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oschina.net/apdplat/blog/392498 无抄袭链接77、word分词器、ansj分词器、mmseg4j分词器、ik-analyzer分词器分词效果评估原文链接：http://my.oschina.net/apdplat/blog/228615
由于是有权图，PageRank公式略做修改： 实现TextRank 因为要用测试多种情况，所以自己实现了一个基于Python 2.7的TextRank针对中文文本的库TextRank4ZH。位于： https://github.com/someus/TextRank4ZH 下面是一个例子：
决定自己动手试试。 首相选择向量的模型：在以字为向量还是以词为向量的问题上，纠结了一会；后来还是觉得用字，虽然词更为准确，但分词却需要增加额外的复杂度，并且此项目要求速度，准确率可以放低，于是还是选择字为向量。 然后每个字在章节中出现的次数，便是以此字向量的值。现在我们假设：
menter是分词的主要类，其参数分别是分词的句子或者文章，后面的参数是是否开启智能模式，不开启就按最小词义分。 分词的结果是Lexeme这个类，用其中的getLexemeText()方法就能取出相关的分词结果。 接下来是计算词频，将分词结果和出现次数
提升效果很明显，约4倍。性能还有提升的空间吗？呵呵...... 代码托管于GITHUB 参考资料：1、中文分词十年回顾 2、中文信息处理中的分词问题3、汉语自动分词词典机制的实验研究4、由字构词_中文分词新方法5、汉语自动分词研究评述 NUTCH/HADOOP视频教程
MyCAT / Sharding-JDBC 所有源码分析文章列表 RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 中文注释源码 GitHub 地址 您对于源码的疑问每条留言都将得到认真回复。甚至不知道如何读源码也可以请教噢。 新的源码解析文章实时收到通知。每周更新一篇左右。
上一篇文章提到过方法，本文单独拿出来作为一个主题。 架构如下： 这里ansj分词器为了支持动态添加词汇，使用了Redis组件。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 首先要明白动态支持意味着： 1）内存中支持动态增加/删除
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
0版本，但是smartcn中文分词器默认官方支持，它提供了一个中文或混合中文英文文本的分析器。支持最新的2.2.0版本版本。但是smartcn不支持自定义词库，作为测试可先用一下。后面的部分介绍如何支持最新的版本。smartcn安装分词：plugin install
标准控件中的大部分，足以满足日常操作。 riot： Go 语言实现的分布式全文搜索引擎 推荐理由：性能优异 —— 具有高效索引和搜索、支持中文分词、支持逻辑搜索以及中文转拼音搜索、支持分布式索引和搜索、支持多种持久存储 zendAPI：Zend Engine 的 C++ 封装 推荐理由：对
均被搜索出来了！ 当然这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来，只是评分不同而已，当然还有其他的一些分词方式，此时需要其他分词插件的支持，此处暂不涉及，后文中再做探索。
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