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  • C#分词算法

     

    分词算法的正向和逆向非常简单,设计思路可以参考这里:

    中文分词入门之最大匹配法 我爱自然语言处理  http://www.52nlp.cn/maximum-matching-method-of-chinese-word-segmentation

    正向最大匹配简单来说,就是分词的时候,每次读取最大长度,比如7个字。然后去词典看,有没有这个词,没有,就减少一个字,再去词典找有没有这个词。
    如此循环,直到找到为止。然后继续从字符串读取7个字,再去词典匹配,如此循环。直到整个字符串处理完毕。

    逆向就是反过来从右往左匹配,思路一样,不过分词之后,要反转排序,才是正常人的阅读顺序。

    一般来说,逆向匹配,比正向匹配准确率高不少。
    但是,在使用搜狗拼音的17万词库作为词典后,正向匹配的准确率,明显比逆向匹配高

    原因是,搜狗拼音的词库,为了处理生活中非常随意的文字输入,每次输入一个随意的短语或者错别字,就创建了一个新词。因此,这个词库有大量废词和错词。

    比如:

    <ns1:InputString>yao4 zhuang1</ns1:InputString>
    <ns1:OutputString>要装</ns1:OutputString>
    </ns1:DictionaryEntry>
    <ns1:DictionaryEntry>
    <ns1:InputString>yao4 zhuang1 qu1 dong4</ns1:InputString>
    <ns1:OutputString>要装驱动</ns1:OutputString>
    </ns1:DictionaryEntry>
    <ns1:DictionaryEntry>
    <ns1:InputString>yao4 zhuang4 tai4</ns1:InputString>
    <ns1:OutputString>要状态</ns1:OutputString>
    </ns1:DictionaryEntry>
    <ns1:DictionaryEntry>
    <ns1:InputString>yao4 zhui1 cha2</ns1:InputString>
    <ns1:OutputString>要追查</ns1:OutputString>
    </ns1:DictionaryEntry>
    逆向分词的时候,无数的废词,会导致分词选择比较乱。但如果是刚装的搜狗拼音输入法,并导出词库,应该就没有这些问题了。

    而双向匹配,就是进行正向 + 逆向匹配。
    如果 正反向分词结果一样,说明没有歧义,就是分词成功。
    如果 正反向结果不一样,说明有歧义,就要处理。

    双向匹配,关键就在消除歧义的方法上。
    常见的歧义消除方法,比如,从正反向的分词结果中:选择分词数量较少的那个 或者 选择单字较少的那个 或者 选择分词长度方差最小的那个。

    还有个据说效果很好的方法是:罚分策略。
    简单来说,就是有很多中文字,几乎是永远不会单独出现的,总是作为一个词出现。那么,就单独做个字典,把这些字加进去。
    如果分词结果中,包含这样的单字,说明这个分词结果有问题,就要扣分。每出现一个,就扣一分。正反分词结果经过扣分之后,哪个扣分少,哪个就是最优结果。

    这个策略听起来很凭感觉,很麻烦。但我发现这个思路可以用于解决一个很头痛的问题:多音字。

    多音字,按道理,就不应该单独出现,不然鬼知道它应该读什么。
    因此,通过检查分词结果中,是否存在单独的多音字,就知道分词结果是否优秀。
    中文的多音字是如此之多,因此这个办法效果应该会相当不错。

    而我自己,则小小创新了一下,做了个贪吃蛇法,来消除歧义。

    思路是这样的:要进行分词的字符串,就是食物。有2个贪吃蛇,一个从左向右吃;另一个从右向左吃。只要左右分词结果有歧义,2条蛇就咬下一口。贪吃蛇吃下去的字符串,就变成分词。

     如果左右分词一直有歧义,两条蛇就一直吃。两条蛇吃到字符串中间交汇时,就肯定不会有歧义了。
    这时候,左边贪吃蛇肚子里的分词,中间没有歧义的分词,右边贪吃蛇肚子里的分词,3个一拼,就是最终的分词结果。

