Die Ziele dieses Artikels sind zwei: 1. Lernen Sie, die 11 wichtigsten Open-Source-Wortsegmentierer für Java zu verwenden. 2. Analysieren Sie die Wortsegmentierungseffekte der 11 wichtigsten Open-Source-Wortsegmentierer für Java. Dieser Artikel beschreibt die Verwendungsmethoden und Wortsegmentierung der 11 wichtigsten Java-Open-Source-Wortsegmentierer für Chinesisch. Beim Vergleich der Ergebnisse mit den Codes sollte der Benutzer anhand seiner eigenen Anwendungsszenarien selbst beurteilen, welcher davon die bessere Wirkung hat. 11 wichtige Java-Open-Source-Wortsegmentierer haben unterschiedliche Verwendungen und definierte Schnittstellen. Definieren wir zunächst eine einheitliche Schnittstelle: /*** Erhalten Sie alle Wortsegmentierungsergebnisse des Textes und vergleichen Sie die Ergebnisse verschiedener Wortsegmentierer * @Autor Yang Shangchuan */. öffentliche Schnittstelle WordSegmenter { /** * Erhalten Sie alle Wortsegmentierungsergebnisse des Textes  
Einleitung: Die Ziele dieses Artikels sind zwei: 1. Erlernen Sie die Verwendung der 11 wichtigsten chinesischen Open-Source-Wortsegmentierer in Java. 2. Analysieren Sie vergleichend die Wortsegmentierungseffekte der 11 wichtigsten Java-Open-Source-Chinesisch-Wortsegmentierer In diesem Artikel werden die 11 wichtigsten Informationen zur Verwendung der Java-Open-Source-Chinesisch-Wortsegmentierung und der Vergleichscode für die Wortsegmentierungsergebnisse beschrieben. Welcher Code besser ist, muss der Benutzer anhand seiner eigenen Anwendungsszenarien beurteilen. 11 wichtige Java-Open-Source-Wortsegmentierer. Verschiedene Wortsegmentierer haben unterschiedliche Verwendungen und unterschiedliche definierte Schnittstellen. Definieren wir zunächst eine einheitliche Schnittstelle: /** * Holen Sie sich alle Wortsegmentierungsergebnisse des Textes und vergleichen Sie die Ergebnisse verschiedener Wortsegmentierer Yang Shangchuan..
2. Schreiben Sie einen einfachen chinesischen Wortsegmentierer in Python
Einführung: Nehmen Sie nach dem Entpacken die folgenden Dateien heraus: Trainingsdaten: icwb2-data/training/pku_training.utf8 Testdaten: icwb2-data/testing/pku_test.utf8 Korrektes Ergebnis der Wortsegmentierung : icw. ..
Einführung: Standardmäßig unterstützt carrot2 Chinesisch, es ist jedoch ein Parameter erforderlich, um carrot.lang= CHINESE_SIMPLIFIED anzugeben. Informationen zu den von carrot2 unterstützten Sprachen finden Sie unter http://doc.carrot2.org/#div .attribute.lingo.MultilingualClustering.defaultLanguage ist jedoch standardmäßig die von carrot2 verwendete Wortsegmentierungsklasse org.apache.luc
Einführung: Robbe ist eine leistungsstarke PHP-Erweiterung für die Segmentierung chinesischer Wörter, die auf dem chinesischen Wortsegmentierer Friso basiert. Es unterstützt auch die Segmentierung der UTF-8/GBK-Kodierung. Robbe-1.6.0: 1. Ändern Sie die Schnittstelle so, dass sie für Friso-1.6.0 gilt. 2. Das UTF-8-Testprogramm wurde geändert, mehrere Konfigurationstestoptionen hinzugefügt und ein GBK-Testprogramm hinzugefügt. 3. rb_split geändert, das angepasst werden kann, um
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Das obige ist der detaillierte Inhalt von10 empfohlene Artikel über chinesische Wortsegmentierer. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!