目录
一、四种分词工具，到底哪种分词工具更好？
二、怎样使用
1.准备环境
1）下载Ansj：
2）Maven依靠配置（如果使用Maven）：
3）下载词库：
2.基本使用
1）引入必要的类：
2）编写分词代码：
3.高级功能
1）自界说词库：
2）停用词过滤：
3）关键词提取：
4.留意事项
1）词库更新：
2）性能优化：
3）文档和示例：
三、总结
一、四种分词工具，到底哪种分词工具更好？
Spark是一套巡行服从很高，速度很快又能提供多种盘算场景的框架，它将数据拉到内存里面，并基于RDD（弹性分布式数据集）进行运算，这就导致它内存服从很高很快。
而在Spark框架下，有四种常用的中文分词工具，分别是：hanLP、ansj、jieba和fudannlp。以下是对于这四种工具的具体解释：
1.hanLP：Han Language Processing，即“汉语言处理”，是一个面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，它基于TensorFlow 2.0构建，旨在普及和落地最前沿的自然语言处理技能。hanLP具备功能美满、性能高效、架构清楚、语料时新、可自界说等特点。其内部算法颠末工业界和学术界的磨练，支持包罗中文在内的多种语言处理。别的，hanLP提供了丰富的预训练模型，并支持并行化处理，可以显著提升处理速度。
2.ansj：基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词Java实现。ansj分词速度快，据测试在Mac Air上每秒可到达200万字左右，同时准确率也能到达96%以上。ansj不但实现了中文分词功能，还支持中文姓名识别、用户自界说词典、关键字提取、自动摘要以及关键字标记等功能。这些特性使得ansj可以应用于自然语言处理等多个范畴，尤其适用于对分词效果要求高的项目。
3.jieba：“结巴”中文分词，是目前最好的Python中文分词组件。jieba分词支持四种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式和paddle模式（利用PaddlePaddle深度学习框架进行分词）。jieba分词还提供了词性标注和关键词抽取等功能，并支持繁体分词和自界说词典。jieba分词的MIT授权协议使得其可以在多种编程语言中实现，包罗Java、C++、Rust等。
4.fudannlp：复旦大学自然语言处理实验室开辟的中文自然语言处理工具。fudannlp提供了包罗中文分词、词性标注、命名实体识别等在内的多种自然语言处理功能。不过，与hanLP、ansj和jieba相比，fudannlp在社区支持、文档美满度以及更新频率上大概稍显不足。
在以上四种工具中，ansj是一个值得推荐的选择。其来由如下：
- 分词效果好：ansj的分词准确率高达96%以上，可以或许满意大多数自然语言处理任务的需求。
- 处理速度快：ansj的分词速度非常快，即使在处理大规模文本数据时也能保持高效。
- 功能丰富：除了基本的中文分词功能外，ansj还支持中文姓名识别、用户自界说词典、关键字提取等高级功能，这些功能在现实应用中非常有效。
- 易于集成：ansj是一个Java实现的分词工具，可以方便地集成到基于Java的Spark项目中。同时，ansj也提供了具体的文档和示例代码，帮助开辟者快速上手。
综上所述，ansj依附其出色的分词效果、处理速度、丰富的功能以及易于集成的特点，成为在Spark框架下进行中文分词的一个优选工具。
二、怎样使用
那么接下来，来具体介绍一下，java怎样使用Ansj进行中文分词：
1.准备环境
1）下载Ansj：
前往Ansj的官方GitHub页面（https://github.com/NLPchina/ansj_seg）下载最新的jar 包，大概直接使用Maven进行依靠管理。
2）Maven依靠配置（如果使用Maven）：
在项目的pom.xml文件中添加Ansj的依靠：xml（请留意将“最新版本号”替换为Ansj的当前最新版本号。）
- <dependency>
- <groupId>org.ansj</groupId>
- <artifactId>ansj_seg</artifactId>
- <version>最新版本号</version>
- </dependency>
Ansj需要依靠词库进行分词，因此需要从Ansj的GitHub页面下载词库（library文件夹），并将其拷贝到项目的根目录下。
2.基本使用
1）引入必要的类：
- import org.ansj.domain.Result;
- import org.ansj.domain.Term;
- import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis;
- public class AnsjSegDemo {
- public static void main(String[] args) {
- String text = "Ansj_Seg 是一个基于 Java 实现的中文分词工具";
- Result result = ToAnalysis.parse(text);
- for (Term term : result) {
- System.out.println(term.getName() + " / " + term.getNatureStr());
- }
- }
- }
3.高级功能
1）自界说词库：
如果Ansj自带的词库无法满意需求，可以创建自界说词库。自界说词库是一个.dic文件，文件中每行包罗一个词语、词性（可选）和权重（可选），以空格或制表符分隔。然后，在代码中指定自界说词库的位置：（请留意将“自界说词库的绝对路径”替换为自界说词库文件的现实路径。）
- MyStaticValue.ENV.put(DicLibrary.DEFAULT, "自定义词库的绝对路径");
停用词是指对文本分析没有现实意义的词语，如“的”、“了”等。Ansj也支持停用词过滤，可以创建一个停用词库文件（.dic），并在分词时将其加载到Ansj中。
3）关键词提取：
Ansj提供了关键词提取功能，可以使用KeyWordComputer类进行关键词提取。例如：
- KeyWordComputer kwc = new KeyWordComputer(5); // 提取前5个关键词
- Collection<Keyword> result = kwc.computeArticleTfidf(text);
- System.out.println(result);
1）词库更新：
Ansj的词库是不断更新的，因此建议定期从Ansj的GitHub页面下载最新的词库。
2）性能优化：
对于大规模文本数据，Ansj提供了多种性能优化战略，如并行化处理、缓存机制等。可以根据现实需求选择合适的优化战略。
3）文档和示例：
Ansj的GitHub页面提供了具体的文档和示例代码，可以帮助开辟者更好地明白和使用Ansj。
三、总结
Spark四种中文分词工具中，推荐ansj，因其分词准确、速度快、功能丰富且易于集成Java项目。使用Ansj需准备环境、引入类、编写分词代码，并可利用高级功能和留意事项优化分词效果。
如果本文章对您有帮助
还请您点赞支持一下，谢谢
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
