本文的目標有兩個：
1、學會使用11大Java開源中文分詞器
2、比較分析11大Java開源中文分詞器的分詞效果
本文給出了11大Java開源中文分詞的使用方法以及分詞結果對比代碼，至於效果哪個好，那要用的人結合自己的應用場景自己來判斷。
11大Java開源中文分詞器，不同的分詞器有不同的用法，定義的介面也不一樣，我們先定義一個統一的介面：
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果
* @author 杨尚川
*/
public interface WordSegmenter {
/**
* 获取文本的所有分词结果
* @param text 文本
* @return 所有的分词结果，去除重复
*/
default public Set<String> seg(String text) {
return segMore(text).values().stream().collect(Collectors.toSet());
}
/**
* 获取文本的所有分词结果
* @param text 文本
* @return 所有的分词结果，KEY 为分词器模式，VALUE 为分词器结果
*/
public Map<String, String> segMore(String text);
}從上面的定義我們知道，在Java中，同樣的方法名稱和參數，但是回傳值不同，這種情況不可以使用重載。
這兩個方法的區別在於返回值，每個分詞器可能有多種分詞模式，每種模式的分詞結果都可能不相同，第一個方法忽略分詞器模式，返回所有模式的所有不重複分詞結果，第二個方法傳回每一種分詞器模式及其對應的分詞結果。
在這裡，需要注意的是我們使用了Java8中的新特性預設方法，並使用stream把一個map的value轉換為不重複的集合。
下面我們利用這11大分詞器來實作這個介面：
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
for(SegmentationAlgorithm segmentationAlgorithm : SegmentationAlgorithm.values()){
map.put(segmentationAlgorithm.getDes(), seg(text, segmentationAlgorithm));
}
return map;
}
private static String seg(String text, SegmentationAlgorithm segmentationAlgorithm) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
for(Word word : WordSegmenter.segWithStopWords(text, segmentationAlgorithm)){
result.append(word.getText()).append(" ");
}
return result.toString();
}@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
StringBuilder result = new StringBuilder();
for(Term term : BaseAnalysis.parse(text)){
result.append(term.getName()).append(" ");
}
map.put("BaseAnalysis", result.toString());
result.setLength(0);
for(Term term : ToAnalysis.parse(text)){
result.append(term.getName()).append(" ");
}
map.put("ToAnalysis", result.toString());
result.setLength(0);
for(Term term : NlpAnalysis.parse(text)){
result.append(term.getName()).append(" ");
}
map.put("NlpAnalysis", result.toString());
result.setLength(0);
for(Term term : IndexAnalysis.parse(text)){
result.append(term.getName()).append(" ");
}
map.put("IndexAnalysis", result.toString());
return map;
}private static final StanfordCoreNLP CTB = new StanfordCoreNLP("StanfordCoreNLP-chinese-ctb");
private static final StanfordCoreNLP PKU = new StanfordCoreNLP("StanfordCoreNLP-chinese-pku");
private static final PrintStream NULL_PRINT_STREAM = new PrintStream(new NullOutputStream(), false);
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("Stanford Beijing University segmentation", seg(PKU, text));
map.put("Stanford Chinese Treebank segmentation", seg(CTB, text));
return map;
}
private static String seg(StanfordCoreNLP stanfordCoreNLP, String text){
PrintStream err = System.err;
System.setErr(NULL_PRINT_STREAM);
Annotation document = new Annotation(text);
stanfordCoreNLP.annotate(document);
List<CoreMap> sentences = document.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);
StringBuilder result = new StringBuilder();
for(CoreMap sentence: sentences) {
for (CoreLabel token: sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class)) {
String word = token.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class);;
result.append(word).append(" ");
}
}
System.setErr(err);
return result.toString();
}private static CWSTagger tagger = null;
static{
try{
tagger = new CWSTagger("lib/fudannlp_seg.m");
tagger.setEnFilter(true);
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("FudanNLP", tagger.tag(text));
return map;
}private static final JiebaSegmenter JIEBA_SEGMENTER = new JiebaSegmenter();
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("INDEX", seg(text, SegMode.INDEX));
map.put("SEARCH", seg(text, SegMode.SEARCH));
return map;
}
private static String seg(String text, SegMode segMode) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
for(SegToken token : JIEBA_SEGMENTER.process(text, segMode)){
result.append(token.word.getToken()).append(" ");
}
return result.toString();
}private static final JcsegTaskConfig CONFIG = new JcsegTaskConfig();
private static final ADictionary DIC = DictionaryFactory.createDefaultDictionary(CONFIG);
static {
CONFIG.setLoadCJKSyn(false);
CONFIG.setLoadCJKPinyin(false);
}
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("复杂模式", segText(text, JcsegTaskConfig.COMPLEX_MODE));
map.put("简易模式", segText(text, JcsegTaskConfig.SIMPLE_MODE));
