接下来,你需要创建Jieba分词的实例。在Java代码中,可以使用以下代码: importcom.huaban.analysis.jieba.JiebaSegmenter;JiebaSegmentersegmenter=newJiebaSegmenter(); 1. 2. 3. 3. 进行分词 现在,你可以使用Jieba分词器来对文本进行分词了。以下是一个简单的示例: Stringsentence="我爱自然语言处理";List<String>wor...
jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型 jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、G...
但是在打jar包后,使用java -jar验证会出现dict.txt资源无法找到的错误。 解决方案: 需要使用InputStream is= this.getClass().getResourceAsStream("/dict.txt") 代码语言:javascript 复制 List tag_list=newArrayList<>();try(InputStream is=this.getClass().getResourceAsStream("/dict.txt")){BufferedReader...
项目使用到jieba分词,分词部分结果产品不满意,想过滤一些不重要的高频词汇;我们是使用的结巴分词java版。maven引入如下: <dependency> <groupId>com.huaban</groupId> <artifactId>jieba-analysis</artifactId> <version>1.0.3-SNAPSHOT</version> </dependency> 问题 我发现jieba分词java版,没有提供可以加载停止...
网上大部分使用了python实现该算法,python写起来简单,所以我尝试使用java实现,略有不同,期间遇到了一些小问题,后来不断debug解决问题。得到正确的java编写的维特比算法。 四、完整代码 View Code 五、效果演示: 对于本实验的词性标注,简单设计了交互界面,方面测试不同句子的标注结果。在给定的测试句子”The bear is ...
使用FNLP库的分词功能FNLP的中文分词、词性标注、实体名识别等功能已经封装在工厂类CNFactory之中。使用eclipse新建Java项目WordSegment,导入FNLP的Jar包:fnlp-core-2.1-SNAPSHOT.jartrove4j-3.0.3.jarcommons-cli-1.2.jar将FNLP的models目录拷贝到项目目录下,在src目录下新建com.milihua.segment包,并在该包下...
首先感谢jieba (java)版分词原作者huaban,没有他的辛勤工作,就不会有jieba java版了,更不会有现在的功能扩展版了。 如何安装 下载本项目 导航到项目根目录下 执行mvn clean && mvn install -DskipTests即可安装到本地仓库 通过在pom.xml文件中设置如下依赖即可使用 ...
首先感谢jieba分词原作者fxsjy,没有他的无私贡献,我们也不会结识到结巴 分词. 同时也感谢jieba分词java版本的实现团队huaban,他们的努力使得Java也能直接做出效果很棒的分词。 不过由于huaban已经没有再对java版进行维护,所以我自己对项目进行了开发。除了结巴分词(java版)所保留的原项目针对搜索引擎分词的功能(cutfor...
学习过程中,在Ubuntu虚拟机上,使用Eclipse,用java编写分词行为,需要下载此包。 1.下载好后解压,并且在Eclipse中开始新建一个java项目。 2.在项目的src文件夹下新建如下2个包:com.huaban.analysis.jieba和com.huaban.analysis.jieba.viterbi。 3.将解压好的文件jieba-analysis-master\src\main\java\com\huaban\ana...
再将jieba-analysis-master\src\main\java\com\huaban\analysis\jieba\viterbi文件夹里的文件放到刚才新建的com.huaban.analysis.jieba.viterbi包里。再将jieba-analysis-master\src\main\resources文件夹下的4个文件放到该项目的src里,与刚才新建的2个包并列。至此使用环境已完成。最终项目目录如下:(图...