摘要:最初,它是以开源项目为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。填补了国内中文分词方面开源组件的空白,致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。中文分词追求分词的高效率和用户良好体验。
1:Elasticsearch的开源中文分词器 IK Analysis(Star:2471)
IK中文分词器在Elasticsearch上的使用。原生IK中文分词是从文件系统中读取词典,es-ik本身可扩展成从不同的源读取词典。目前提供从sqlite3数据库中读取。es-ik-plugin-sqlite3使用方法: 1. 在elasticsearch.yml中设置你的sqlite3词典的位置: ik_analysis_db_path: /opt/ik/dictionary.db 我提供了默认的词典:https:/...
2:开源的java中文分词库 IKAnalyzer(Star:343)
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4个大版本。最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开始,IK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...
3:java开源中文分词 Ansj(Star:3019)
Ansj中文分词 这是一个ictclas的java实现.基本上重写了所有的数据结构和算法.词典是用的开源版的ictclas所提供的.并且进行了部分的人工优化 内存中中文分词每秒钟大约100万字(速度上已经超越ictclas) 文件读取分词每秒钟大约30万字 准确率能达到96%以上 目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典 可以应用到自...
4:结巴分词 ElasticSearch 插件(Star:188)
elasticsearch官方只提供smartcn这个中文分词插件,效果不是很好,好在国内有medcl大神(国内最早研究es的人之一)写的两个中文分词插件,一个是ik的,一个是mmseg的
5:Java分布式中文分词组件 - word分词(Star:672)
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
6:Java开源中文分词器jcseg(Star:400)
Jcseg是什么? Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级开源中文分词器,同时集成了关键字提取,关键短语提取,关键句子提取和文章自动摘要等功能,并且提供了最新版本的lucene, solr, elasticsearch的分词接口, Jcseg自带了一个 jcseg.properties文件...
7:中文分词库Paoding
庖丁中文分词库是一个使用Java开发的,可结合到Lucene应用中的,为互联网、企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件。Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白,致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。 Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验。 Paoding...
8:中文分词器mmseg4j
1、mmseg4j 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法(http://technology.chtsai.org/... )实现的中文分词器,并实现 lucene 的 analyzer 和 solr 的TokenizerFactory 以方便在Lucene和Solr中使...
9:中文分词Ansj(Star:3015)
Ansj中文分词 这是一个ictclas的java实现.基本上重写了所有的数据结构和算法.词典是用的开源版的ictclas所提供的.并且进行了部分的人工优化 内存中中文分词每秒钟大约100万字(速度上已经超越ictclas) 文件读取分词每秒钟大约30万字 准确率能达到96%以上 目前实现了....
10:Lucene中文分词库ICTCLAS4J
ictclas4j中文分词系统是sinboy在中科院张华平和刘群老师的研制的FreeICTCLAS的基础上完成的一个java开源分词项目,简化了原分词程序的复杂度,旨在为广大的中文分词爱好者一个更好的学习机会。
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摘要:分词的算法中文分词有难度,不过也有成熟的解决方案。例如通过人民日报训练的分词系统,在网络玄幻小说上,分词的效果就不会好。三的优点是开源的,号称是中,最好的中文分词组件。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000016359704?w=1350&h=900); 题图:by Lucas Davies 一、前言 分词,我想是大多数...
摘要:是你学习从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。的数学基础最主要是高等数学线性代数概率论与数理统计三门课程,这三门课程是本科必修的。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。书籍介绍深度学习通常又被称为花书,深度学习领域最经典的畅销书。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000019011569); 【导读】本文由知名开源平...
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