-Bit Server VM by JetBrains s.r.o， Windows 10 10.0   开发时间：2019.7.1–2019.7.12   开发者：Summer   参考视频： 用tensorflow进行中文自然语言处理中的情感分析         源码(用tensorflow进行中文自然语言处理中的情感分析) 三、演示demo 四、开发流程 4.1

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ES 什么是ES文档操作： 　　1.ES 是面向文档 (document oriented) 的，这意味着它可以存储整个对象或文档 (document) 。然而它不仅仅是存储，还会索引 (index) 每个文档的内容使之可以被搜索。在 ES 中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。 　　2.ES文档元素： 　　　　1._index ：索引库，类似于关系型数据库里的“数据库”—它是我们存储和索引关联数据的地方。 　　　　2._type ：在应用中，我们使用对象表示一些“事物” 。 　　　　3.id: 与 _index 和 _type 组合时，就可以在 ELasticsearch 中唯一标识一个文档 。 　　　　4._source ：文档原始数据 。 　　　　5._all ：所有字段的连接字符串 文档的增删改操作（resfoull风格）： 　　1.PUT {index}/{type}/{id} 　　2.POST {index}/{type} 　　3.GET itsource/employee/1?employee DSL查询过滤： 　　什么是查询过滤：只查出你想要的信息 屏蔽多余的信息 　　DSL(Domain Specific Language 特定领域语言 ) 以 JSON 请求体的形式出现

文章目录 ElasticSearch安装 安装JDK 安装ElasticSearch 安装ik中文分词 ElasticSearch和ik分词安装成功 ElasticSearch安装 安装JDK 下载rpm包 wget --no-cookies --no-check-certificate --header "Cookie: gpw_e24=http%3A%2F%2Fwww.oracle.com%2F; oraclelicense=accept-securebackup-cookie" "https://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u201-b09/42970487e3af4f5aa5bca3f542482c60/jdk-8u201-linux-x64.rpm" rpm安装 rpm -ivh jdk-8u201-linux-x64.rpm 安装成功后测试 java javac java -version 命令都能使用 安装ElasticSearch 官网 ElasticSearch 下载 这里我下载的2.4.6版本 wget https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/rpm/elasticsearch/2.4.6

安装jdk 上传jdk安装包到/usr/local/src/java/目录,解压 配置jdk环境变量,vim /etc/profile,添加下面配置 #set java env JAVA_HOME=/usr/local/src/java/jdk1.8.0_51 JAVA_BIN=/usr/local/src/java/jdk1.8.0_51/bin PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH 保存后 source /etc/profile 让配置生效 java -version 查看jdk是否安装好 安装solr solr各版本下载地址 http://archive.apache.org/dist/lucene/solr/ 下载后上传到服务器解压 cd /usr/local/src # 上传 solr-8.1.1.tgz 到 /usr/local/src 目录 # 并解压缩 tar -xzf solr-8.1.1.tgz 启动solr cd /usr/local/src/solr-8.1.1 　　进入solr根目录 bin/solr start -force 　　　　

下载并安装ik分词插件。 ik分词官网: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 方式一： ./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.2.0/elasticsearch-analysis-ik-7.2.0.zip 方式二： a. 在plugins目录下创建目录ik, 并把上述的zip压缩包里的内容解压到ik目录中。 b. 更改ik目录的所有者为ElasticSearch的启动账号 chown -R es ./ik/ c. 修改ik分词器下面的plugin-descriptor.properties文件 vim ./plugin-descriptor.properties 将其中的 elasticsearch.version=7.2.0 改成ElasticSearch的版本, 如 elasticsearch.version=7.2.1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 重启ElasticSearch IK分词器提供了两种analyzer，分别是ik_max_word和ik_smart ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分

简介 支持分词模式 Search模式，用于对用户查询词分词 Index模式，用于对索引文档分词 特性 支持多种分词模式 全角统一转成半角 用户词典功能 conf 目录有整理的搜狗细胞词库 因为性能原因，最新的快照版本去除词性标注，也希望有更好的 Pull Request 可以提供该功能。 简单使用 获取jieba-analysis <dependency> <groupId>com.huaban</groupId> <artifactId>jieba-analysis</artifactId> <version>1.0.2</version> </dependency> 案例 @Test public void testDemo() { JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter(); String[] sentences = new String[] {"这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空，我爱北京，我爱Python和C++。", "我不喜欢日本和服。", "雷猴回归人间。", "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作", "结果婚的和尚未结过婚的"}; for (String sentence : sentences) { System.out.println(segmenter

IK分词器在是一款 基于词典和规则 的中文分词器。本文讲解的IK分词器是独立于elasticsearch、Lucene、solr，可以直接用在java代码中的部分。关于如何开发es分词插件，后续会有文章介绍。 IK分词器的源码： Google Code ，直接下载请点击 这里 。 一、两种分词模式 IK提供两种分词模式：智能模式和细粒度模式（智能：对应es的IK插件的ik_smart，细粒度：对应es的IK插件的ik_max_word）。 先看两种分词模式的demo和效果 import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;import java.io.IOException;import java.io.StringReader; public class IKSegmenterTest { static String text = "IK Analyzer是一个结合词典分词和文法分词的中文分词开源工具包。它使用了全新的正向迭代最细粒度切分算法。"; public static void main(String[] args) throws IOException { IKSegmenter segmenter = new IKSegmenter(new

1. IKAnalyzer3.0介绍 IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文本分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。 1.1 IKAnalyzer3.0特性 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有50万字/秒的高速处理能力。 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。 优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser(作者吐血推荐)；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。 1.2 分词效果示例 文本原文1: IK-Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。分词结果: ik-analyzer|是|一个|一|个|开源|的|基于|java