    程序上,是这样的:
    对字符串进行左右(正反)分词,如果有歧义,就截取字符串两头的第一个分词,作为最终分词结果的两头。

    两头被各吃一口的字符串,就变短了。这个变短的字符串,重新分词,再次比较左右分词有没有歧义。

    如果一直有歧义,就一直循环。直到没有歧义,或者字符串不断被从两头截短,最后什么也不剩下,也就不可能有歧义了。

    这个方法,就是把正向分词结果的左边,和反向分词结果的右边,不断的向中间进行拼接,最终得到分词结果。

    算法设计原因:
    我发现,人在阅读中文的时候,并不完全是从左向右读的。
    当一句话有重大歧义,大脑不能立马找到合理解释的时候,会本能的开始尝试从后往前去看这句话,试图找到一个合理的解释。

    就像中学生做数学证明题时,正向推导很困难,就会尝试逆向推导。然后发现,正向推导的中间产物 和 逆向推导的中间产物,刚好一致,于是证明题完成。

    这个贪吃蛇算法,就是基于这个原因而设计。

    不过我暂时没法去验证这个算法是否真的优越。
    因为我没有去优化词库。。。现在用的是我从搜狗拼音导出来的原生词库,里面有我多年上网形成的无数错别字词条。。。而且由于我个人的兴趣偏向,我导出的词库,缺少大量常用词。比如“名著”这个词。这辈子没用到过。。。

    最后,贴上这个分词算法类的完整代码,直接就能用:

    包含了 正反向最大匹配,双向匹配,以及贪吃蛇消除歧义法

    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Text;
    using System.Threading.Tasks;
    
    namespace TextToPinyin.Helper
    {
        /// <summary>
        /// 分词算法
        /// </summary>
        static class Segmentation
        {
            /// <summary>
            /// 用最大匹配算法进行分词,正反向均可。
            /// 为了节约内存,词典参数是引用传递
            /// </summary>
            /// <param name="inputStr">要进行分词的字符串</param>
            /// <param name="wordList">词典</param>
            /// <param name="leftToRight">true为从左到右分词,false为从右到左分词</param>
            /// <param name="maxLength">每个分词的最大长度</param>
            /// <returns>储存了分词结果的字符串数组</returns>
            public static List<string> SegMM(string inputStr, ref List<string> wordList, bool leftToRight, int maxLength)
            {
                //指定词典不能为空
                if (wordList == null)
                    return null;
    
                //指定要分词的字符串也不能为空
                if (string.IsNullOrEmpty(inputStr))
                    return null;
    
                //取词的最大长度,必须大于0
                if (!(maxLength > 0))
                    return null;
    
                //分词的方向,true=从左到右,false=从右到左
    
                //用于储存正向分词的字符串数组
                List<string> segWords = new List<string>();
                //用于储存逆向分词的字符串数组
                List<string> segWordsReverse = new List<string>();
    
                //用于尝试分词的取词字符串
                string word = "";
    
    
                //取词的当前长度
                int wordLength = maxLength;
    
                //分词操作中,处于字符串中的当前位置
                int position = 0;
    
                //分词操作中,已经处理的字符串总长度
                int segLength = 0;
    
                //开始分词,循环以下操作,直到全部完成
                while (segLength < inputStr.Length)
                {
                    //如果还没有进行分词的字符串长度,小于取词的最大长度,则只在字符串长度内处理
                    if ((inputStr.Length - segLength) < maxLength)
                        wordLength = inputStr.Length - segLength;
                    //否则,按最大长度处理
                    else
                        wordLength = maxLength;
    
                    //从左到右 和 从右到左截取时,起始位置不同
                    //刚开始,截取位置是字符串两头,随着不断循环分词,截取位置会不断推进
                    if (leftToRight)
                        position = segLength;
                    else
                        position = inputStr.Length - segLength - wordLength;
    
                    //按照指定长度,从字符串截取一个词
                    word = inputStr.Substring(position, wordLength);
    
    
                    //在字典中查找,是否存在这样一个词
                    //如果不包含,就减少一个字符,再次在字典中查找
                    //如此循环,直到只剩下一个字为止
                    while (!wordList.Contains(word))
                    {
                        //如果只剩下一个单字,就直接退出循环
                        if (word.Length == 1)
                            break;
    
                        //把截取的字符串,最边上的一个字去掉
                        //注意,从左到右 和 从右到左时,截掉的字符的位置不同
                        if (leftToRight)
                            word = word.Substring(0, word.Length - 1);
                        else
                            word = word.Substring(1);
                    }
    
                    //将分出的词,加入到分词字符串数组中,正向和逆向不同
                    if (leftToRight)
                        segWords.Add(word);
                    else
                        segWordsReverse.Add(word);
    
