自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十)
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's Knives 中文分词具有极 高效率 和 高扩展性 。引入隐喻,采用完全的面向对象设计,构思先进。
高效率:在PIII 1G内存个人机器上,1秒 可准确分词 100万 汉字。
采用基于 不限制个数 的词典文件对文章进行有效切分,使能够将对词汇分类定义。
能够对未知的词汇进行合理解析
1. 从网上下载了一个庖丁解牛中文分词工具压缩包,放入D:\SoftwarePackage中。解压D:\SoftwarePackage中的paoding-analysis-2.0.4-beta压缩包到文件夹D:\software\paoding-analysis-2.0.4-beta中。
2. 新建Java工程PaodingAnalysisTest,在工程下新建文件夹lib,将解压后文件里面的paoding-analysis.jar以及lib目录下的commons-logging.jar,lucene-analyzer-2.2.0.jar,lucene-core-2.2.0.jar四个文件拷贝到lib目录下,在这里需要修改下paoding-analysis.jar里面的内容,用解压工具打开paoding-analysis.jar,修改paoding-dic-home.properties里面的内容,将#paoding.dic.home=dic修改成paoding.dic.home=E://WorkSpace//data//dic(此处路径可根据字典存放的位置进行相应更改),保存即可。
3. 右键单击工程->Properties->JavaBuild Path,在右侧选中第三个标签Libraries,点击Add JARs…,导入上述四个包;再选择第四个标签Order and Export,勾选上这四个包,点击OK按钮。
4. 然后创建一个主类,编写测试小程序(此程序是从网上copy过来的)
import java.io.*;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.Token;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import net.paoding.analysis.analyzer.PaodingAnalyzer;
public class FenciTest{
/**
* @param args
*/
public static voidmain(String[] args) {
// TODOAuto-generated method stub
Analyzeranalyzer=new PaodingAnalyzer();
StringdocText=null;
Filefile=new File("E:\\WorkSpace\\data\\FenciTest1.txt");
docText=readText(file);
TokenStreamtokenStream=analyzer.tokenStream(docText, newStringReader(docText));
try{
Tokent;
//System.out.println(docText);
while((t=tokenStream.next())!=null){
System.out.println(t);
}
}catch(IOExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
private static StringreadText(File file) {
// TODOAuto-generated method stub
String text=null;
try{
InputStreamReaderread1=new InputStreamReader(newFileInputStream(file),"GBK");
BufferedReaderbr1=new BufferedReader(read1);
StringBufferbuff1=new StringBuffer();
while((text=br1.readLine())!=null){
buff1.append(text+"/r/n");
}
br1.close();
text=buff1.toString();
}catch(FileNotFoundExceptione){
System.out.println(e);
}catch(IOExceptione){
System.out.println(e);
}
return text;
}
}
如果您愿意花几块钱请我喝杯茶的话,可以用手机扫描下方的二维码,通过 支付宝 捐赠。我会努力写出更好的文章。
(捐赠不显示捐赠者的个人信息,如需要,请注明您的联系方式)
Thank you for your kindly donation!!

自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十)的更多相关文章
- 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (四)
刚开始做时,一点头绪都没有,整天的上网找资料,各种谷歌百度,各种博客论坛,搜索的关键词也无非是智能自然语言交流.智能机器人.中文问答系统等等等等.而我们的思路也是些零散的,例如我们知道会用到分词,会用 ...
- 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (二)
基本要求 打开软件,即可进入2D文本交流界面, 软件此时已经连接到服务器,点击文本输入框输入你想说的话,点击发送按钮即可进行交流,点击CHAT和STUDY分别切换到聊天模式或是学习模式,聊天模式是机器 ...
- 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十四)
项目技术借鉴报告: 一.服务器端(Server) 1.分词 分词使用的是庖丁分词.使用盘古分词词库和词素作为辅助.其中包括下载Jar包并且使用. 2.人工神经网络 以网上已有的初级网络为蓝图,结合机器 ...
