Ansj中文分词

这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现.
分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上

目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能

可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目.

1. 先在pom中引入依赖

<dependency>
            <groupId>org.ansj</groupId>
            <artifactId>ansj_seg</artifactId>
            <version>5.1.1</version>
        </dependency>

2. 一个例子，用来统计词频（仅供参考）

package com.example.fenci.OnlyFile;

import com.example.fenci.test.Test;
import org.ansj.domain.Result;
import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class OnlyFile {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        OnlyFile onlyFile = new OnlyFile();
        String feile = onlyFile.feileToString("D:\\train.jsonl");
       // String str = "欢迎使用ansj_seg,(ansj中文分词)在这里如果你遇到什么问题都可以联系我.我一定尽我所能.帮助大家.ansj_seg更快,更准,更自由!";
        feile=feile.replaceAll("\\s*","").replaceAll("[^(\\u4e00-\\u9fa5)]","");
        Result parse = ToAnalysis.parse(feile);
        String result = parse.toString();
        //去掉空格
        //result=result.replaceAll("\\s*","").replaceAll("[^(\\u4e00-\\u9fa5)]","");
        //去掉多余
       // result=result.replaceAll("/","");
        String[] split = result.split(",");
        //单个词
        Map<String,Integer> map1=new HashMap<>();
        //两个词
        Map<String,Integer> map2=new HashMap<>();
        //三个词
        Map<String,Integer> map3=new HashMap<>();
        for (String s : split) {
            s=s.replaceAll("\\s*","").replaceAll("[^(\\u4e00-\\u9fa5)]","");
            if(s.length()==1) {

                    map1.put(s, map1.get(s) == null ? 0 : (map1.get(s) + 1));
                }
                if (s.length()==2) {
                    map2.put(s, map2.get(s) == null ? 0 : (map2.get(s) + 1));
                }
                if (s.length()==3) {
                    map3.put(s, map3.get(s) == null ? 0 : (map3.get(s) + 1));
                }

        }
    //排序
        HashMap<String, Integer> finalOut1 = new LinkedHashMap<>();
        map1.entrySet()
                .stream()
                .sorted((p1, p2) -> p2.getValue().compareTo(p1.getValue()))
                .collect(Collectors.toList()).forEach(ele -> finalOut1.put(ele.getKey(), ele.getValue()));

        HashMap<String, Integer> finalOut2 = new LinkedHashMap<>();
        map2.entrySet()
                .stream()
                .sorted((p1, p2) -> p2.getValue().compareTo(p1.getValue()))
                .collect(Collectors.toList()).forEach(ele -> finalOut2.put(ele.getKey(), ele.getValue()));
        HashMap<String, Integer> finalOut3 = new LinkedHashMap<>();
        map3.entrySet()
                .stream()
                .sorted((p1, p2) -> p2.getValue().compareTo(p1.getValue()))
                .collect(Collectors.toList()).forEach(ele -> finalOut3.put(ele.getKey(), ele.getValue()));
        System.out.println("单词前100：");
            int i1=0;
            Set<String> set1 = finalOut1.keySet();
            for (String s : set1) {
                System.out.println(s+":"+map1.get(s));
                i1++;
                if(i1==100){
                    break;
                }
            }

        System.out.println("双词前100：");
        int i2=0;
        Set<String> set2 = finalOut2.keySet();
        for (String s : set2) {
            System.out.println(s+":"+map2.get(s));
            i2++;
            if(i2==100){
                break;
            }
        }

        System.out.println("三词前100：");
        int i3=0;
        Set<String> set3 = finalOut3.keySet();
        for (String s : set3) {
            System.out.println(s+":"+map3.get(s));
            i3++;
            if(i3==100){
                break;
            }
        }
    }

    public  String feileToString(String filePath) throws IOException {
        File file = new File(filePath);
        String result = "";
        BufferedReader br=null;
        try {
            br = new BufferedReader(new FileReader(file));//构造一个BufferedReader类来读取文件
            String s = null;
            while ((s = br.readLine()) != null) {//使用readLine方法，一次读一行

                result = result + "\n" + s;
            }

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }finally {
            br.close();
        }


        return result;
    }

    public boolean strMatch(String str,int type){
        if(type==1){

            boolean b = str.matches("/^(?![A-Za-z0-9]+$)[\\u4e00-\\u9fa5A-Za-z0-9]{1}$/");
            return b;
        }
        if(type==2){

            boolean b = str.matches("/^(?![A-Za-z0-9]+$)[\\u4e00-\\u9fa5A-Za-z0-9]{2}$/");
            return b;
        }
        if(type==3){

            boolean b = str.matches("/^(?![A-Za-z0-9]+$)[\\u4e00-\\u9fa5A-Za-z0-9]{3}$/");
            return b;
        }
        return true;
    }
}

单词前100：
的:12036
不:6367
在:4818
人:4469
我:3885
有:3738
是:3418
上:3348
来:3088
无:2892
双词前100：
春风:645
不知:571
万里:565
明月:533
没有:527
何处:513
秋风:390
一样:371
已经:366
江南:350
一片:346
今日:341
桃花:323
三词前100：
为什么:69
高高的:47
洛阳城:41
洞庭湖:36
三千里:36
长安城:35
玉门关:34
岳阳楼:27
二十年:25
三十年:25
终南山:24
白帝城:23
人世间:23
淡淡的:23
老朋友:23

参考https://blog.csdn.net/u011136197/article/details/78921752