IKAnalyzer中文分词

本文通过一个具体的示例展示了如何使用IKAnalyzer进行中文分词处理,并提供了完整的Java代码实现,包括设置智能分词模式及分词结果的输出。

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[b]IKAnalyzer中文分词[/b]


[b]例子:[/b]
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;

public class IkAnalyzerTest {
public static void main(String[] args) {
// String keyWord =
// "IKAnalyzer的分词效果到底怎么样呢,我们来看一下吧IKAnalyzer的分词效果到底怎么样呢,我们来看一下吧我们我们我们我们我们我们我们我们";
String keyWord = "排骨猪肉的write,猪 牛,肉猪肉的,猪 牛,肉";
// String keyWord = "";
// 创建IKAnalyzer中文分词对象
IKAnalyzer analyzer = new IKAnalyzer();
// 使用智能分词
analyzer.setUseSmart(true);
// 打印分词结果
try {
printAnalysisResult(analyzer, keyWord);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

/**
* 打印出给定分词器的分词结果
*
* @param analyzer分词器
* @param keyWord关键词
* @throws Exception
*/
private static String[] printAnalysisResult(Analyzer analyzer, String keyWord) throws Exception {
System.out.println("[" + keyWord + "]分词效果如下");
String logString = "GetKeyWordArray getKeyWordArray ";

String[] returnMsgArray = null;
String returnMsgTemp = "";

TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content", new StringReader(keyWord));
tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
try {
while (tokenStream.incrementToken()) {
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
if (charTermAttribute != null) {
System.out.println(logString + "charTermAttribute ====== " + charTermAttribute.toString());

if (charTermAttribute.toString() != null) {
returnMsgTemp += charTermAttribute.toString();
returnMsgTemp += ",";
} else {
System.out.println(logString + "charTermAttribute.toString() is null");
}
} else {
System.out.println(logString + "charTermAttribute is null");
}

}
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}

System.out.println(logString + "returnMsgTemp == " + returnMsgTemp);
returnMsgArray = returnMsgTemp.split(",");
if (returnMsgArray == null) {
System.out.println(logString + "returnMsgArray is null");
return null;
}

System.out.println(logString + "returnMsgArray len == " + returnMsgArray.length);

// 去掉数组中重复元素
List<String> list = new ArrayList<String>();
for (int i = 0; i < returnMsgArray.length; i++) {
if (!list.contains(returnMsgArray[i])) {// 如果数组 list不包含当前项,则增加该项到数组中
if (returnMsgArray[i].equals("")) {
System.out.println(logString + "returnMsgArray[" + i + "].equals(\"\")");
continue;
}
list.add(returnMsgArray[i]);
}
}

String[] newStr = list.toArray(new String[1]);
if (newStr == null) {
System.out.println(logString + "newStr is null");
return null;
}

returnMsgTemp = "";
System.out.println(logString + "newStr.length ==" + newStr.length);
for (int i = 0; i < newStr.length; i++) {
if (newStr[i] == null) {
System.out.println(logString + "newStr[" + i + "] is null");
}
returnMsgTemp = returnMsgTemp + "[" + newStr[i] + "]";
}
System.out.println(logString + "returnMsgArray ==" + returnMsgTemp);
System.out.println(logString + "newStr ==" + newStr.toString());
return newStr;
}
}


jar包下载:附件
内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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