关于本项目中使用到的庖丁分词的总结：
Paoding 详细介绍
庖丁中文分词库是一个使用Java开发的，可结合到Lucene应用中的，为互联网、企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件。Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白，致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。 Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验。
Paoding‘s Knives 中文分词具有极 高效率 和 高扩展性 。引入隐喻，采用完全的面向对象设计，构思先进。
高效率：在PIII 1G内存个人机器上，1秒 可准确分词 100万 汉字。
采用基于 不限制个数 的词典文件对文章进行有效切分，使能够将对词汇分类定义。
能够对未知的词汇进行合理解析
1. 从网上下载了一个庖丁解牛中文分词工具压缩包，放入D:\SoftwarePackage中。解压D:\SoftwarePackage中的paoding-analysis-2.0.4-beta压缩包到文件夹D:\software\paoding-analysis-2.0.4-beta中。
2. 新建Java工程PaodingAnalysisTest，在工程下新建文件夹lib,将解压后文件里面的paoding-analysis.jar以及lib目录下的commons-logging.jar,lucene-analyzer-2.2.0.jar,lucene-core-2.2.0.jar四个文件拷贝到lib目录下，在这里需要修改下paoding-analysis.jar里面的内容，用解压工具打开paoding-analysis.jar，修改paoding-dic-home.properties里面的内容，将#paoding.dic.home=dic修改成paoding.dic.home=E://WorkSpace//data//dic（此处路径可根据字典存放的位置进行相应更改），保存即可。
3. 右键单击工程->Properties->JavaBuild Path，在右侧选中第三个标签Libraries，点击Add JARs…，导入上述四个包；再选择第四个标签Order and Export，勾选上这四个包，点击OK按钮。
4. 然后创建一个主类，编写测试小程序（此程序是从网上copy过来的）
import java.io.*;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.Token;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import net.paoding.analysis.analyzer.PaodingAnalyzer;
public class FenciTest{
/**
* @param args
*/
public static voidmain(String[] args) {
// TODOAuto-generated method stub
Analyzeranalyzer=new PaodingAnalyzer();
StringdocText=null;
Filefile=new File("E:\\WorkSpace\\data\\FenciTest1.txt");
docText=readText(file);
TokenStreamtokenStream=analyzer.tokenStream(docText, newStringReader(docText));
try{
Tokent;
//System.out.println(docText);
while((t=tokenStream.next())!=null){
System.out.println(t);
}
}catch(IOExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
private static StringreadText(File file) {
// TODOAuto-generated method stub
String text=null;
try{
InputStreamReaderread1=new InputStreamReader(newFileInputStream(file),"GBK");
BufferedReaderbr1=new BufferedReader(read1);
StringBufferbuff1=new StringBuffer();
while((text=br1.readLine())!=null){
buff1.append(text+"/r/n");
}
br1.close();
text=buff1.toString();
}catch(FileNotFoundExceptione){
System.out.println(e);
}catch(IOExceptione){
System.out.println(e);
}
return text;
}
}
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