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分词预处理java代码 java分词工具类
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java如何分词？？
如果你的分词规则是在一个字符串的开头和结尾加上"_"，然后两个字符一分的话，代码可以这样写：
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Participle
{
private static final String HEAD_END_STR = "_";
private static final int PARTICIPLE_LENGTH = 2;
public static void main(String[] args)
{
String exampleWord = "计算机";
exampleWord = "_" + exampleWord + "_";
int length = exampleWord.length();
ListString result = new ArrayListString();
for (int i = 0; i length - 1; i++)
{
String str = exampleWord.substring(i, i + PARTICIPLE_LENGTH);
result.add(str);
}
System.out.println(result);
}
}
输出结果：_计, 计算, 算机, 机_
在线等，比较急！！！我用java版的结巴分词写了一段代码，怎样将它输出到指定的txt文件中？
String str = segmenter.sentenceProcess(s);
System.out.println(str);
BufferedWriter out = new BufferedWriter(new FileWriter("F:\\out.txt"));
out.append(str);
java编个中文分词的程序
import java.io.Reader;
import java.io.StringReader;
import org.apache.lucene.analysis.*;
import org.apache.lucene.analysis.cjk.CJKAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.cn.ChineseAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.mira.lucene.analysis.MIK_CAnalyzer;
public class JeAnalyzer {
public static void testStandard(String testString) {
try {
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
StopFilter sf = (StopFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.err.println("=====standard analyzer====");
Token t;
while ((t = sf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void testCJK(String testString) {
try {
Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
StopFilter sf = (StopFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.err.println("=====cjk analyzer====");
Token t;
while ((t = sf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void testChiniese(String testString) {
try {
Analyzer analyzer = new ChineseAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
TokenFilter tf = (TokenFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.err.println("=====chinese analyzer====");
Token t;
while ((t = tf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static String transJe(String testString, String c1, String c2) {
String result = "";
try {
Analyzer analyzer = new MIK_CAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
TokenStream ts = (TokenStream) analyzer.tokenStream("", r);
Token t;
while ((t = ts.next()) != null) {
result += t.termText() + ",";
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
try {
String testString = "中文分词的方法其实不局限于中文应用，也被应用到英文处理，如手写识别，单词之间的空格就很清楚，中文分词方法可以帮助判别英文单词的边界";
System.out.println("测试的语句 "+testString);
String sResult[] = transJe(testString, "gb2312", "utf-8").split(",");
for (int i = 0; i sResult.length; i++) {
System.out.println(sResult[i]);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
jar包
lucene-analyzers-2.4.1.jar
lucene-core-2.4.1.jar
IKAnalyzer2.0.2OBF.jar
有没有利用斯坦福自然语言库处理英文信息的分词代码 java
众所周知分词预处理java代码，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为分词预处理java代码：“分词预处理java代码我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。分词预处理java代码我是一个学生，分词的结果是分词预处理java代码：我 是 一个 学生。
中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。
现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
1、基于字符串匹配的分词方法
这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下：
1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；
2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）。
还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹法和逆向最大匹法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。
对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做详细论述。
2、基于理解的分词方法
这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
3、基于统计的分词方法
从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法。笔者了解，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，相当于用中中的复方概念，即用不同的才综合起来去医治疾病，同样，对于中文词的识别，需要多种算法来处理不同的问题。
用java读取文档并分词。
需要commons-io包, 或者自己写读文件分词预处理java代码的部分
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
public class Test20 {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
String str = null;
try {
str = FileUtils.readFileToString(new File("e.txt"));
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
Pattern p = Pattern.compile("\\b[\\w-']+\\b");
Matcher m = p.matcher(str);
ListWord words = new ArrayListWord();
while(m.find()){
add(words, m.group().trim());
}
Collections.sort(words, new ComparatorWord(){
@Override
public int compare(Word o1, Word o2) {
// TODO Auto-generated method stub
return o1.getWord().compareTo(o2.getWord());
}});
System.out.println(words);
}
private static void add(ListWord words, String word) {
// TODO Auto-generated method stub
for(Word temp : words){
if(temp.getWord().equals(word)){
temp.setCount(temp.getCount() + 1);
return;
}
}
Word w = new Word();
w.setWord(word);
words.add(w);
}
}
class Word{
private String word;
private int count = 1;
public String getWord() {
return word;
}
public void setWord(String word) {
this.word = word;
}
public int getCount() {
return count;
}
public void setCount(int count) {
this.count = count;
}
@Override
public String toString() {
return "Word [word=" + word + ", count=" + count + "]";
}
}
java语言编写一个String的分词程序，功能就是计算输入英文句子的单词个数
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
public class Danci {
public static void main(String[] args){
String str = new String();
System.out.print("请输入一个英文句子：");
try{
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));//获取键盘输入
str = br.readLine();
}catch(IOException e){
e.printStackTrace();
}
String []s = str.split(" ");//转换成数组
System.out.println("你输入的句子共有单词 "+s.length+" 个");//s.length获取数组长度
}
}
//此程序只能获取一句话的单词个数.
关于分词预处理java代码和java分词工具类的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
