需要包:IKAnalyzer2012_FF_hf1.jarlucene-core-5.5.4.jar需要文件: IKAnalyzer.cfg.xmlext.dicstopword.dic 整理好的下载地址:http://download.csdn.net/detail/talkwah/9770635 import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import org.wltea.analyzer.cfg.Configuratio

参考文献:http://blog.csdn.net/fatpanda/article/details/37911079 jar包: IK-Analyzer-extra-5.3.1.jar IKAnalyzer5.3.1.jar lucene-core-5.3.1.jar lucene-analyzers-common-5.3.1.jar 一.创建类自己的分词器配置类并实现IK-Analyzer分词器的配置接口: 值得注意的一点是:我们在指定配置文件时候,要指定我们自己的配置文件.如果不指定路径默

[环境]python 2.7 方法一:使用pyhanlp,具体方法如下: pip install pyhanlp  # 安装pyhanlp 进入python安装包路径,如 /usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/ 将http://hanlp.properties.in改名为备份文件. mv hanlp.properties.in hanlp.properties.in.bak 修改hanlp.properties vim hanlp.pro

前言: 文本分类任务的第1步,就是对语料进行分词.在单机模式下,可以选择python jieba分词,使用起来较方便.但是如果希望在Hadoop集群上通过mapreduce程序来进行分词,则hanLP更加胜任. 一.使用介绍 hanLP是一个用java语言开发的分词工具, 官网是 http://hanlp.com/ . hanLP创建者提供了两种使用方式,一种是portable简化版本,内置了数据包以及词典文件,可通过maven来管理依赖,只要在创建的 maven 工程中加入以下依赖,即可轻松使

对于词典,直接加载文本会很慢,所以HanLP对于文本文件做了一些预处理,生成了后缀名为.txt.bin的二进制文件. 这些二进制文件相当于缓存,避免了每次加载去读取多个文件. 通过这种txt和bin结合的方式,HanLP一方面方便用户编辑查看词典,另一方面bin方便加载,这种方式可谓是兼二者之长,设计上堪称典范. 打开hanlp的data目录data\dictionary\custom,删除所有的.txt.bin文件,这样一来,HanLP下次加载词典时会自动构建.txt.bin,这样一来,你对文

把语料从数据库提取出来以后就要进行分词啦,我是在linux环境下做的,先把jieba安装好,然后找到内容是build jieba PKG-INFO setup.py test的那个文件夹(我这边是jieba-0.38),把自己的自定义词典(选用,目的是为了分出原始词库中没有的词以及优先分出一些词),停用词词典(选用),需要分词的语料文件,调用jieba的python程序都放到这个文件夹里,就可以用啦.至于词典要什么样的格式,在网上一查就可以了. 之前有看到别的例子用自定义词典替换掉jieba本身

要使用hanlp加载自定义词典可以通过修改配置文件hanlp.properties来实现.要注意的点是: 1. root根路径的配置: hanlp.properties中配置如下: #本配置文件中的路径的根目录,根目录+其他路径=完整路径(支持相对路径,请参考:https://github.com/hankcs/HanLP/pull/254) #Windows用户请注意,路径分隔符统一使用/ root=D:/Project/public_sentiment_monitor/plugin/hanl

本文是整理了部分网友在配置hanlp自定义词典时遇到的一小部分问题,同时针对这些问题,也提供另一些解决的方案以及思路.这里分享给大家学习参考. 要使用hanlp加载自定义词典可以通过修改配置文件hanlp.properties来实现. 要注意的点是: 1.root根路径的配置: hanlp.properties中配置如下: #本配置文件中的路径的根目录,根目录+其他路径=完整路径(支持相对路径) #Windows用户请注意,路径分隔符统一使用/ root=D:/Project/public_se

一开始按照网上的方法在配置文件加入自定义的词典不行,不知道是什么问题,这里给出链接,有兴趣的自己尝试:https://my.oschina.net/u/3793864/blog/3073171 说一下我的方法:在hanlp.java中添加路径即可,数组里直接加入 可以看到我是谁三个字被当成名词输出 整个项目:https://github.com/mmmjh/HanlpDemo

1.在data/dictionary/custom/路径下新建文件 myDict.txt.,添加新的单词,单词,词性,词频.并删除当前文件夹下的bin文件, 2.在hanlp配置文件中的CustomDictionaryPath后追加myDict.txt 3.工具类 public static List <String> getNewExtractKeyWord(String content,Integer size){ List<Term> res = HanLP.segment(

备注:win7 64位系统,netbeans编程 基本代码框架参见我的另一篇文章:NLPIR分词功能 代码实现: package cwordseg; import java.io.UnsupportedEncodingException; // import utils.SystemParas; import com.sun.jna.Library; import com.sun.jna.Native; /** * * 功能:添加/删除用户自定义词汇/词典 * 最后更新时间:2016年3月15日