                    //已经完成分词的字符串长度,要相应增加
                    segLength += word.Length;
    
                }
    
                //如果是逆向分词,还需要对分词结果反转排序
                if (!leftToRight)
                {
                    for (int i = 0; i < segWordsReverse.Count; i++)
                    {
                        //将反转的结果,保存在正向分词数组中
                        segWords.Add(segWordsReverse[segWordsReverse.Count - 1 - i]);
                    }
                }
    
                //返回储存着正向分词的字符串数组
                return segWords;
    
            }
    
            /// <summary>
            /// 用最大匹配算法进行分词,正反向均可,每个分词最大长度是7。
            /// 为了节约内存,词典参数是引用传递
            /// </summary>
            /// <param name="inputStr">要进行分词的字符串</param>
            /// <param name="wordList">词典</param>
            /// <param name="leftToRight">true为从左到右分词,false为从右到左分词</param>
            /// <returns>储存了分词结果的字符串数组</returns>
            public static List<string> SegMM(string inputStr, ref List<string> wordList, bool leftToRight)
            {
                return SegMM(inputStr, ref wordList, leftToRight, 7);
            }
    
            /// <summary>
            /// 用最大匹配算法进行分词,正向,每个分词最大长度是7。
            /// 为了节约内存,词典参数是引用传递
            /// </summary>
            /// <param name="inputStr">要进行分词的字符串</param>
            /// <param name="wordList">词典</param>
            /// <returns>储存了分词结果的字符串数组</returns>
            public static List<string> SegMMLeftToRight(string inputStr, ref List<string> wordList)
            {
                return SegMM(inputStr, ref wordList, true, 7);
            }
    
            /// <summary>
            /// 用最大匹配算法进行分词,反向,每个分词最大长度是7。
            /// 为了节约内存,词典参数是引用传递
            /// </summary>
            /// <param name="inputStr">要进行分词的字符串</param>
            /// <param name="wordList">词典</param>
            /// <returns>储存了分词结果的字符串数组</returns>
            public static List<string> SegMMRightToLeft(string inputStr, ref List<string> wordList)
            {
                return SegMM(inputStr, ref wordList, false, 7);
            }
    
            /// <summary>
            /// 比较两个字符串数组,是否所有内容完全相等。
            /// 为了节约内存,参数是引用传递
            /// </summary>
            /// <param name="strList1">待比较字符串数组01</param>
            /// <param name="strList2">待比较字符串数组02</param>
            /// <returns>完全相同返回true</returns>
            private static bool CompStringList(ref List<string> strList1, ref List<string> strList2)
            {
                //待比较的字符串数组不能为空
                if (strList1 == null || strList2 == null)
                    return false;
    
                //待比较的字符串数组长度不同,就说明不相等
                if (strList1.Count != strList2.Count)
                    return false;
                else
                {
                    //逐个比较数组中,每个字符串是否相同
                    for (int i = 0; i < strList1.Count; i++)
                    {
                        //只要有一个不同,就说明字符串不同
                        if (strList1[i] != strList2[i])
                            return false;
                    }
                }
    
                return true;
            }
    
            /// <summary>
            /// 用最大匹配算法进行分词,双向,每个分词最大长度是7。
            /// 为了节约内存,字典参数是引用传递
            /// </summary>
            /// <param name="inputStr">要进行分词的字符串</param>
            /// <param name="wordList">词典</param>
            /// <returns>储存了分词结果的字符串数组</returns>
            public static List<string> SegMMDouble(string inputStr, ref List<string> wordList)
            {
    
                //用于储存分词的字符串数组
                //正向
                List<string> segWordsLeftToRight = new List<string>();
    
                //逆向
                List<string> segWordsRightToLeft = new List<string>();
    
                //定义拼接后的分词数组
                List<string> segWordsFinal = new List<string>();
    
                //用于保存需要拼接的左、右、中间分词碎块
                List<string> wordsFromLeft = new List<string>();
                List<string> wordsFromRight = new List<string>();
                List<string> wordsAtMiddle = new List<string>();
    
