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11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比

杨尚川
 杨尚川
发布于 2015/05/10 02:04
字数 2437
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本文的目标有两个:

1、学会使用11大Java开源中文分词器

2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果

本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。

11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:

/**
 * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果
 * @author 杨尚川
 */
public interface WordSegmenter {
    /**
     * 获取文本的所有分词结果
     * @param text 文本
     * @return 所有的分词结果,去除重复
     */
    default public Set<String> seg(String text) {
        return segMore(text).values().stream().collect(Collectors.toSet());
    }
    /**
     * 获取文本的所有分词结果
     * @param text 文本
     * @return 所有的分词结果,KEY 为分词器模式,VALUE 为分词器结果
     */
    public Map<String, String> segMore(String text);
}

从上面的定义我们知道,在Java中,同样的方法名称和参数,但是返回值不同,这种情况不可以使用重载。

这两个方法的区别在于返回值,每一个分词器都可能有多种分词模式,每种模式的分词结果都可能不相同,第一个方法忽略分词器模式,返回所有模式的所有不重复分词结果,第二个方法返回每一种分词器模式及其对应的分词结果。

在这里,需要注意的是我们使用了Java8中的新特性默认方法,并使用stream把一个map的value转换为不重复的集合。


下面我们利用这11大分词器来实现这个接口:

1、word分词器

@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();
    for(SegmentationAlgorithm segmentationAlgorithm : SegmentationAlgorithm.values()){
        map.put(segmentationAlgorithm.getDes(), seg(text, segmentationAlgorithm));
    }
    return map;
}
private static String seg(String text, SegmentationAlgorithm segmentationAlgorithm) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    for(Word word : WordSegmenter.segWithStopWords(text, segmentationAlgorithm)){
        result.append(word.getText()).append(" ");
    }
    return result.toString();
}

2、Ansj分词器

@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();

    StringBuilder result = new StringBuilder();
    for(Term term : BaseAnalysis.parse(text)){
        result.append(term.getName()).append(" ");
    }
    map.put("BaseAnalysis", result.toString());

    result.setLength(0);
    for(Term term : ToAnalysis.parse(text)){
        result.append(term.getName()).append(" ");
    }
    map.put("ToAnalysis", result.toString());

    result.setLength(0);
    for(Term term : NlpAnalysis.parse(text)){
        result.append(term.getName()).append(" ");
    }
    map.put("NlpAnalysis", result.toString());

    result.setLength(0);
    for(Term term : IndexAnalysis.parse(text)){
        result.append(term.getName()).append(" ");
    }
    map.put("IndexAnalysis", result.toString());

    return map;
}

3、Stanford分词器

private static final StanfordCoreNLP CTB = new StanfordCoreNLP("StanfordCoreNLP-chinese-ctb");
private static final StanfordCoreNLP PKU = new StanfordCoreNLP("StanfordCoreNLP-chinese-pku");
private static final PrintStream NULL_PRINT_STREAM = new PrintStream(new NullOutputStream(), false);
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();
    map.put("Stanford Beijing University segmentation", seg(PKU, text));
    map.put("Stanford Chinese Treebank segmentation", seg(CTB, text));
    return map;
}
private static String seg(StanfordCoreNLP stanfordCoreNLP, String text){
    PrintStream err = System.err;
    System.setErr(NULL_PRINT_STREAM);
    Annotation document = new Annotation(text);
    stanfordCoreNLP.annotate(document);
    List<CoreMap> sentences = document.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    for(CoreMap sentence: sentences) {
        for (CoreLabel token: sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class)) {
            String word = token.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class);;
            result.append(word).append(" ");
        }
    }
    System.setErr(err);
    return result.toString();
}

4、FudanNLP分词器

private static CWSTagger tagger = null;
static{
    try{
        tagger = new CWSTagger("lib/fudannlp_seg.m");
        tagger.setEnFilter(true);
    }catch(Exception e){
        e.printStackTrace();
    }
}
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();
    map.put("FudanNLP", tagger.tag(text));
    return map;
}

