word分词java代码,word 分词

用java读取文档并分词。

需要commons-io包, 或者自己写读文件的部分

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import java.io.File;

import java.io.IOException;

import java.util.ArrayList;

import java.util.Collections;

import java.util.Comparator;

import java.util.List;

import java.util.regex.Matcher;

import java.util.regex.Pattern;

import org.apache.commons.io.FileUtils;

public class Test20 {

/**

* @param args

*/

public static void main(String[] args) {

// TODO Auto-generated method stub

String str = null;

try {

str = FileUtils.readFileToString(new File("e.txt"));

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

Pattern p = Pattern.compile("\\b[\\w-']+\\b");

Matcher m = p.matcher(str);

ListWord words = new ArrayListWord();

while(m.find()){

add(words, m.group().trim());

}

Collections.sort(words, new ComparatorWord(){

@Override

public int compare(Word o1, Word o2) {

// TODO Auto-generated method stub

return o1.getWord().compareTo(o2.getWord());

}});

System.out.println(words);

}

private static void add(ListWord words, String word) {

// TODO Auto-generated method stub

for(Word temp : words){

if(temp.getWord().equals(word)){

temp.setCount(temp.getCount() + 1);

return;

}

}

Word w = new Word();

w.setWord(word);

words.add(w);

}

}

class Word{

private String word;

private int count = 1;

public String getWord() {

return word;

}

public void setWord(String word) {

this.word = word;

}

public int getCount() {

return count;

}

public void setCount(int count) {

this.count = count;

}

@Override

public String toString() {

return "Word [word=" + word + ", count=" + count + "]";

}

}

怎么使用java中文分词组件word

参考如下

1、快速体验

运行项目根目录下的脚本demo-word.bat可以快速体验分词效果

用法: command [text] [input] [output]

命令command的可选值为：demo、text、file

demo

text 杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者

file d:/text.txt d:/word.txt

exit

2、对文本进行分词

移除停用词：ListWord words = WordSegmenter.seg("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");

保留停用词：ListWord words = WordSegmenter.segWithStopWords("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");

System.out.println(words);

输出：

移除停用词：[杨尚川, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 作者]

保留停用词：[杨尚川, 是, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 的, 作者]

3、对文件进行分词

String input = "d:/text.txt";

String output = "d:/word.txt";

移除停用词：WordSegmenter.seg(new File(input), new File(output));

保留停用词：WordSegmenter.segWithStopWords(new File(input), new File(output));

4、自定义配置文件

默认配置文件为类路径下的word.conf，打包在word-x.x.jar中

自定义配置文件为类路径下的word.local.conf，需要用户自己提供

如果自定义配置和默认配置相同，自定义配置会覆盖默认配置

配置文件编码为UTF-8

5、自定义用户词库

自定义用户词库为一个或多个文件夹或文件，可以使用绝对路径或相对路径

用户词库由多个词典文件组成，文件编码为UTF-8

词典文件的格式为文本文件，一行代表一个词

可以通过系统属性或配置文件的方式来指定路径，多个路径之间用逗号分隔开

类路径下的词典文件，需要在相对路径前加入前缀classpath:

指定方式有三种：

指定方式一，编程指定（高优先级）：

WordConfTools.set("dic.path", "classpath:dic.txt，d:/custom_dic");

DictionaryFactory.reload();//更改词典路径之后，重新加载词典

指定方式二，Java虚拟机启动参数（中优先级）：

java -Ddic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic

指定方式三，配置文件指定（低优先级）：

使用类路径下的文件word.local.conf来指定配置信息

dic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic

如未指定，则默认使用类路径下的dic.txt词典文件

6、自定义停用词词库

使用方式和自定义用户词库类似，配置项为：

stopwords.path=classpath:stopwords.txt，d:/custom_stopwords_dic

7、自动检测词库变化

可以自动检测自定义用户词库和自定义停用词词库的变化

包含类路径下的文件和文件夹、非类路径下的绝对路径和相对路径

如：

classpath:dic.txt，classpath:custom_dic_dir,

d:/dic_more.txt，d:/DIC_DIR，D:/DIC2_DIR，my_dic_dir，my_dic_file.txt

classpath:stopwords.txt，classpath:custom_stopwords_dic_dir，

d:/stopwords_more.txt，d:/STOPWORDS_DIR，d:/STOPWORDS2_DIR，stopwords_dir，remove.txt

8、显式指定分词算法

对文本进行分词时，可显式指定特定的分词算法，如：

WordSegmenter.seg("APDPlat应用级产品开发平台", SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching);

SegmentationAlgorithm的可选类型为：

正向最大匹配算法：MaximumMatching

逆向最大匹配算法：ReverseMaximumMatching

正向最小匹配算法：MinimumMatching

逆向最小匹配算法：ReverseMinimumMatching

双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching

双向最小匹配算法：BidirectionalMinimumMatching

双向最大最小匹配算法：BidirectionalMaximumMinimumMatching

全切分算法：FullSegmentation

最少分词算法：MinimalWordCount

最大Ngram分值算法：MaxNgramScore

9、分词效果评估

运行项目根目录下的脚本evaluation.bat可以对分词效果进行评估

评估采用的测试文本有253 3709行，共2837 4490个字符

评估结果位于target/evaluation目录下：

corpus-text.txt为分好词的人工标注文本，词之间以空格分隔

test-text.txt为测试文本，是把corpus-text.txt以标点符号分隔为多行的结果

standard-text.txt为测试文本对应的人工标注文本，作为分词是否正确的标准

result-text-***.txt，***为各种分词算法名称，这是word分词结果

perfect-result-***.txt，***为各种分词算法名称，这是分词结果和人工标注标准完全一致的文本

wrong-result-***.txt，***为各种分词算法名称，这是分词结果和人工标注标准不一致的文本

编写程序将字符串 hello java world 进行分词,并逐个显示在屏幕上;

用Java的StringTokenizer可以直接将字符串按照空格进行分词。

import java.util.StringTokenizer;

public class Test2 {

public static void main(String [] args) {

String str = "hello java world";

StringTokenizer st = new StringTokenizer(str);

while (st.hasMoreTokens()) {

System.out.println(st.nextToken());

}

}

}

java word分词器怎样安装在java中

word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。

如果需要安装word分词器可以参考下面的步骤：

1、确保电脑上已经安装了JDK软件和Eclispe工具，没有安装的可以到对应的官网下载安装：

JDK官网：

Eclipse官网：

2、下载word分词器的相关jar包：

打开word分词器的官方github主页：

下拉找到ReadME部分，点击“编译好的jar下载”：

页面将会跳转到到百度云盘的下载页面，按照需求下载指定的版本即可。

注意：word1.3需要JDK1.8。

下载完成之后解压到指定目录。

3、创建Java项目，导入word分词器的相关jar包：

打开Eclipse，右键创建Java project项目：

然后右键项目选择Build path打开导入页面，导入刚才下载的jar包到项目中：

导入成功之后就可以在自己的项目中使用word分词器了。

您好，请问我用JAVA word分词器对文件分词，出来的结果是乱码，应该如何解决呐？

importjava.io.BufferedReader;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStreamReader;publicclassDanci{publicstaticvoidmain(String[]args){Stringstr=newString();System.out.print("请输入一个英文句子：");try{BufferedReaderbr=newBufferedReader(newInputStreamReader(System.in));//获取键盘输入str=br.readLine();}catch(IOExceptione){e.printStackTrace();}String[]s=str.split("");//转换成数组System.out.println("你输入的句子共有单词"+s.length+"个");//s.length获取数组长度}}//此程序只能获取一句话的单词个数.