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;

}

}

如果您愿意花几块钱请我喝杯茶的话,可以用手机扫描下方的二维码,通过 支付宝 捐赠。我会努力写出更好的文章。 
(捐赠不显示捐赠者的个人信息,如需要,请注明您的联系方式) 
Thank you for your kindly donation!!

自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十)的更多相关文章

  1. 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (四)

    刚开始做时,一点头绪都没有,整天的上网找资料,各种谷歌百度,各种博客论坛,搜索的关键词也无非是智能自然语言交流.智能机器人.中文问答系统等等等等.而我们的思路也是些零散的,例如我们知道会用到分词,会用 ...

  2. 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (二)

    基本要求 打开软件,即可进入2D文本交流界面, 软件此时已经连接到服务器,点击文本输入框输入你想说的话,点击发送按钮即可进行交流,点击CHAT和STUDY分别切换到聊天模式或是学习模式,聊天模式是机器 ...

  3. 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十四)

    项目技术借鉴报告: 一.服务器端(Server) 1.分词 分词使用的是庖丁分词.使用盘古分词词库和词素作为辅助.其中包括下载Jar包并且使用. 2.人工神经网络 以网上已有的初级网络为蓝图,结合机器 ...

  4. 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十三)

    对我们项目中的关键技术实现进行总结: 一.3DMax关键技术实现 1.一下的关于3DMax中对于人物的设计和操作均需要在对3DMax基础知识熟练掌握的情况下进行的. 2. 骨骼架设:首先对导入到3DM ...

  5. 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十二)

    关于情感词典的学习总结: 情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶,内在评价的一种倾向.它由两个方面来衡量:一个情感倾向方向,一个是情感倾向度. 情感倾向方向也称为情感极性.在微博中,可以理解 ...

  6. 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (五)

    3DMax方面所涉及的专业知识:                       (1)一下的关于3DMax中对于人物的设计和操作均需要在对3DMax基础知识熟练掌握的情况下进行的. (2)骨骼架设:首先 ...

  7. 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (一)

    2D文字聊天界面大致预期实现文字输入.发送消息.接收消息.你可以通过点击按钮让机器人开启聊天模式或者学习模式.又或是进入3D语音聊天界面或者退出. 目背景 (1) 开发动机的形态 随着科技的进步与生活 ...

  8. 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (十一)

    神经网络的计算过程 神经网络结构如下图所示,最左边的是输入层,最右边的是输出层,中间是多个隐含层,隐含层和输出层的每个神经节点,都是由上一层节点乘以其权重累加得到,标上“+1”的圆圈为截距项b,对输入 ...

  9. 自然语言交流系统 phxnet团队 创新实训 项目博客 (九)

    项目技术总结: VoiceToText的具体使用方法: 语音转文本部分是调用的科大讯飞的在线语音,它的激发方式是按键,通过按钮触发开启安卓设备的录音,此部分需要在源码中写入关于安卓权限的要求,来调用安 ...

随机推荐

  1. log4j的正确使用姿势

    最近清明节,朋友公司的日志爆了,说控制台打得太满了,出了问题,早上4点多被喊去公司修改代码,他们把所有的日志全部在控制台打印了,结果就...我说日志这么做不可取啊,你们打印出来的内容太多啦,控制台没必 ...

  2. Unity5 BakeGI(Mixed Lighting)小记

    1.模型需勾选Generate Lightmap UVs,否则烘培图像撕裂. 2.关于为何新版的改叫Mixed Lighting,猜测是之前属于全部烘培,现在算是部分烘培,实时阴影和烘培阴影可以混用, ...

  3. Atitti 过程导向 vs 结果导向 attlax的策

    Atitti 过程导向 vs 结果导向 attilax的策略 1. 结果导向的问题 以结果为导向”的明显弊端2 1.1. 白猫黑猫的策略是错误的2 1.2. 为了目的不择手段,完全违背了程序正义原则2 ...

  4. 使用flow捕获js错误提高代码质量

    本文将介绍Flow及其主特性.下面分别从如何安装设置,如何添加类型注释,如何在运行时自动去掉注释等方面来介绍. 安装 目前Flow兼容的操作系统有Mac OS X,Linux(64位),Windows ...

  5. View:Android View的scrollTo(),scrollBy(),getScrollX(), getScrollY()的理解

    Android系统手机屏幕的左上角为坐标系,同时y轴方向与笛卡尔坐标系的y轴方向想反.提供了 getLeft(), getTop(), getBottom(), getRight() 这些API来获取 ...

  6. lua -- table.nums

    table.nums 计算表格包含的字段数量. 格式: count = table.nums(表格对象) Lua 的“#”操作可以取得表格的长度,但仅限从 开始连续数字为索引的表格.table.num ...

  7. Python:sitecustomize 和 usercustomize

    Python提供了两个hook用于定制Python:sitecustomize 和 usercustomize,首先需要查看site包目录, 然后就可以在此目录下创建usercustomize.py文 ...

  8. 关于 android receiver

    可以在代码文件中声明一个receiver,也可以在manifest中声明一个,前者中的receiver只有在该activity launch起来以后才会监听其所感兴趣的事件,而如果在androidMa ...

  9. [DIOCP3-IocpTask说明书]基于IOCP引擎的多线程任务的投递和回调处理单元

    [说明] IocpTask是基于Iocp引擎的多线程任务投递和处理单元,可以方便的把任务进行投递到IOCP线程进行统一调度和处理,是模仿QDAC-QWorker的处理方式,支持D7以上的版本. [使用 ...

  10. spark on alluxio和MR on alluxio测试(改进版)【转】

    转自:http://kaimingwan.com/post/alluxio/spark-on-alluxiohe-mr-on-alluxioce-shi-gai-jin-ban 1. 介绍 2. 准备 ...