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Lucene.net中文分词探究

编程日记 2024-11-18 03:30:00

一、中文分词方式：

中文分词几种常用的方式：

A． 单字分词

单字分词，顾名思义，就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：我们是中国人，效果：我/们/是/中/国/人。

B． 二分法

二分法，就是按两个字进行切分。如：我们是中国人，效果：我们/们是/是中/中国/国人。

C． 词库分词

词库分词，就是按某种算法构造词然后去匹配已建好的词库集合，如果匹配到就切分出来成为词语。通常词库分词被认为是最理想的中文分词算法如：我们是中国人，通成效果为：我们/是/中国/中国人。

二、Lucene.net中五种中文分词效果探究

在Lucene.net中有很多种分词器，不同分词器使用了不同的分词算法，有不同的分词效果，满足不同的需求！在这里主要是看看其中五中分词器用来对中文切词的效果。五中分词器分别为：StandardTokenizer，CJKTokenizer，ChinessTokenizer，LowerCaseTokenizer，WhitespaceTokenizer;

下面就来测试一下它们切词的效果：

测试目标：是否支持中文词语，英文单词，邮件，IP地址，标点符号，数字，数学表达式的切割。
   测试文字：“我们是中国人; 我们 是 人;we are chiness; 172.16.34.172;youpeizun@126.com;#$*;85*34;58 69”

测试StandardTokenizer的分词情况如下：

我/ 们/ 是/ 中/ 国/ 人/ 我/ 们/ 是/ 人/ we/ are/ chiness/ 172.16.34.172/ youpeizun@126.com/ 85/ 34/ 58/ 69/

测试CJKTokenizer的分词情况如下：

我们/ 们是/ 是中/ 中国/ 国人/ 我们/ 是/ 人/ we/ chiness/ 172/ 16/ 34/ 172/ youpe

izun/ 126/ com/ #/ 85/ 34/ 58/ 69/

测试ChinessTokenizer的分词情况如下：

我/ 们/ 是/ 中/ 国/ 人/ 我/ 们/ 是/ 人/ we/ are/ chiness/ 172/ 16/ 34/ 172/ youp

eizun/ 126/ com/ 85/ 34/ 58/ 69/

测试LowerCaseTokenizer的分词情况如下：

我们是中国人/我们/是/人/we/are/chiness/youpeizun/com/

测试WhitespaceTokenizer的分词情况如下：

我们是中国人;/我们/是/人;we/are/chiness;/172.16.34.172;youpeizun@126.com;#$*;85*

34;58/69/

测试代码：
一、中文分词方式：


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using Lucene.Net.Analysis.Standard;
using Lucene.Net.Analysis;
using Lucene.Net.Index;
using Lucene.Net.Documents;
using System.IO;
using Lucene.Net.Analysis.Cn;
using Lucene.Net.Analysis.CJK;
//date：11－02－2007
//home page:http://www.cnblogs.com/xuanfeng
//author:peizunyou
namespace TokenizerTest
{
    class TokenizerTest
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string testText = "我们是中国人; 我们 是 人;we are chiness; 172.16.34.172;youpeizun@126.com;#$*;85*34;58 69";
            Console.WriteLine("测试文字："+testText);
            Console.WriteLine("测试StandardTokenizer的分词情况如下：");
            TestStandardTokenizer(testText);
            Console.WriteLine("测试CJKTokenizer的分词情况如下：");
            TestCJKTokenizer(testText);
            Console.WriteLine("测试ChinessTokenizer的分词情况如下：");
            TestChinessTokenizer(testText);
            Console.WriteLine("测试LowerCaseTokenizer的分词情况如下：");
            TestLowerCaseTokenizer(testText);
            Console.WriteLine("测试WhitespaceTokenizer的分词情况如下：");
            TestWhitespaceTokenizer(testText);
            Console.Read();
        }
        static  void TestStandardTokenizer(string text)
        {
            TextReader tr = new StringReader(text);

