技术标签: java 庖丁解牛中文分词
http://code.google.com/p/paoding/
Paoding Analysis摘要
Paoding's Knives 中文分词具有极 高效率 和 高扩展性 。引入隐喻,采用完全的面向对象设计,构思先进。
高效率:在PIII 1G内存个人机器上,1秒 可准确分词 100万 汉字。
采用基于 不限制个数 的词典文件对文章进行有效切分,使能够将对词汇分类定义。
能够对未知的词汇进行合理解析
欢迎
用心的贡献,极其能鼓励人
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2010-01-20 庖丁 Lucene 3.0 升级说明
(代码已提交svn,下载包稍后稍推迟下)
这次升级的主要目的是支持Lucene 3.0,具体改动如下:
(2)使用Java 5.0编译,不再支持Java 1.4,以后的新功能将会在Java 5上开发。
(3)PaodingAnalyzer的调用接口没有改动,但在使用上需要适应Lucene 3.0的API,分词示例如下://生成analyzer实例 Analyzer analyzer = new PaodingAnalyzer(properties); //取得Token流 TokenStream stream = analyzer.tokenStream("", reader); //重置到流的开始位置 stream.reset(); //添加工具类 TermAttribute termAtt = (TermAttribute) stream.addAttribute(TermAttribute.class); OffsetAttribute offAtt = (OffsetAttribute) stream.addAttribute(OffsetAttribute.class); //循环打印所有分词及其位置 while (stream.incrementToken()) { System.out.println(termAtt.term() + " " + offAtt.startOffset() + " " + offAtt.endOffset());}具体使用方法可以参见net.paoding.analysis.analyzer.estimate以及net.paoding.analysis.examples包下面的示例代码。
注意:这里配置环境变量要重新启动系统后生效
我现在测试用的Lucene版本是lucene-2.4.0,它已经能够支持中文分词,但它是采用一元分词(逐字拆分)的方法,即把每一个汉字 当作是一个词,这样会使建立的索引非常庞大,会影响查询效率.所以大多运用lucene的朋友,都会考虑使用其它的中文分词包,这里我就介绍最为常用的" 庖丁解牛"分词包,当然它也是一个值得推荐的中文分词包.
本文主要讲解Lucene如何整合"庖丁解牛"分词包,在整合前,还是先通过一个实例演示一下Lucene自带的中文分词器的分词效果.
package gzu.lyq.luceneAnalyzer;
import java.io.StringReader;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.Token;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
//测试Lucene自带的中文分词器
public class LuceneAnalyzer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//StandardAnalyzer: 一元分词
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
String indexStr = "我的QQ号码是58472399";
StringReader reader = new StringReader(indexStr);
TokenStream ts = analyzer.tokenStream(indexStr, reader);
Token t = ts.next();
while (t != null) {
System.out.print(t.termText()+" ");
t = ts.next();
}
}
}
分词结果:我 的 qq 号 码 是 58472399
通过上面的例子就会发现,Lucene自带分词器是将中文逐字拆分的,这是最为原始的分词方法,现在大都不采用.
下面进入主题,来讲解Lucene和"庖丁解牛"中文分词包的整合.
"庖丁解牛"的下载地址是[url]http://code.google.com/p/paoding/downloads/list[/url],下载好后解压,我解压在E:\paoding2_0_4,进入该目录,首 先将paoding-analysis.jar拷贝到项目的WEB-INF/lib目录;接着需要设置环境变量PAODING_DIC_HOME,变量 名:PAODING_DIC_HOME 变量值:E:\paoding2_0_4\dic 第三步将E:\paoding2_0_4\src目录下的paoding-dic-home.properties属性文件拷贝到项目的src目录下,添 加一行paoding.dic.home=E:/paoding2_0_4/dic 好了,到这里,已经完成了Lucene和"庖丁解牛"的整合,下面写个例子来测试一下.
package gzu.lyq.luceneAnalyzer;
import java.io.StringReader;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.Token;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import net.paoding.analysis.analyzer.PaodingAnalyzer;
//测试"庖丁解牛"中文分词器的分词效果
public class PaodingAnalyzer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Analyzer analyzer = new PaodingAnalyzer();
String indexStr = "我的QQ号码是58472399";
StringReader reader = new StringReader(indexStr);
TokenStream ts = analyzer.tokenStream(indexStr, reader);
Token t = ts.next();
while (t != null) {
System.out.print(t.termText()+" ");
t = ts.next();
}
}
}
分词结果:我的 qq 号码 58472399
如果把indexStr换成是"中华人民共和国万岁" ,那么分词结果为:
中华 华人 人民 共和 共和国 万岁
文章浏览阅读645次。这个肯定是末尾的IDAT了,因为IDAT必须要满了才会开始一下个IDAT,这个明显就是末尾的IDAT了。,对应下面的create_head()代码。,对应下面的create_tail()代码。不要考虑爆破,我已经试了一下,太多情况了。题目来源:UNCTF。_攻防世界困难模式攻略图文
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