                //通过循环,进行正反向分词,如果有歧义,就截短字符串两头,继续分词,直到消除歧义,才结束
                //整个思路就像贪吃蛇,从两头,一直吃到中间,把一个字符串吃完。
                //
                //每次循环,得到正反向分词后,进行比较,判断是否有歧义
                //如果没有歧义,贪吃蛇就不用继续吃了,把分词结果保存,待会用于拼接
                //如果有歧义,就取正向分词的第一个词,和反向分词的最后一个词,拼接到最终分词结果的头尾
                //而输入字符串,则相应的揭短掉头尾,得到的子字符串,重新进行正反向分词
                //如此循环,直到完成整个输入字符串
                //
                //循环结束之后,就是把上面"贪吃蛇"吃掉的左、右分词结果以及没有歧义的中间分词结果,拼接起来。
    
                //进行正反向分词
                //正向
                segWordsLeftToRight = SegMMLeftToRight(inputStr, ref wordList);
    
                //逆向
                segWordsRightToLeft = SegMMRightToLeft(inputStr, ref wordList);
    
                //判断两头的分词拼接,是否已经在输入字符串的中间交汇,只要没有交汇,就不停循环
                while ((segWordsLeftToRight[0].Length + segWordsRightToLeft[segWordsRightToLeft.Count-1].Length) < inputStr.Length)
                {
    
                    //如果正反向的分词结果相同,就说明没有歧义,可以退出循环了
                    //正反向分词中,随便取一个,复制给middle的临时变量即可
                    if (CompStringList(ref segWordsLeftToRight, ref segWordsRightToLeft))
                    {
                        wordsAtMiddle = segWordsLeftToRight.ToList<string>();
                        break;
                    }
    
                    //如果正反向分词结果不同,则取分词数量较少的那个,不用再循环
                    if (segWordsLeftToRight.Count < segWordsRightToLeft.Count)
                    {
                        wordsAtMiddle = segWordsLeftToRight.ToList<string>();
                        break;
                    }
                    else if (segWordsLeftToRight.Count > segWordsRightToLeft.Count)
                    {
                        wordsAtMiddle = segWordsRightToLeft.ToList<string>();
                        break;
                    }
    
                    //如果正反分词数量相同,则返回其中单字较少的那个,也不用再循环
                    {
                        //计算正向分词结果中,单字的个数
                        int singleCharLeftToRight = 0;
                        for (int i = 0; i < segWordsLeftToRight.Count; i++)
                        {
                            if (segWordsLeftToRight[i].Length == 1)
                                singleCharLeftToRight++;
                        }
    
                        //计算反向分词结果中,单字的个数
                        int singleCharRightToLeft = 0;
                        for (int j = 0; j < segWordsRightToLeft.Count; j++)
                        {
                            if (segWordsRightToLeft[j].Length == 1)
                                singleCharRightToLeft++;
                        }
    
                        //比较单字个数多少,返回单字较少的那个
                        if (singleCharLeftToRight < singleCharRightToLeft)
                        {
                            wordsAtMiddle = segWordsLeftToRight.ToList<string>();
                            break;
                        }
                        else if (singleCharLeftToRight > singleCharRightToLeft)
                        {
                            wordsAtMiddle = segWordsRightToLeft.ToList<string>();
                            break;
                        }
                    }
    
    
                    //如果以上措施都不能消除歧义,就需要继续循环
    
                    //将正向"贪吃蛇"的第一个分词,放入临时变量中,用于结束循环后拼接
                    wordsFromLeft.Add(segWordsLeftToRight[0]);
                    //将逆向"贪吃蛇"的最后一个分词,放入临时变量,用于结束循环后拼接
                    wordsFromRight.Add(segWordsRightToLeft[segWordsRightToLeft.Count-1]);
    
                    //将要处理的字符串从两头去掉已经分好的词
                    inputStr = inputStr.Substring(segWordsLeftToRight[0].Length);
                    inputStr = inputStr.Substring(0, inputStr.Length - segWordsRightToLeft[segWordsRightToLeft.Count - 1].Length);
    
                    //继续次循环分词
                    //分词之前,清理保存正反分词的变量,防止出错
                    segWordsLeftToRight.Clear();
                    segWordsRightToLeft.Clear();
    
                    //进行正反向分词
                    //正向
                    segWordsLeftToRight = SegMMLeftToRight(inputStr, ref wordList);
    
                    //逆向
                    segWordsRightToLeft = SegMMRightToLeft(inputStr, ref wordList);
    