return map;
}
private String segText(String text, int segMode) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
try {
ISegment seg = SegmentFactory.createJcseg(segMode, new Object[]{new StringReader(text), CONFIG, DIC});
IWord word = null;
while((word=seg.next())!=null) {
result.append(word.getValue()).append(" ");
}
} catch (Exception ex) {
throw new RuntimeException(ex);
}
return result.toString();
}private static final Dictionary DIC = Dictionary.getInstance();
private static final SimpleSeg SIMPLE_SEG = new SimpleSeg(DIC);
private static final ComplexSeg COMPLEX_SEG = new ComplexSeg(DIC);
private static final MaxWordSeg MAX_WORD_SEG = new MaxWordSeg(DIC);
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put(SIMPLE_SEG.getClass().getSimpleName(), segText(text, SIMPLE_SEG));
map.put(COMPLEX_SEG.getClass().getSimpleName(), segText(text, COMPLEX_SEG));
map.put(MAX_WORD_SEG.getClass().getSimpleName(), segText(text, MAX_WORD_SEG));
return map;
}
private String segText(String text, Seg seg) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
MMSeg mmSeg = new MMSeg(new StringReader(text), seg);
try {
Word word = null;
while((word=mmSeg.next())!=null) {
result.append(word.getString()).append(" ");
}
} catch (IOException ex) {
throw new RuntimeException(ex);
}
return result.toString();
}@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("智能切分", segText(text, true));
map.put("细粒度切分", segText(text, false));
return map;
}
private String segText(String text, boolean useSmart) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
IKSegmenter ik = new IKSegmenter(new StringReader(text), useSmart);
try {
Lexeme word = null;
while((word=ik.next())!=null) {
result.append(word.getLexemeText()).append(" ");
}
} catch (IOException ex) {
throw new RuntimeException(ex);
}
return result.toString();
}private static final PaodingAnalyzer ANALYZER = new PaodingAnalyzer();
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("MOST_WORDS_MODE", seg(text, PaodingAnalyzer.MOST_WORDS_MODE));
map.put("MAX_WORD_LENGTH_MODE", seg(text, PaodingAnalyzer.MAX_WORD_LENGTH_MODE));
return map;
}
private static String seg(String text, int mode){
ANALYZER.setMode(mode);
StringBuilder result = new StringBuilder();
try {
Token reusableToken = new Token();
TokenStream stream = ANALYZER.tokenStream("", new StringReader(text));
Token token = null;
while((token = stream.next(reusableToken)) != null){
result.append(token.term()).append(" ");
}
} catch (Exception ex) {
throw new RuntimeException(ex);
}
return result.toString();
}private static final SmartChineseAnalyzer SMART_CHINESE_ANALYZER = new SmartChineseAnalyzer();
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("smartcn", segText(text));
return map;
}
private static String segText(String text) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
try {
TokenStream tokenStream = SMART_CHINESE_ANALYZER.tokenStream("text", new StringReader(text));
tokenStream.reset();
while (tokenStream.incrementToken()){
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
result.append(charTermAttribute.toString()).append(" ");
}
tokenStream.close();
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
return result.toString();
}private static final Segment N_SHORT_SEGMENT = new NShortSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
private static final Segment DIJKSTRA_SEGMENT = new DijkstraSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("标准分词", standard(text));
map.put("NLP分词", nlp(text));
map.put("索引分词", index(text));
map.put("N-最短路径分词", nShort(text));
map.put("最短路径分词", shortest(text));
map.put("极速词典分词", speed(text));
return map;
}
private static String standard(String text) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
StandardTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
return result.toString();
}
private static String nlp(String text) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
NLPTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
return result.toString();
}
private static String index(String text) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
IndexTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
return result.toString();
}
