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mmseg4j 中文分词器的一些简介整理 蝈蝈俊的博客
来源:互联网   发布日期:2011-10-05 20:32:14   浏览:19365次  

导读: 在 lucene 中,我们是使用 IndexWriter 调用 Analyzer 将文章切成以词为单位的 Stream,然后生成索引的。lucene 内建的分词器很多,比如:按空白字符分词的WhitespaceAnalyzer,添加了stopword过滤的StopAnalyzer,以及最常用的是StandardAnalyzer。这些自带...

在 lucene 中,我们是使用 IndexWriter 调用 Analyzer 将文章切成以词为单位的 Stream,然后生成索引的。lucene 内建的分词器很多,比如:按空白字符分词的WhitespaceAnalyzer,添加了stopword过滤的StopAnalyzer,以及最常用的是StandardAnalyzer。这些自带的分词器对中文支持多不好,我觉得比较好的中文分词器是 mmseg4j 。

 

mmseg4j 是用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法实现的中文分词器。并实现了 lucene 的 analyzer 和 solr 的 TokenizerFactory 以方便在 Lucene 和 Solr 中使用。

 

对 lucene  来说 ,mmseg4j 有以下四个 analyzer:SimpleAnalyzer、ComplexAnalyzer、MaxWordAnalyzer、MMSegAnalyzer。前面三个都是继承 MMSegAnalyzer,MMSegAnalyzer 默认使用 max-word 方式分词。

 

上面四个分次类涉及到了三个分词方法:Simple、Complex、max-word。MMSeg 算法有两种分词方法:Simple 和 Complex,都是基于正向最大匹配。mmseg4j  1.6 版开始在 Complex 算法基础上实现了最多分词(max-word)。类似如下的分词就是 max-word 分词:“很好听” -> "很好|好听"; “中华人民共和国” -> "中华|华人|共和|国"; “中国人民银行” -> "中国|人民|银行"。

 

mmseg4j 的词库是使用 utf-8 格式的,由于 utf-8 文件有带与不带 BOM 之分,建议词库第一行为空行或为无 BOM 格式的 utf-8 文件。

 

jar 中已有了,只有你对这个不满意时才需要替换的词库文件:

  • data/chars.dic 是单字与语料中的频率,一般不用改动,mmseg4j 1.5版本后已经加到mmseg4j的jar里了,我们不需要关心它,当然你在词库目录放这个文件可以覆盖它。
  • data/units.dic 是单字的单位,默认读jar包里的,你也可以自定义覆盖它,这功能是试行,如果不喜欢它,可以空的units.dic文件(放到你的词库目录下)覆盖它。
  • 词库文件:

  • data/words.dic 是词库文件,一行一词,当然你也可以使用自己的,1.5版本使用 sogou 词库,1.0的版本是用 rmmseg 带的词库。 一般我们使用这个作为系统自带词库。分词效果当然还与词库有关,sogou 的词库是统计得出,有些高频的单字组合也成了词,如“我们的”。如果还要提高 mmseg4j 的分词效果,还要在整理下词库。
  • data/wordsxxx.dic 1.6版支持多个词库文件,data 目录(或你定义的目录)下读到"words"前缀且".dic"为后缀的文件。如:data/words-my.dic。 一般我们在这里里面,把这个当成我们自身特色的词库。
  • 停止词

  • mmseg4j 没有加任何 stopword,如果需要 stopword  ,需要用户自己实现。作者认为:这东西留给使用者自己加,因为作者不认为加 stopword 是好的方法。如音乐搜索,给加上 the,this……,还能找到歌曲?
  •  

    参考资料:

    mmseg4j 作者的博客

    中文分词 mmseg4j 在 lucene 中的使用示例
    http://blog.chenlb.com/2009/04/use-chinese-segment-mmseg4j-in-lucene-demo.html

    Lucene中文分词
    http://www.fallever.com/blog/jeff/tag/49/

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