IKAnalyzer分词工具不能处理完所有数据，中途中断

最近做情感分析,想研究下具体哪个java分词工具好,于是测试了ANSJ和IKAnalyzer的比较: 都是用了默认值,没有进行添加词库和停用词. ANSJ的代码:scala调用. /** * 中文分词 * example : println("segment分词测试") val stopWords = Config.STOP_WORDS.split("\\|",-1).toArray val str = """据新华社电 中共中央总书记

搜集了一些资料,与同学一起进行了简单的測试,总结例如以下. 分词工  具 特点 支持语言 原理 词典及扩展性 StandardAnalyzer 中文.英文(unicode) 中文:单字符切分 英文:依据空格切分 ChineseAnalyzer 中文,不支持中文和英文及数字混合的文本分词 按字分词,与StandardAnalyzer对中文的分词没有大的差别 CJKAnalyzer 中文,英文,不支持中文和英文及数字混合的文本分词 採用的双字切分,也就是对一段文字按每两个字来进行切分 IKAnaly

文章转载自:http://www.cnblogs.com/dennisit/archive/2013/04/07/3005847.html 方案一: 基于配置的词典扩充 项目结构图如下: IK分词器还支持通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来扩充您的专有词典.谷歌拼音词库下载: http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14446921.html?from=like在web项目的src目录下创建IKAnalyzer.cfg.xml文件,内容如下 <?xml v

IK Analyzer 3.0特性 采用了特有的"正向迭代最细粒度切分算法",具有80万字/秒的高速处理能力 采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母(IP地址.Email.URL).数字(日期,常用中文数量词,罗马数字,科学计数法),中文词汇(姓名.地名处理)等分词处理. 优化的词典存储,更小的内存占用.支持用户词典扩展定义 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser:采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合,能极大的提高Lucene检索的命中率. IK

首先给大家介绍什么叫大数据,大数据最早是在2006年谷歌提出来的,百度给他的定义为巨量数据集合,辅相成在今天大数据技术任然随着互联网的发展,更加迅速的成长,小到个人,企业,达到国家安全,大数据的作用可见一斑,也就是近几年大数据这个概念,随着云计算的出现才凸显出其价值,云计算与大数据的关系就像硬币的正反面一样,相密不可分.但是大数据的人才缺失少之又少,这就拖延了大数据的发展.所以人才培养真的很重要. 大数据的定义.大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具

2.1 jieba 2.1.1 jieba简介 Jieba中文含义结巴,jieba库是目前做的最好的python分词组件.首先它的安装十分便捷,只需要使用pip安装:其次,它不需要另外下载其它的数据包,在这一点上它比其余五款分词工具都要便捷.另外,jieba库支持的文本编码方式为utf-8. Jieba库包含许多功能,如分词.词性标注.自定义词典.关键词提取.基于jieba的关键词提取有两种常用算法,一是TF-IDF算法:二是TextRank算法.基于jieba库的分词,包含三种分词模式: 精准

import java.io.EOFException; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.RandomAccessFile; import java.util.ArrayList; /* * 文件格式:已分词的文本,词语之间用空格,换行等空白符分割. * 到了文件末尾就结束 * 适合读取一行很大的文本,因为这里的缓冲不是一行,

import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.RandomAccessFile; import java.io.Serializable; import java.util.ArrayList; import java.ut

只有看boost源码才能弄明白发生了什么.首先我是将vector里面写入了数据,然后用boost::asio::buffer将vector构造成了mutable_buffer_1对象. 参考该文档的重载形式:http://www.boost.org/doc/libs/1_53_0/doc/html/boost_asio/reference/buffer/overload24.html [cpp] view plaincopyprint? buffer (24 of 28 overloads) C