            StandardTokenizer st = new StandardTokenizer(tr);
         
            while (st.Next() != null)
            {

                Console.Write(st.token.ToString()+"/ ");
            }
            Console.WriteLine();
        }
        static void TestCJKTokenizer(string text)
        {
            TextReader tr = new StringReader(text);
            int end = 0;
            CJKAnalyzer cjkA = new CJKAnalyzer();
            TokenStream ts = cjkA.TokenStream(tr);
            while(end<text.Length)
            {
                Lucene.Net.Analysis.Token t = ts.Next();
                end = t.EndOffset();
                Console.Write(t.TermText()+"/ ");
            }
            Console.WriteLine();
        }
        static void TestChinessTokenizer(string text)
        {
            TextReader tr = new StringReader(text);
            ChineseTokenizer ct = new ChineseTokenizer(tr);
            int end = 0;
            Lucene.Net.Analysis.Token t;
            while(end<text.Length)
            {
                t = ct.Next();
                end = t.EndOffset();
                Console.Write(t.TermText()+"/ ");
            }
            Console.WriteLine();
        
        }
        
        static void TestLowerCaseTokenizer(string text)
        {
            TextReader tr = new StringReader(text);
            SimpleAnalyzer sA = new SimpleAnalyzer();
            //SimpleAnalyzer使用了LowerCaseTokenizer分词器
            TokenStream ts = sA.TokenStream(tr);
            Lucene.Net.Analysis.Token t;
            while((t=ts.Next())!=null)
            {
                Console.Write(t.TermText()+"/");
            }
            Console.WriteLine();
        }
        static void TestWhitespaceTokenizer(string text)
        {
            TextReader tr = new StringReader(text);
   
            WhitespaceAnalyzer sA = new WhitespaceAnalyzer();
            TokenStream ts = sA.TokenStream(tr);
            Lucene.Net.Analysis.Token t;
            while ((t = ts.Next()) != null)
            {
                Console.Write(t.TermText() + "/");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

中文分词几种常用的方式：

A． 单字分词

单字分词，顾名思义，就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：我们是中国人，效果：我/们/是/中/国/人。

B． 二分法

二分法，就是按两个字进行切分。如：我们是中国人，效果：我们/们是/是中/中国/国人。

C． 词库分词

词库分词，就是按某种算法构造词然后去匹配已建好的词库集合，如果匹配到就切分出来成为词语。通常词库分词被认为是最理想的中文分词算法如：我们是中国人，通成效果为：我们/是/中国/中国人。

二、Lucene.net中五种中文分词效果探究

在Lucene.net中有很多种分词器，不同分词器使用了不同的分词算法，有不同的分词效果，满足不同的需求！在这里主要是看看其中五中分词器用来对中文切词的效果。五中分词器分别为：StandardTokenizer，CJKTokenizer，ChinessTokenizer，LowerCaseTokenizer，WhitespaceTokenizer;

下面就来测试一下它们切词的效果：

测试目标：是否支持中文词语，英文单词，邮件，IP地址，标点符号，数字，数学表达式的切割。
   测试文字：“我们是中国人; 我们 是 人;we are chiness; 172.16.34.172;youpeizun@126.com;#$*;85*34;58 69”

测试StandardTokenizer的分词情况如下：

我/ 们/ 是/ 中/ 国/ 人/ 我/ 们/ 是/ 人/ we/ are/ chiness/ 172.16.34.172/ youpeizun@126.com/ 85/ 34/ 58/ 69/

