开源的自然语言处理工具

学习自然语言这一段时间以来接触和听说了好多开源的自然语言处理工具,在这里做一下汇总方便自己以后学习,其中有自己使用过的也有了解不是很多的,对于不甚了解的工具以后学习熟悉了会做更新的。

1.IKAnalyzer

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2006.12推出1.0版本开始,IK Analyzer已经推出了多个版本,当前最新版本为2012 u6,最初基于Luence,从3.0开始成为面向Java的公用分词组件,独立于Luence,下载地址为:http://code.google.com/p/ik-analyzer/。IK支持细粒度和智能分词两种切分模式,支持英文字母、数字、中文词汇等分词处理,兼容韩文、日文字符。可以支持用户自定义的词典,通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来实现,可以配置自定义的扩展词典和停用词典。词典需要采用UTF-8无BOM格式编码,并且每个词语占一行。配置文件如下所示:

[html] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片

  1. <properties>    

  2.     <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>  

  3.     <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典-->   

  4.     <entry key="ext_dict">ext.dic;</entry>   

  5.       

  6.     <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->  

  7.     <entry key="ext_stopwords">stopword.dic;chinese_stopword.dic</entry>   

  8.       

  9. </properties>  


IK部署很简单,只需要把IKAnalyzer2012_u6.jar部署于项目的lib中,同时将IKAnalyzer.cfg.xml文件以及词典文件置于src中,即可通过API的方式开发调用。

示例代码:

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片

  1. /** 

  2.      * IK分词功能实现 

  3.      * @return  

  4.      */  

  5.     public String spiltWords(String srcString){  

  6.         StringBuffer wordsBuffer = new StringBuffer("");  

  7.         try{  

  8.             IKSegmenter ik=new IKSegmenter(new StringReader(srcString), true);    

  9.             Lexeme lex=null;    

  10.             while((lex=ik.next())!=null){    

  11. //              System.out.print(lex.getLexemeText()+" ");  

  12.                 wordsBuffer.append(lex.getLexemeText()).append(" ");  

  13.             }  

  14.         }catch(Exception e){  

  15.             logger.error(e.getMessage());  

  16.         }  

  17.         return wordsBuffer.toString();  

  18.     }  

 

IK简单、易于扩展,分词结果较好并且采用Java编写,因为我平时的项目以Java居多,所以是我平时处理分词的首选工具。

2.中科院ICTCLAS

ICTCLAS是由中科院计算所历经数年开发的分词工具,采用C++编写。最新版本命名为ICTCLAS2013,又名为NLPIR汉语分词系统,官网为:http://ictclas.nlpir.org/。主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能,同时支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码,新增微博分词、新词发现与关键词提取。可以可视化界面操作和API方式调用。


转载于:https://my.oschina.net/u/1397325/blog/233739

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值