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. R的优点:免费.界面友好(个人认为没有matlab友好,matlab在我心中就是统计软件中极简主义的代表).小(压缩包就几十M,MATLAB.R2009b的压缩包是1.46G).包多(是真的多,各路好友会经常上传新的包). R的麻烦之处:经常升级,是经常,非常经常,这就导致你在加载一个包之前需要考虑这个包要在R的哪个版本上才能使用,而往往做一件事情都要加载10个包左右,一般比较方便的做法就是先升级到最新版,因为只有小部分的包在新版本上不能用. 言归正

一,分词系统地址:https://github.com/NLPchina/ansj_seg 二,为什么选择ansj? 1.项目需求: 我们平台要做手机售后的舆情分析,即对购买手机的用户的评论进行分析.分析出手机每个模块(比如:相机,充电等.这些大模块还需要细分,比如充电又可以分:充电慢,没有快充等)的好差评,并且计算差评率,供开发后续改进.之前一直是人工分析,随着评论的增加,这一块也是一个很大的工作量.因此我们想到了做评论的自动分析.这就要用到自然语言处理的技术了. 2.ansj的优点 分词效率

HanLP用户自定义词典源码分析 1. 官方文档及参考链接 关于词典问题Issue,首先参考:FAQ 自定义词典其实是基于规则的分词,它的用法参考这个issue 如果有些数量词.字母词需要分词,可参考:P2P和C2C这种词没有分出来,希望加到主词库 关于词性标注:可参考词性标注 ​ 2. 源码解析 分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分词HanLP.segment(text)的大致流程(HanLP版本1.5.3).首

hanlp的词典模式 之前我们看了hanlp的词性标注,现在我们就要使用自定义词典与停用词功能了,首先关于HanLP的词性标注方式具体请看HanLP词性标注集. 其核心词典形式如下: 自定义词典 自定义词典有多种添加模式,首先是展示的一个小例子,展示了词汇的动态增加与强行插入,删除等.更复杂的内容请参考后边的第二段代码. 简单的例子 from pyhanlp import * text = "攻城狮逆袭单身狗,迎娶白富美,走上人生巅峰"  # 怎么可能噗哈哈! print(HanLP.

1. 官方文档及参考链接 l 关于词典问题Issue,首先参考:FAQ l 自定义词典其实是基于规则的分词,它的用法参考这个issue l 如果有些数量词.字母词需要分词,可参考:P2P和C2C这种词没有分出来,希望加到主词库 l 关于词性标注:可参考词性标注 2. 源码解析 分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分词HanLP.segment(text)的大致流程(HanLP版本1.5.3).首先把自定义词添加到词库

数据库检索效率时,一般首要优化途径是从索引入手,然后根据需求再考虑更复杂的负载均衡.读写分离和分布式水平/垂直分库/表等手段:索引通过信息冗余来提高检索效率,其以空间换时间并会降低数据写入的效率:因此对索引字段的选择非常重要. Neo4j可对指定Label的Node Create Index,当新增/更新符合条件的Node属性时,Index会自动更新.Neo4j Index默认采用Lucene实现(可定制,如Spatial Index自定义实现的RTree索引),但默认新建的索引只支持精确匹配(

目标 查看jieba分词组件源码,分析源码各个模块的功能,找到分词模块,实现能自定义分词字典,且优先级大于系统自带的字典等级,以医疗词语邻域词语为例. jieba分词地址:github地址:https://github.com/fxsjy/jieba jieba四种分词模式 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析. 按照优先级只显示一次需要划分的词语. 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义. 比如清华大学,会划词显示 清华/ 清华大学/ 华大/

最近学习主题模型pLSA.LDA,就想拿来试试中文.首先就是找文本进行切词.去停用词等预处理,这里我找了开源工具IKAnalyzer2012,下载地址:(:(注意:这里尽量下载最新版本,我这里用的IKAnalyzer2012.zip 这本版本后来测试时发现bug,这里建议IKAnalyzer2012_u6.zip)) https://code.google.com/p/ik-analyzer/ 由于太多,而且名称我也搞不清楚,不知道下载哪个.后来我下载了IKAnalyzer2012.zip 压缩

Lucene自带的中文分词器SmartChineseAnalyzer不太好扩展,于是我用了IKAnalyzer来进行敏感词和停用词的过滤. 首先,下载IKAnalyzer,我下载了 然后,由于IKAnalyzer已经很久不更新了,不兼容现在的Lucene6版本,所以我参考网上的资料,重写了IKTokenizer和IKAnalyzer两个类. package kidsearch; import java.io.IOException; import java.io.Reader; import o