首先感谢jieba分词原作者fxsjy,没有他的无私贡献,我们也不会结识到结巴 分词,更不会有现在的java版本。
结巴分词的原始版本为python编写,目前该项目在github上的关注量为170, 打星727次(最新的数据以原仓库为准),Fork238次,可以说已经有一定的用户群。
结巴分词(java版)只保留的原项目针对搜索引擎分词的功能(cut_for_index、cut_for_search),词性标注,关键词提取没有实现(今后如用到,可以考虑实现)。
- Search模式,用于对用户查询词分词
- Index模式,用于对索引文档分词
- 支持多种分词模式
- 全角统一转成半角
- 用户词典功能
- conf 目录有整理的搜狗细胞词库
- 因为性能原因,最新的快照版本去除词性标注,也希望有更好的 Pull Request 可以提供该功能。
- 当前稳定版本
<dependency> <groupId>com.huaban</groupId> <artifactId>jieba-analysis</artifactId> <version>1.0.2</version> </dependency>
- 当前快照版本
<dependency> <groupId>com.huaban</groupId> <artifactId>jieba-analysis</artifactId> <version>1.0.3-SNAPSHOT</version> </dependency>
- Demo
@Test
public void testDemo() {
JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter();
String[] sentences =
new String[] {"这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空,我爱北京,我爱Python和C++。", "我不喜欢日本和服。", "雷猴回归人间。",
"工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作", "结果婚的和尚未结过婚的"};
for (String sentence : sentences) {
System.out.println(segmenter.process(sentence, SegMode.INDEX).toString());
}
}
- [ ] 基于
trie
树结构实现高效词图扫描 - [ ] 生成所有切词可能的有向无环图
DAG
- [ ] 采用动态规划算法计算最佳切词组合
- [ ] 基于
HMM
模型,采用Viterbi
(维特比)算法实现未登录词识别
- 测试机配置
Processor 2 Intel(R) Pentium(R) CPU G620 @ 2.60GHz
Memory:8GB
分词测试时机器开了许多应用(eclipse、emacs、chrome...),可能
会影响到测试速度
- 测试文本
- 测试结果(单线程,对测试文本逐行分词,并循环调用上万次)
循环调用一万次 第一次测试结果: time elapsed:12373, rate:2486.986533kb/s, words:917319.94/s 第二次测试结果: time elapsed:12284, rate:2505.005241kb/s, words:923966.10/s 第三次测试结果: time elapsed:12336, rate:2494.445880kb/s, words:920071.30/s 循环调用2万次 第一次测试结果: time elapsed:22237, rate:2767.593144kb/s, words:1020821.12/s 第二次测试结果: time elapsed:22435, rate:2743.167762kb/s, words:1011811.87/s 第三次测试结果: time elapsed:22102, rate:2784.497726kb/s, words:1027056.34/s 统计结果:词典加载时间1.8s左右,分词效率每秒2Mb多,近100万词。 2 Processor Intel(R) Core(TM) i3-2100 CPU @ 3.10GHz 12G 测试效果 time elapsed:19597, rate:3140.428063kb/s, words:1158340.52/s time elapsed:20122, rate:3058.491639kb/s, words:1128118.44/s
jieba(python版本)的许可证为MIT,jieba(java版本)的许可证为ApacheLicence 2.0
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