5、Jieba分词器

private static final JiebaSegmenter JIEBA_SEGMENTER = new JiebaSegmenter();
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();
    map.put("INDEX", seg(text, SegMode.INDEX));
    map.put("SEARCH", seg(text, SegMode.SEARCH));
    return map;
}
private static String seg(String text, SegMode segMode) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();                
    for(SegToken token : JIEBA_SEGMENTER.process(text, segMode)){
        result.append(token.word.getToken()).append(" ");
    }
    return result.toString(); 
}

6、Jcseg分词器

private static final JcsegTaskConfig CONFIG = new JcsegTaskConfig();
private static final ADictionary DIC = DictionaryFactory.createDefaultDictionary(CONFIG);
static {
    CONFIG.setLoadCJKSyn(false);
    CONFIG.setLoadCJKPinyin(false);
}
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();

    map.put("复杂模式", segText(text, JcsegTaskConfig.COMPLEX_MODE));
    map.put("简易模式", segText(text, JcsegTaskConfig.SIMPLE_MODE));

    return map;
}
private String segText(String text, int segMode) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();        
    try {
        ISegment seg = SegmentFactory.createJcseg(segMode, new Object[]{new StringReader(text), CONFIG, DIC});
        IWord word = null;
        while((word=seg.next())!=null) {         
            result.append(word.getValue()).append(" ");
        }
    } catch (Exception ex) {
        throw new RuntimeException(ex);
    }
    return result.toString();
}

7、MMSeg4j分词器

private static final Dictionary DIC = Dictionary.getInstance();
private static final SimpleSeg SIMPLE_SEG = new SimpleSeg(DIC);
private static final ComplexSeg COMPLEX_SEG = new ComplexSeg(DIC);
private static final MaxWordSeg MAX_WORD_SEG = new MaxWordSeg(DIC);
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();
    map.put(SIMPLE_SEG.getClass().getSimpleName(), segText(text, SIMPLE_SEG));
    map.put(COMPLEX_SEG.getClass().getSimpleName(), segText(text, COMPLEX_SEG));
    map.put(MAX_WORD_SEG.getClass().getSimpleName(), segText(text, MAX_WORD_SEG));
    return map;
}
private String segText(String text, Seg seg) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    MMSeg mmSeg = new MMSeg(new StringReader(text), seg);        
    try {
        Word word = null;
        while((word=mmSeg.next())!=null) {       
            result.append(word.getString()).append(" ");
        }
    } catch (IOException ex) {
        throw new RuntimeException(ex);
    }
    return result.toString();
}

8、IKAnalyzer分词器

@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();

    map.put("智能切分", segText(text, true));
    map.put("细粒度切分", segText(text, false));

    return map;
}
private String segText(String text, boolean useSmart) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    IKSegmenter ik = new IKSegmenter(new StringReader(text), useSmart);        
    try {
        Lexeme word = null;
        while((word=ik.next())!=null) {          
            result.append(word.getLexemeText()).append(" ");
        }
    } catch (IOException ex) {
        throw new RuntimeException(ex);
    }
    return result.toString();
}

9、Paoding分词器

private static final PaodingAnalyzer ANALYZER = new PaodingAnalyzer();
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();

    map.put("MOST_WORDS_MODE", seg(text, PaodingAnalyzer.MOST_WORDS_MODE));
    map.put("MAX_WORD_LENGTH_MODE", seg(text, PaodingAnalyzer.MAX_WORD_LENGTH_MODE));
    
    return map;
}
private static String seg(String text, int mode){
    ANALYZER.setMode(mode);
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    try {
        Token reusableToken = new Token();
        TokenStream stream = ANALYZER.tokenStream("", new StringReader(text));
        Token token = null;
        while((token = stream.next(reusableToken)) != null){
            result.append(token.term()).append(" ");
        }
    } catch (Exception ex) {
        throw new RuntimeException(ex);
    }
    return result.toString();          
}

10、smartcn分词器

private static final SmartChineseAnalyzer SMART_CHINESE_ANALYZER = new SmartChineseAnalyzer();
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();
    map.put("smartcn", segText(text));
    return map;
}
private static String segText(String text) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    try {
        TokenStream tokenStream = SMART_CHINESE_ANALYZER.tokenStream("text", new StringReader(text));
        tokenStream.reset();
        while (tokenStream.incrementToken()){
            CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
            result.append(charTermAttribute.toString()).append(" ");
        }
        tokenStream.close();
    }catch (Exception e){
        e.printStackTrace();
    }
    return result.toString();
}

