NLPIR中文分词器的使用

一、普通java项目

(1)添加项目jar包

File -> Project Structure

    Libarries 添加jar包jna-4.0.0.jar

(2)将Data文件夹复制到ICTCLAS2015文件夹下

(3)声明调用分词器的接口，如下：

//定义接口Clibrary，继承自com.sun.jna.Library
public interface CLibrary extends Library{
    //定义并初始化接口的静态变量，这一个语句是用来加载dll的，注意dll文件的路径
    //可以是绝对路径也可以是相对路径，只需要填写dll的文件名，不能加后缀
    //加载dll文件NLPIR.dll
    CLibrary Instance =(CLibrary) Native.loadLibrary(
            "C:\\jars\\nlpir\\bin\\ICTCLAS2015\\NLPIR",CLibrary.class);
    // 初始化函数声明
    public int NLPIR_Init(String sDataPath, int encoding, String sLicenceCode);
    //执行分词函数声明
    public String NLPIR_ParagraphProcess(String sSrc, int bPOSTagged);
    //提取关键词函数声明
    public String NLPIR_GetKeyWords(String sLine, int nMaxKeyLimit, boolean bWeightOut);
    //提取文件中关键词的函数声明
    public String NLPIR_GetFileKeyWords(String sLine, int nMaxKeyLimit, boolean bWeightOut);
    //添加用户词典声明
    public int NLPIR_AddUserWord(String sWord);//add by qp 2008.11.10
    //删除用户词典声明
    public int NLPIR_DelUsrWord(String sWord);//add by qp 2008.11.10
    //获取最后一个错误的说明
    public String NLPIR_GetLastErrorMsg();
    //退出函数声明
    public void NLPIR_Exit();
    //文件分词声明
    public void NLPIR_FileProcess(String utf8File, String utf8FileResult, int i);

}

(4)分词器使用实例：

String system_charset="UTF-8";
//说明分词器的bin文件所在的目录
String dir="C:\\jars\\nlpir\\bin\\ICTCLAS2015";
int charset_type=1;
String utf8File="C:\\utf8file.txt";
String utf8FileResult ="C:\\utf8result.txt";
//初始化分词器
int init_flag =CLibrary.Instance.NLPIR_Init(dir,charset_type,"0");
String nativeBytes=null;
if(init_flag==0){
    nativeBytes=CLibrary.Instance.NLPIR_GetLastErrorMsg();
    System.out.println("初始化失败，原因为"+nativeBytes);
    return;
}
String sinput="去年开始，打开百度李毅吧，满屏的帖子大多含有“屌丝”二字，一般网友不仅不懂这词什么意思，更难理解这个词为什么会这么火。然而从下半年开始，“屌丝”已经覆盖网络各个角落，人人争说屌丝，人人争当屌丝。\n" +
        "从遭遇恶搞到群体自嘲，“屌丝”名号横空出世";
try{

    //参数0代表不带词性，参数1代表带有词性标识
    nativeBytes=CLibrary.Instance.NLPIR_ParagraphProcess(sinput,0);
    System.out.println("分词结果为："+nativeBytes);
    //添加用户词典
    CLibrary.Instance.NLPIR_AddUserWord("满屏的帖子 n");
    CLibrary.Instance.NLPIR_AddUserWord("更难理解 n");
    //执行分词
    nativeBytes=CLibrary.Instance.NLPIR_ParagraphProcess(sinput,1);
    System.out.println("增加用户词典后分词的结果为: " +nativeBytes);
    //删除用户定义的词 更难理解
    CLibrary.Instance.NLPIR_DelUsrWord("更难理解");
    //执行分词
    nativeBytes=CLibrary.Instance.NLPIR_ParagraphProcess(sinput,1);
    System.out.println("删除用户词典后分词结果为： "+nativeBytes);
    //从utf8File目录中读取语句进行分词，将结果写入utf8FileResult对应的路径之中，保留词性对应的标志
    CLibrary.Instance.NLPIR_FileProcess(utf8File,utf8FileResult,1);
    //获取sinput中对应的关键词，指定关键词数目最多为3
    nativeBytes=CLibrary.Instance.NLPIR_GetKeyWords(sinput,3,false);
    System.out.println("关键词提取结果是："+nativeBytes);
    //获取文件中对应的关键词
    nativeBytes=CLibrary.Instance.NLPIR_GetFileKeyWords(utf8File,10,false);
    System.out.println("关键词提取结果是："+nativeBytes);
}catch (Exception e){
    e.printStackTrace();
}