- 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十三)
对我们项目中的关键技术实现进行总结: 一.3DMax关键技术实现 1.一下的关于3DMax中对于人物的设计和操作均需要在对3DMax基础知识熟练掌握的情况下进行的. 2. 骨骼架设:首先对导入到3DM ...
- 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十二)
关于情感词典的学习总结: 情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶,内在评价的一种倾向.它由两个方面来衡量:一个情感倾向方向,一个是情感倾向度. 情感倾向方向也称为情感极性.在微博中,可以理解 ...
- 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (五)
3DMax方面所涉及的专业知识: (1)一下的关于3DMax中对于人物的设计和操作均需要在对3DMax基础知识熟练掌握的情况下进行的. (2)骨骼架设:首先 ...
- 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (一)
2D文字聊天界面大致预期实现文字输入.发送消息.接收消息.你可以通过点击按钮让机器人开启聊天模式或者学习模式.又或是进入3D语音聊天界面或者退出. 目背景 (1) 开发动机的形态 随着科技的进步与生活 ...
- 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十一)
神经网络的计算过程 神经网络结构如下图所示,最左边的是输入层,最右边的是输出层,中间是多个隐含层,隐含层和输出层的每个神经节点,都是由上一层节点乘以其权重累加得到,标上“+1”的圆圈为截距项b,对输入 ...
- 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (九)
项目技术总结: VoiceToText的具体使用方法: 语音转文本部分是调用的科大讯飞的在线语音,它的激发方式是按键,通过按钮触发开启安卓设备的录音,此部分需要在源码中写入关于安卓权限的要求,来调用安 ...
随机推荐
- HLS
2018-04-14 WMY-竹海 相约电子ee 首先要启动软件,界面如下所示: 以最简单的矩阵运算为例吧,来介绍一下HLS的使用. 对于HLS的输入为C++或C代码,当然systemC也可以,主要完 ...
- UISwipeGestureRecognizer 左右事件捕捉
转自:http://blog.163.com/china_uv/blog/static/117137267201252102612185/ UISwipeGestureRecognizer 左右事件相 ...
- kvm 给虚机增加网卡
[root@666 ok]# virsh domiflist c03 Interface Type Source Model MAC --------------------------------- ...
- Flink SQL与 SQL Parser ,calcite
http://vinoyang.com/2017/06/12/flink-table-sql-source/ Flink Table&Sql 如何结合Apache Calcite http:/ ...
- checkpoint and savepoint in FlinK
https://info.lightbend.com/rs/558-NCX-702/images/preview-apache-flink.pdf https://www.microsoft.com/ ...
- IBM研究院找到度量安全性方法:容器与虚拟机,谁更安全?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/40446759 虚拟机比容器更安全吗?你可能会有自己的答案,但IBM研究院发现容器的安全性与虚拟机一样,甚至更加安全. 一般来说,从接口宽度 ...
- javascript基础拾遗(十二)
1.javascript的单线程特性 在javascript中,所有的代码都是单线程的 因此所有的网络操作,浏览器事件,都必须是异步执行的,异步执行的逻辑是回调. function callback( ...
- js判断网页是真静态还是伪静态的方法
现在很多网站都是使用以“.html“为扩展名的网页,这样做的好处是有利于搜索引擎收录和排名,或者是其他目的,如可以缩短网址使人容易记住.不过有意思的是并不是所有的以“.html”扩展名的网页都是静态的 ...
- String.format和MessageFormat.format的对比用法
1.MessageFormat.format import java.text.MessageFormat; /** * Created by SYJ on 2017/9/13. */ public ...
- Java中的异常处理:何时抛出异常,何时捕获异常,何时处理异常?
Java中的异常处理:何时抛出异常,何时捕获异常? 2017-06-07 1 异常分类 Throwable对象可以分为两组: 一组是unchecked异常,异常处理机制往往不用于这组异常,包括: Er ...