测试CJKTokenizer的分词情况如下：

我们/ 们是/ 是中/ 中国/ 国人/ 我们/ 是/ 人/ we/ chiness/ 172/ 16/ 34/ 172/ youpe

izun/ 126/ com/ #/ 85/ 34/ 58/ 69/

测试ChinessTokenizer的分词情况如下：

我/ 们/ 是/ 中/ 国/ 人/ 我/ 们/ 是/ 人/ we/ are/ chiness/ 172/ 16/ 34/ 172/ youp

eizun/ 126/ com/ 85/ 34/ 58/ 69/

测试LowerCaseTokenizer的分词情况如下：

我们是中国人/我们/是/人/we/are/chiness/youpeizun/com/

测试WhitespaceTokenizer的分词情况如下：

我们是中国人;/我们/是/人;we/are/chiness;/172.16.34.172;youpeizun@126.com;#$*;85*

34;58/69/

测试代码：
测试代代码下载


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using Lucene.Net.Analysis.Standard;
using Lucene.Net.Analysis;
using Lucene.Net.Index;
using Lucene.Net.Documents;
using System.IO;
using Lucene.Net.Analysis.Cn;
using Lucene.Net.Analysis.CJK;
//date：11－02－2007
//home page:http://www.cnblogs.com/xuanfeng
//author:peizunyou
namespace TokenizerTest
{
    class TokenizerTest
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string testText = "我们是中国人; 我们 是 人;we are chiness; 172.16.34.172;youpeizun@126.com;#$*;85*34;58 69";
            Console.WriteLine("测试文字："+testText);
            Console.WriteLine("测试StandardTokenizer的分词情况如下：");
            TestStandardTokenizer(testText);
            Console.WriteLine("测试CJKTokenizer的分词情况如下：");
            TestCJKTokenizer(testText);
            Console.WriteLine("测试ChinessTokenizer的分词情况如下：");
            TestChinessTokenizer(testText);
            Console.WriteLine("测试LowerCaseTokenizer的分词情况如下：");
            TestLowerCaseTokenizer(testText);
            Console.WriteLine("测试WhitespaceTokenizer的分词情况如下：");
            TestWhitespaceTokenizer(testText);
            Console.Read();
        }
        static  void TestStandardTokenizer(string text)
        {
            TextReader tr = new StringReader(text);

            StandardTokenizer st = new StandardTokenizer(tr);
         
            while (st.Next() != null)
            {

                Console.Write(st.token.ToString()+"/ ");
            }
            Console.WriteLine();
        }
        static void TestCJKTokenizer(string text)
        {
            TextReader tr = new StringReader(text);
            int end = 0;
            CJKAnalyzer cjkA = new CJKAnalyzer();
            TokenStream ts = cjkA.TokenStream(tr);
            while(end<text.Length)
            {
                Lucene.Net.Analysis.Token t = ts.Next();
                end = t.EndOffset();
                Console.Write(t.TermText()+"/ ");
            }
            Console.WriteLine();
        }
        static void TestChinessTokenizer(string text)
        {
            TextReader tr = new StringReader(text);
            ChineseTokenizer ct = new ChineseTokenizer(tr);
            int end = 0;
            Lucene.Net.Analysis.Token t;
            while(end<text.Length)
            {
                t = ct.Next();
                end = t.EndOffset();
                Console.Write(t.TermText()+"/ ");
            }
            Console.WriteLine();
        
        }
        
        static void TestLowerCaseTokenizer(string text)
        {
            TextReader tr = new StringReader(text);
            SimpleAnalyzer sA = new SimpleAnalyzer();
            //SimpleAnalyzer使用了LowerCaseTokenizer分词器
            TokenStream ts = sA.TokenStream(tr);
            Lucene.Net.Analysis.Token t;
            while((t=ts.Next())!=null)
            {
                Console.Write(t.TermText()+"/");
            }
            Console.WriteLine();
        }
        static void TestWhitespaceTokenizer(string text)
        {
            TextReader tr = new StringReader(text);
   
            WhitespaceAnalyzer sA = new WhitespaceAnalyzer();
            TokenStream ts = sA.TokenStream(tr);
            Lucene.Net.Analysis.Token t;
            while ((t = ts.Next()) != null)
            {
                Console.Write(t.TermText() + "/");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

三、            五中分词器代码设计探究

从下面分词器代码设计中的静态结构图可以清晰的看出其继承关系。无论是哪个分词器，其分词最终实现的算法都是在Next()方法，想深入了解，请看其相关源码。

<script type="text/javascript"> // </script>

Feedback

三、            五中分词器代码设计探究

从下面分词器代码设计中的静态结构图可以清晰的看出其继承关系。无论是哪个分词器，其分词最终实现的算法都是在Next()方法，想深入了解，请看其相关源码。

<script type="text/javascript"> // </script>

Feedback


https://www.dkcj.cn/info/27991.html

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