                }
    
                //循环结束,说明要么分词没有歧义了,要么"贪吃蛇"从两头吃到中间交汇了
                //如果是在中间交汇,交汇时的分词结果,还要进行以下判断:
                //如果中间交汇有重叠了:
                //   正向第一个分词的长度 + 反向最后一个分词的长度 > 输入字符串总长度,就直接取正向的
                //   因为剩下的字符串太短了,2个分词就超出长度了
                if ((segWordsLeftToRight[0].Length + segWordsRightToLeft[segWordsRightToLeft.Count-1].Length) > inputStr.Length)
                {
                    wordsAtMiddle = segWordsLeftToRight.ToList<string>();
                }
                //如果中间交汇,刚好吃完,没有重叠:
                //   正向第一个分词 + 反向最后一个分词的长度 = 输入字符串总长度,那么正反向一拼即可
                else if ((segWordsLeftToRight[0].Length + segWordsRightToLeft[segWordsRightToLeft.Count - 1].Length) == inputStr.Length)
                {
                    wordsAtMiddle.Add(segWordsLeftToRight[0]);
                    wordsAtMiddle.Add(segWordsRightToLeft[segWordsRightToLeft.Count - 1]);
                }
    
                //将之前"贪吃蛇"正反向得到的分词,以及中间没有歧义的分词,进行合并。
                //将左边的贪吃蛇的分词,添加到最终分词词组
                foreach (string wordLeft in wordsFromLeft)
                {
                    segWordsFinal.Add(wordLeft);
                }
                //将中间没有歧义的分词,添加到最终分词词组
                foreach (string wordMiddle in wordsAtMiddle)
                {
                    segWordsFinal.Add(wordMiddle);
                }
                //将右边的贪吃蛇的分词,添加到最终分词词组,注意,右边的添加是逆向的
                for (int i = 0; i < wordsFromRight.Count; i++ )
                {
                    segWordsFinal.Add(wordsFromRight[wordsFromRight.Count-1-i]);
                }
    
                //返回完成的最终分词
                return segWordsFinal;
    
            }
            
    
        }
    }

    出处:https://my.oschina.net/butaixianran/blog/164042

    ====================================================

    本文用到的库下载:点此下载

    词库下载:点此下载

    将词库直接放到项目根目录

    词库设置如下:

    类库说明

    词库查看程序点此下载

    可以在上面的程序中添加常用行业词库 还可以通过下面的类在程序中实现

    完整的盘古release:点此下载

    复制代码
    最新字典文件下载位置
    http://pangusegment.codeplex.com/releases/view/47411
    默认字典位置为 ..Dictionaries 你可以通过设置PanGu.xml 文件来修改字典的位置
    Demo.exe 分词演示程序
    DictManage.exe 字典管理程序
    PanGu.xml 分词配置文件
    PanGu.HighLight.dll 高亮组件
    复制代码

    Lucene.Net

    Lucene.net是Lucene的.net移植版本,是一个开源的全文检索引擎开发包,即它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,是一个Library.你也可以把它理解为一个将索引,搜索功能封装的很好的一套简单易用的API(提供了完整的查询引擎和索引引擎)。利用这套API你可以做很多有关搜索的事情,而且很方便.。开发人员可以基于Lucene.net实现全文检索的功能。

    注意:Lucene.Net只能对文本信息进行检索。如果不是文本信息,要转换为文本信息,比如要检索Excel文件,就要用NPOI把Excel读取成字符串,然后把字符串扔给Lucene.Net。Lucene.Net会把扔给它的文本切词保存,加快检索速度。

    ok,接下来就细细详解下士怎样一步一步实现这个效果的。

    Lucene.Net 核心——分词算法(Analyzer)

    学习Lucune.Net,分词是核心。当然最理想状态下是能自己扩展分词,但这要很高的算法要求。Lucene.Net中不同的分词算法就是不同的类。所有分词算法类都从Analyzer类继承,不同的分词算法有不同的优缺点。

    内置的StandardAnalyzer是将英文按照空格、标点符号等进行分词,将中文按照单个字进行分词,一个汉字算一个词

    复制代码
    namespace EazyCMS.Common
    {
        /// <summary>
        /// 分词类
        /// </summary>
        public class Participle
        {
            public List<string> list = new List<string>();
            public  void get_participle()
            {
                Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();  
                    TokenStream tokenStream = analyzer.TokenStream("",new StringReader("Hello Lucene.Net,我1爱1你China"));  
                    Lucene.Net.Analysis.Token token = null;  
                    while ((token = tokenStream.Next()) != null)  
                    {
                    //Console.WriteLine(token.TermText());  
                    string s = token.TermText();
                    } 
    
