网上能搜到的大部分文章都是过期和不正确的，用的是很老版本的 Sphinx + Coreseek 插件。 老版本的 Sphinx 不支持中文分词，于是有国人做了一个插件来支持，这个方案主要问题在于，coreseek 已经凉了很久了 某份fork的最后更新是 7 years

html ），我看到文档中说是可以直接通过dict构建的，想问这个类可以直接通过原始数据来构建吗？ 我现在的数据集是中文，我分词后找中文预训练好的词向量（如 https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vecto

与 @zj1d 最早的实现有些关联。是否可以将标识符保存在本地（不确定 VSC 的 API 有无存储相关的），再进行分词，逐步积累出项目内的常用词汇。感觉这样的词库可以辅助输入？细节没深想，欢迎拍砖。

您好作者， 对于将jcseg作为elasticsearch的分词器，想实现中文简体和繁体的相互检索，可行的方法是什么呢？希望您能给些思路啊，看介绍说jcseg有简体和繁体的转换工具什么的没有找到啊。

非线程安全 //设置要被分词的文本 String str = "DoublThaha男士豆豆运动鞋Wave大嘴包Sella折耳包"; try { seg.reset(new StringReader(str)); //获取分词结果 IWord word

本发明涉及一种基于依存语义的中文无监督开放式实体关系抽取方法，该方法包括以下步骤：预处理输入文本：对输入文本进行中文分词、词性标注和依存句法分析；对输入文本进行命名实体识别；从识别出的实体中任意选出两个实体构成候选实体对；寻找候选实体对中的两个实体之间

，此时文件词库不太能搞定（有可能我了解没到位），所以我想以缓存+db的形式来存储词库，您能给些改造思路么？补充下：我只用到中文分词功能（关键短语提取，各种符号识别都不用）

--------------------------+ friso>> hello 分词结果: Segmentation fault: 11 不单单是英文会报错的，中文也会。 本来想gdb一下定位报错代码，但发现我不太会用gdb…… ~/Downloads/friso/src$

/code.google.com/p/fudannlp 功能(Functions) 信息检索： 文本分类 新闻聚类 中文处理： 中文分词 词性标注 实体名识别 关键词抽取 依存句法分析 时间短语识别 结构化学习： 在线学习 层次分类 聚类

理实验室推出的中文文本分类工具包，能够自动高效地实现用户自定义的文本分类语料的训练、评测、分类功能。文本分类通常包括特征选取、特征降维、分类模型学习三个步骤。如何选取合适的文本特征并进行降维，是中文文本分类的挑战性问题。我组根据多年在中文文本分类的研究

在执行关键字提取或文本分词操作时发现一个bug： 文本中类型“统一中国”这样的关键字会提取失败，设置的自定义词库也依然不好使 经查bug原因可能是因为jcseg自带的数字自动转换功能把中文“一”自动转换成了阿拉伯数字“1”导致的匹配失败，程序可能是认为“统一中国”和“统1中国”不匹配！