11、HanLP分词器

private static final Segment N_SHORT_SEGMENT = new NShortSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
private static final Segment DIJKSTRA_SEGMENT = new DijkstraSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
@Override
public Map<String, String> segMore(String text) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();
    map.put("标准分词", standard(text));
    map.put("NLP分词", nlp(text));
    map.put("索引分词", index(text));
    map.put("N-最短路径分词", nShort(text));
    map.put("最短路径分词", shortest(text));
    map.put("极速词典分词", speed(text));
    return map;
}
private static String standard(String text) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    StandardTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
    return result.toString();
}
private static String nlp(String text) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    NLPTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
    return result.toString();
}
private static String index(String text) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    IndexTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
    return result.toString();
}
private static String speed(String text) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    SpeedTokenizer.segment(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
    return result.toString();
}
private static String nShort(String text) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    N_SHORT_SEGMENT.seg(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
    return result.toString();
}
private static String shortest(String text) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    DIJKSTRA_SEGMENT.seg(text).forEach(term->result.append(term.word).append(" "));
    return result.toString();
}

现在我们已经实现了本文的第一个目的:学会使用11大Java开源中文分词器。

最后我们来实现本文的第二个目的:对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果,程序如下:

public static Map<String, Set<String>> contrast(String text){
    Map<String, Set<String>> map = new LinkedHashMap<>();
    map.put("word分词器", new WordEvaluation().seg(text));
    map.put("Stanford分词器", new StanfordEvaluation().seg(text));
    map.put("Ansj分词器", new AnsjEvaluation().seg(text));
    map.put("HanLP分词器", new HanLPEvaluation().seg(text));
    map.put("FudanNLP分词器", new FudanNLPEvaluation().seg(text));
    map.put("Jieba分词器", new JiebaEvaluation().seg(text));
    map.put("Jcseg分词器", new JcsegEvaluation().seg(text));
    map.put("MMSeg4j分词器", new MMSeg4jEvaluation().seg(text));
    map.put("IKAnalyzer分词器", new IKAnalyzerEvaluation().seg(text));
    map.put("smartcn分词器", new SmartCNEvaluation().seg(text));
    return map;
}
public static Map<String, Map<String, String>> contrastMore(String text){
    Map<String, Map<String, String>> map = new LinkedHashMap<>();
    map.put("word分词器", new WordEvaluation().segMore(text));
    map.put("Stanford分词器", new StanfordEvaluation().segMore(text));
    map.put("Ansj分词器", new AnsjEvaluation().segMore(text));
    map.put("HanLP分词器", new HanLPEvaluation().segMore(text));
    map.put("FudanNLP分词器", new FudanNLPEvaluation().segMore(text));
    map.put("Jieba分词器", new JiebaEvaluation().segMore(text));
    map.put("Jcseg分词器", new JcsegEvaluation().segMore(text));
    map.put("MMSeg4j分词器", new MMSeg4jEvaluation().segMore(text));
    map.put("IKAnalyzer分词器", new IKAnalyzerEvaluation().segMore(text));
    map.put("smartcn分词器", new SmartCNEvaluation().segMore(text));
    return map;
}
public static void show(Map<String, Set<String>> map){
    map.keySet().forEach(k -> {
        System.out.println(k + " 的分词结果:");
        AtomicInteger i = new AtomicInteger();
        map.get(k).forEach(v -> {
            System.out.println("\t" + i.incrementAndGet() + " 、" + v);
        });
    });
}
public static void showMore(Map<String, Map<String, String>> map){
    map.keySet().forEach(k->{
        System.out.println(k + " 的分词结果:");
        AtomicInteger i = new AtomicInteger();
        map.get(k).keySet().forEach(a -> {
            System.out.println("\t" + i.incrementAndGet()+ " 、【"   + a + "】\t" + map.get(k).get(a));
        });
    });
}
public static void main(String[] args) {
    show(contrast("我爱楚离陌"));
    showMore(contrastMore("我爱楚离陌"));
}

运行结果如下:

********************************************
word分词器 的分词结果:
	1 、我 爱 楚离陌 
Stanford分词器 的分词结果:
	1 、我 爱 楚 离陌 
	2 、我 爱 楚离陌 
Ansj分词器 的分词结果:
	1 、我 爱 楚离 陌 
	2 、我 爱 楚 离 陌 
HanLP分词器 的分词结果:
	1 、我 爱 楚 离 陌 
smartcn分词器 的分词结果:
	1 、我 爱 楚 离 陌 
FudanNLP分词器 的分词结果:
	1 、我 爱楚离陌
Jieba分词器 的分词结果:
	1 、我爱楚 离 陌 
Jcseg分词器 的分词结果:
	1 、我 爱 楚 离 陌 
MMSeg4j分词器 的分词结果:
	1 、我爱 楚 离 陌 
IKAnalyzer分词器 的分词结果:
	1 、我 爱 楚 离 陌 
********************************************
********************************************
word分词器 的分词结果:
	1 、【全切分算法】	我 爱 楚离陌 
	2 、【双向最大最小匹配算法】	我 爱 楚离陌 
	3 、【正向最大匹配算法】	我 爱 楚离陌 
	4 、【双向最大匹配算法】	我 爱 楚离陌 
	5 、【逆向最大匹配算法】	我 爱 楚离陌 
	6 、【正向最小匹配算法】	我 爱 楚离陌 
	7 、【双向最小匹配算法】	我 爱 楚离陌 
	8 、【逆向最小匹配算法】	我 爱 楚离陌 
Stanford分词器 的分词结果:
	1 、【Stanford Chinese Treebank segmentation】	我 爱 楚离陌 
	2 、【Stanford Beijing University segmentation】	我 爱 楚 离陌 
Ansj分词器 的分词结果:
	1 、【BaseAnalysis】	我 爱 楚 离 陌 
	2 、【IndexAnalysis】	我 爱 楚 离 陌 
	3 、【ToAnalysis】	我 爱 楚 离 陌 
	4 、【NlpAnalysis】	我 爱 楚离 陌 
HanLP分词器 的分词结果:
	1 、【NLP分词】	我 爱 楚 离 陌 
	2 、【标准分词】	我 爱 楚 离 陌 
	3 、【N-最短路径分词】	我 爱 楚 离 陌 
	4 、【索引分词】	我 爱 楚 离 陌 
	5 、【最短路径分词】	我 爱 楚 离 陌 
	6 、【极速词典分词】	我 爱 楚 离 陌 
smartcn分词器 的分词结果:
	1 、【smartcn】	我 爱 楚 离 陌 
FudanNLP分词器 的分词结果:
	1 、【FudanNLP】	我 爱楚离陌
Jieba分词器 的分词结果:
	1 、【SEARCH】	我爱楚 离 陌 
	2 、【INDEX】	我爱楚 离 陌 
Jcseg分词器 的分词结果:
	1 、【简易模式】	我 爱 楚 离 陌 
	2 、【复杂模式】	我 爱 楚 离 陌 
MMSeg4j分词器 的分词结果:
	1 、【SimpleSeg】	我爱 楚 离 陌 
	2 、【ComplexSeg】	我爱 楚 离 陌 
	3 、【MaxWordSeg】	我爱 楚 离 陌 
IKAnalyzer分词器 的分词结果:
	1 、【智能切分】	我 爱 楚 离 陌 
	2 、【细粒度切分】	我 爱 楚 离 陌 
********************************************


完整代码看这里

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杨尚川

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评论(18)

G
Gwenson

引用来自“ronging”的评论

    List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("我忘记了密码,你能告诉我吗");
System.out.println(words);
含有","的文本,分词完了,线程还没结束?

引用来自“gwenson”的评论

是啊?怎么回事?

引用来自“杨尚川”的评论

后台有常驻线程在监控词典文件的变化
oh,oh,那为什么英文特殊字符,不会呢?
杨尚川
杨尚川 博主

引用来自“ronging”的评论

    List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("我忘记了密码,你能告诉我吗");
System.out.println(words);
含有","的文本,分词完了,线程还没结束?

