Lucene.net中文分词探究

来源:互联网 发布:linux主机名修改不了 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 23:16


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:

中文分词效果测试代码
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

中文分词效果测试代码
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。


< type="text/javascript"> //
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。


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


本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/21aspnet/archive/2007/03/19/1534143.aspx