(3)String编码方式转换函数的实现：

//转换String的编码方式
public static String transString(String str,String ori_encoding,String new_encoding){
    try{
        return new String(str.getBytes(ori_encoding),new_encoding);
    }catch (UnsupportedEncodingException e){
        e.printStackTrace();
    }
    return null;
}

二、spark项目

    请注意，一中步骤(1),(2),(3)也是必不可少的！

    有了普通实现的完成，下一步我想将分词部署在spark中，就有了下述项目。我想将文本转换为 单词,词性标志 PairRDD，具体实现如下，有上面的基础，就不在详细解释了。

SparkConf conf =new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local");
JavaSparkContext sc =new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<String> inputs  =sc.textFile("C:\\utf8file.txt");
JavaRDD<String> source=inputs.filter(
        new Function<String, Boolean>() {
            public Boolean call(String v1) throws Exception {
                return !v1.trim().isEmpty();
            }
        }
);
JavaRDD<String> transmit = source.mapPartitions(
        new FlatMapFunction<Iterator<String>, String>() {
            public Iterable<String> call(Iterator<String> it) throws Exception {
                List<String> list=new ArrayList<String>();
                String dir="C:\\jars\\nlpir\\bin\\ICTCLAS2015";
                int charset_type=1;
                int init_flag =CLibrary.Instance.NLPIR_Init(dir,charset_type,"0");
                if(init_flag==0){
                    throw new RuntimeException(CLibrary.Instance.NLPIR_GetLastErrorMsg());
                }
                try{
                    while(it.hasNext()){
                        list.add(CLibrary.Instance.NLPIR_ParagraphProcess(it.next(),1));
                    }
                }catch (Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
                return list;
            }
        }
).filter(
        new Function<String, Boolean>() {
            public Boolean call(String v1) throws Exception {
                return !v1.trim().isEmpty();
            }
        }
);

JavaRDD<String> words = transmit.flatMap(
        new FlatMapFunction<String, String>() {
            public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
                return Arrays.asList(s.split(" "));
            }
        }
).filter(
        new Function<String, Boolean>() {
            public Boolean call(String v1) throws Exception {
                return !v1.trim().isEmpty();
            }
        }
);
JavaPairRDD<String, String> result = words.mapToPair(
        new PairFunction<String, String, String>() {
            public Tuple2<String, String> call(String s) throws Exception {
                String[] split = s.split("/");
                return new Tuple2<String, String>(split[0], split[1]);
            }
        }
);
for(Tuple2<String,String> t:result.collect())
    System.out.println(t._1()+" "+t._2());

sc.stop();

程序执行结果：

scala版本

def ok(f:Iterator[String]):Iterator[String] ={
  val dir="C:\\jars\\nlpir\\bin\\ICTCLAS2015"
  val charset_type=1
  val init_flag=CLibrary.Instance.NLPIR_Init(dir,charset_type,"0")
  if(init_flag==0)
    null
  val buf = new ArrayBuffer[String]
  for(it<-f){
    buf+=(CLibrary.Instance.NLPIR_ParagraphProcess(it,0))
  }
  buf.iterator
}

def main(args:Array[String]): Unit = {
  val conf = new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local");
  val sc = new SparkContext(conf);
  val inputs = sc.textFile("c:\\utf8file.txt");
  val results=inputs.mapPartitions(
    ok
  );
  results.collect().foreach(println)

}

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