引用来自“gwenson”的评论

是啊?怎么回事?
后台有常驻线程在监控词典文件的变化
G
Gwenson

引用来自“ronging”的评论

    List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("我忘记了密码,你能告诉我吗");
System.out.println(words);
含有","的文本,分词完了,线程还没结束?
是啊?怎么回事?
T
TalentJack
hanlp分词结果和我亲自实验的不一样,不知道是什么情况。其他分词器没有一一试验,因为hanlp用的顺手,所以验证了一下。亲测除了极速词典分词的分词结果是:我 爱 楚 离 陌,其他分词方式的分词结果都是:我 爱 楚离陌。不知楼主是否加载了hanlp的完整字典。
songzi1229
songzi1229
NLPIR呢?
r
ronging
    List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("我忘记了密码,你能告诉我吗");
System.out.println(words);
含有","的文本,分词完了,线程还没结束?
杨尚川
杨尚川 博主

引用来自“HappyBKs”的评论

大哥,问个问题,IKAnalyzer所在lucene的哪个jar里面。我现在用Maven坐标导入lucene的jar。
lucene-core-4.10.4.jar
lucene-analyzers-common-4.10.4.jar
lucene-queries-4.10.4.jar
4.10.4\lucene-queryparser-4.10.4.jar
lucene-sandbox-4.10.4.jar
lucene-highlighter-4.10.4.jar
lucene-memory-4.10.4.jar
lucene-analyzers-smartcn-4.10.4.jar
但是IKAnalyzer还是不能用
用word分词吧
HappyBKs
HappyBKs

引用来自“HappyBKs”的评论

其实还有几种NLP的SDK分词功能也很好用

引用来自“杨尚川”的评论

是哪几种?
比如哈工大那个LTP,依存语法树都有了
HappyBKs
HappyBKs
大哥,问个问题,IKAnalyzer所在lucene的哪个jar里面。我现在用Maven坐标导入lucene的jar。
lucene-core-4.10.4.jar
lucene-analyzers-common-4.10.4.jar
lucene-queries-4.10.4.jar
4.10.4\lucene-queryparser-4.10.4.jar
lucene-sandbox-4.10.4.jar
lucene-highlighter-4.10.4.jar
lucene-memory-4.10.4.jar
lucene-analyzers-smartcn-4.10.4.jar
但是IKAnalyzer还是不能用
杨尚川
杨尚川 博主

引用来自“HappyBKs”的评论

其实还有几种NLP的SDK分词功能也很好用
是哪几种?
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杨尚川
2014/04/29
0
47
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杨尚川
2015/05/12
2K
0
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杨尚川
2014/08/30
0
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杨尚川
2014/05/02
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Lucene的中文分词器IKAnalyzer

分词器对英文的支持是非常好的。 一般分词经过的流程: 1)切分关键词 2)去除停用词 3)把英文单词转为小写 但是老外写的分词器对中文分词一般都是单字分词,分词的效果不好。 国人林良益写...

王国龙_成长
2013/02/05
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分布式Session的实现方式

JWT Token 使用 JWT Token 储存用户身份,然后再从数据库或者 cache 中获取其他的信息。这样无论请求分配到哪个服务器都无所谓。 Tomcat + Redis 在 tomcat 的配置文件中配置: <Valve class...

禅明
9分钟前
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Android饼图 PieChart

PieChart 饼图,android 图表。会根据定义PieChartView的大小自动居中,所以如果要调整位置,只需要在xml更改PieChartView位置大小即可。 https://github.com/ccMagic/PieChart 1、先看一下效...

ccMagic
13分钟前
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说说我当初是如何学Linux的

今天我就说说我当初是如何从一名普通桌面维护工程师,通过学习和努力转成Linux运维工程师的,以及作为Linux运维工程师需要一些什么技能和知识,希望可以帮到一些对Linux有兴趣或者想往Linux...

Linux就该这么学
13分钟前
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Tomcat启动异常Unable to register MBean [HikariDataSource (null)]:InstanceAlreadyExistsException

Unable to register MBean [HikariDataSource (null)] with key 'xxx'; nested exception is javax.management.InstanceAlreadyExistsException: com.zaxxer.hik ari:name=baseDataSource,ty......

sunranhou
18分钟前
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qt从普通线程发信号到UI线程

加入从当前一个普通线程发送信号到ui,更新Ui只能使用Qt::BlockingQueuedConnection,用Qt::QueuedConnection会一会有用一会没用,并且会导致崩溃。 connect(this, &Task::startTask, this, ...

青黑
39分钟前
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