private static String speed(String text) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
SpeedTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
return result.toString();
}
private static String nShort(String text) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
N_SHORT_SEGMENT.seg(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
return result.toString();
}
private static String shortest(String text) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
DIJKSTRA_SEGMENT.seg(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
return result.toString();
}現在我們已經實現了本文的第一個目的：學會使用11大Java開源中文分詞器。
最後我們來實現本文的第二個目的：比較分析11大Java開源中文分詞器的分詞效果，程式如下：
public static Map<String, Set<String>> contrast(String text){
Map<String, Set<String>> map = new LinkedHashMap<>();
map.put("word分词器", new WordEvaluation().seg(text));
map.put("Stanford分词器", new StanfordEvaluation().seg(text));
map.put("Ansj分词器", new AnsjEvaluation().seg(text));
map.put("HanLP分词器", new HanLPEvaluation().seg(text));
map.put("FudanNLP分词器", new FudanNLPEvaluation().seg(text));
map.put("Jieba分词器", new JiebaEvaluation().seg(text));
map.put("Jcseg分词器", new JcsegEvaluation().seg(text));
map.put("MMSeg4j分词器", new MMSeg4jEvaluation().seg(text));
map.put("IKAnalyzer分词器", new IKAnalyzerEvaluation().seg(text));
map.put("smartcn分词器", new SmartCNEvaluation().seg(text));
return map;
}
public static Map<String, Map<String, String>> contrastMore(String text){
Map<String, Map<String, String>> map = new LinkedHashMap<>();
map.put("word分词器", new WordEvaluation().segMore(text));
map.put("Stanford分词器", new StanfordEvaluation().segMore(text));
map.put("Ansj分词器", new AnsjEvaluation().segMore(text));
map.put("HanLP分词器", new HanLPEvaluation().segMore(text));
map.put("FudanNLP分词器", new FudanNLPEvaluation().segMore(text));
map.put("Jieba分词器", new JiebaEvaluation().segMore(text));
map.put("Jcseg分词器", new JcsegEvaluation().segMore(text));
map.put("MMSeg4j分词器", new MMSeg4jEvaluation().segMore(text));
map.put("IKAnalyzer分词器", new IKAnalyzerEvaluation().segMore(text));
map.put("smartcn分词器", new SmartCNEvaluation().segMore(text));
return map;
}
public static void show(Map<String, Set<String>> map){
map.keySet().forEach(k -> {
System.out.println(k + " 的分词结果：");
AtomicInteger i = new AtomicInteger();
map.get(k).forEach(v -> {
System.out.println("\t" + i.incrementAndGet() + " 、" + v);
});
});
}
public static void showMore(Map<String, Map<String, String>> map){
map.keySet().forEach(k->{
System.out.println(k + " 的分词结果：");
AtomicInteger i = new AtomicInteger();
map.get(k).keySet().forEach(a -> {
System.out.println("\t" + i.incrementAndGet()+ " 、【" + a + "】\t" + map.get(k).get(a));
});
});
}
public static void main(String[] args) {
show(contrast("我爱楚离陌"));
showMore(contrastMore("我爱楚离陌"));
}運行結果如下：
******************************************** word分词器 的分词结果： 1 、我 爱 楚离陌 Stanford分词器 的分词结果： 1 、我 爱 楚 离陌 2 、我 爱 楚离陌 Ansj分词器 的分词结果： 1 、我 爱 楚离 陌 2 、我 爱 楚 离 陌 HanLP分词器 的分词结果： 1 、我 爱 楚 离 陌 smartcn分词器 的分词结果： 1 、我 爱 楚 离 陌 FudanNLP分词器 的分词结果： 1 、我 爱楚离陌 Jieba分词器 的分词结果： 1 、我爱楚 离 陌 Jcseg分词器 的分词结果： 1 、我 爱 楚 离 陌 MMSeg4j分词器 的分词结果： 1 、我爱 楚 离 陌 IKAnalyzer分词器 的分词结果： 1 、我 爱 楚 离 陌 ********************************************
******************************************** word分词器 的分词结果： 1 、【全切分算法】 我 爱 楚离陌 2 、【双向最大最小匹配算法】 我 爱 楚离陌 3 、【正向最大匹配算法】 我 爱 楚离陌 4 、【双向最大匹配算法】 我 爱 楚离陌 5 、【逆向最大匹配算法】 我 爱 楚离陌 6 、【正向最小匹配算法】 我 爱 楚离陌 7 、【双向最小匹配算法】 我 爱 楚离陌 8 、【逆向最小匹配算法】 我 爱 楚离陌 Stanford分词器 的分词结果： 1 、【Stanford Chinese Treebank segmentation】 我 爱 楚离陌 2 、【Stanford Beijing University segmentation】 我 爱 楚 离陌 Ansj分词器 的分词结果： 1 、【BaseAnalysis】 我 爱 楚 离 陌 2 、【IndexAnalysis】 我 爱 楚 离 陌 3 、【ToAnalysis】 我 爱 楚 离 陌 4 、【NlpAnalysis】 我 爱 楚离 陌 HanLP分词器 的分词结果： 1 、【NLP分词】 我 爱 楚 离 陌 2 、【标准分词】 我 爱 楚 离 陌 3 、【N-最短路径分词】 我 爱 楚 离 陌 4 、【索引分词】 我 爱 楚 离 陌 5 、【最短路径分词】 我 爱 楚 离 陌 6 、【极速词典分词】 我 爱 楚 离 陌 smartcn分词器 的分词结果： 1 、【smartcn】 我 爱 楚 离 陌 FudanNLP分词器 的分词结果： 1 、【FudanNLP】 我 爱楚离陌 Jieba分词器 的分词结果： 1 、【SEARCH】 我爱楚 离 陌 2 、【INDEX】 我爱楚 离 陌 Jcseg分词器 的分词结果： 1 、【简易模式】 我 爱 楚 离 陌 2 、【复杂模式】 我 爱 楚 离 陌 MMSeg4j分词器 的分词结果： 1 、【SimpleSeg】 我爱 楚 离 陌 2 、【ComplexSeg】 我爱 楚 离 陌 3 、【MaxWordSeg】 我爱 楚 离 陌 IKAnalyzer分词器 的分词结果： 1 、【智能切分】 我 爱 楚 离 陌 2 、【细粒度切分】 我 爱 楚 离 陌 ********************************************
以上是詳解Java開源的11個中文分詞器使用方法與分詞效果對比的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