    
               
            }
        }
    }
    复制代码

    二元分词算法,每两个汉字算一个单词,“我爱你China”会分词为“我爱 爱你 china”,点击查看二元分词算法CJKAnalyzer。

    复制代码
    namespace EazyCMS.Common
    {
        /// <summary>
        /// 分词类
        /// </summary>
        public class Participle
        {
            public List<string> list = new List<string>();
            public  void get_participle()
            {
               
                //Er
                Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer();
                TokenStream tokenStream = analyzer.TokenStream("", new StringReader("我爱你中国China中华人名共和国"));
                Lucene.Net.Analysis.Token token = null;
                while ((token = tokenStream.Next()) != null)
                {
                    Response.Write(token.TermText() + "<br/>");
                }
    
            }
        }
    }
    复制代码

    这时,你肯定在想,上面没有一个好用的,二元分词算法乱枪打鸟,很想自己扩展Analyzer,但并不是算法上的专业人士。怎么办?

    天降圣器,盘古分词,

    盘古分词的用法 首先引用以上的盘古dll 文件

    将xml文件放在项目的根目录下

    复制代码
    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
    <PanGuSettings xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns="http://www.codeplex.com/pangusegment">
      <DictionaryPath>Dict</DictionaryPath>
      <MatchOptions>
        <ChineseNameIdentify>true</ChineseNameIdentify>
        <FrequencyFirst>false</FrequencyFirst>
        <MultiDimensionality>false</MultiDimensionality>
        <EnglishMultiDimensionality>true</EnglishMultiDimensionality>
        <FilterStopWords>true</FilterStopWords>
        <IgnoreSpace>true</IgnoreSpace>
        <ForceSingleWord>false</ForceSingleWord>
        <TraditionalChineseEnabled>false</TraditionalChineseEnabled>
        <OutputSimplifiedTraditional>false</OutputSimplifiedTraditional>
        <UnknownWordIdentify>true</UnknownWordIdentify>
        <FilterEnglish>false</FilterEnglish>
        <FilterNumeric>false</FilterNumeric>
        <IgnoreCapital>false</IgnoreCapital>
        <EnglishSegment>false</EnglishSegment>
        <SynonymOutput>false</SynonymOutput>
        <WildcardOutput>false</WildcardOutput>
        <WildcardSegment>false</WildcardSegment>
        <CustomRule>false</CustomRule>
      </MatchOptions>
      <Parameters>
        <UnknowRank>1</UnknowRank>
        <BestRank>5</BestRank>
        <SecRank>3</SecRank>
        <ThirdRank>2</ThirdRank>
        <SingleRank>1</SingleRank>
        <NumericRank>1</NumericRank>
        <EnglishRank>5</EnglishRank>
        <EnglishLowerRank>3</EnglishLowerRank>
        <EnglishStemRank>2</EnglishStemRank>
        <SymbolRank>1</SymbolRank>
        <SimplifiedTraditionalRank>1</SimplifiedTraditionalRank>
        <SynonymRank>1</SynonymRank>
        <WildcardRank>1</WildcardRank>
        <FilterEnglishLength>0</FilterEnglishLength>
        <FilterNumericLength>0</FilterNumericLength>
        <CustomRuleAssemblyFileName>CustomRuleExample.dll</CustomRuleAssemblyFileName>
        <CustomRuleFullClassName>CustomRuleExample.PickupVersion</CustomRuleFullClassName>
        <Redundancy>0</Redundancy>
      </Parameters>
    </PanGuSettings>
    复制代码

    在全局文件中填入以下代码

    复制代码
       protected void Application_Start(object sender, EventArgs e)
            {
                //log4net.Config.XmlConfigurator.Configure();
                //logger.Debug("程序开始");
                Segment.Init(HttpContext.Current.Server.MapPath("~/PanGu.xml"));
            }
    复制代码

    分词方法

    复制代码
     Segment segment = new Segment();
                   
                    var ss = segment.DoSegment("海信的,家就看到");
                    foreach (var s in ss)
                    {
    
                        string sa = s.Word;
                    }
    复制代码

    设置过滤词(注意这里的过滤词不要放在第一个上)

    出处:https://www.cnblogs.com/yabisi/p/6038299.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mq0036/p/12102681.html
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