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几款开源的中文分词系统

投稿:mdxy-dxy

中文分词是做好中文内容检索、文本分析的基础,主要应用于搜索引擎与数据挖掘领域。中文是以词为基本语素单位,而词与词之间并不像英语一样有空格来分隔,因而中文分词的难点在于如何准确而又快速地进行分词

以下介绍4款开源中文分词系统。

ICTCLAS – 全球最受欢迎的汉语分词系统

        中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上,研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System),主要功能包括中文分词;词性标注;命名实体识别;新词识别;同时支持用户词典;支持繁体中文;支持GBK、UTF-8、UTF-7、UNICODE等多种编码格式。我们先后精心打造五年,内核升级6次,目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s,分词精度98.45%,API不超过200KB,各种词典数据压缩后不到3M,是当前世界上最好的汉语词法分析器。

HTTPCWS – 基于HTTP协议的开源中文分词系统

        HTTPCWS 是一款基于HTTP协议的开源中文分词系统,目前仅支持Linux系统。HTTPCWS 使用“ICTCLAS 3.0 2009共享版中文分词算法”的API进行分词处理,得出分词结果。

        ICTCLAS是中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上,基于多层隐马模型研制出的汉语词法分析系统,主要功能包括中文分词;词性标注;命名实体识别;新词识别;同时支持用户词典。ICTCLAS经过五年精心打造,内核升级6次,目前已经升级到了ICTCLAS3.0,分词精度98.45%,各种词典数据压缩后不到3M。ICTCLAS在国内973专家组组织的评测中活动获得了第一名,在第一届国际中文处理研究机构SigHan组织的评测中都获得了多项第一名,是当前世界上最好的汉语词法分析器。

SCWS – 简易中文分词系统

        SCWS 在概念上并无创新成分,采用的是自行采集的词频词典,并辅以一定程度上的专有名称、人名、地名、数字年代等规则集,经小范围测试大概准确率在 90% ~ 95% 之间,已能基本满足一些中小型搜索引擎、关键字提取等场合运用。 SCWS 采用纯 C 代码开发,以 Unix-Like OS 为主要平台环境,提供共享函数库,方便植入各种现有软件系统。此外它支持 GBK,UTF-8,BIG5 等汉字编码,切词效率高。

PhpanAlysis - PHP无组件分词系统

        PhpanAlysis分词系统是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。 

MMSEG4J  

MMSEG4J基于Java的开源中文分词组件,提供lucene和solr 接口

  1)、mmseg4j 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法实现的中文分词器,并实现 lucene 的 analyzer 和 solr 的TokenizerFactory 以方便在Lucene和Solr中使用。

  2)、MMSeg 算法有两种分词方法:Simple和Complex,都是基于正向最大匹配。Complex 加了四个规则过虑。官方说:词语的正确识别率达到了 98.41%。mmseg4j 已经实现了这两种分词算法。

IKAnalyzer  开源的轻量级中文分词工具包

        IKAnalyzer 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3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。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为 面向Java的公用分词组件。

        IKAnalyzer3.0特性:

采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“,具有60万字/秒的高速处理能力。

采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母(IP地址、Email、URL)、数字(日期,常用中文数量词,罗马数字,科学计数法),中文词汇(姓名、地名处理)等分词处理。优化的词典存储,更小的内存占用。

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