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NLPchina/ansj_seg

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Ansj中文分词

1.X Build Status Gitter

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摘要

这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现。

分词速度达到每秒钟大约200万字左右(mac air下测试),准确率能达到96%以上。

目前实现了中文分词、中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要、关键字标记等功能。

可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目。

maven
        
        <dependency>
            <groupId>org.ansj</groupId>
            <artifactId>ansj_seg</artifactId>
            <version>5.1.1</version>
        </dependency>
    
调用demo

如果你第一次下载只想测试测试效果可以调用这个简易接口


 String str = "欢迎使用ansj_seg,(ansj中文分词)在这里如果你遇到什么问题都可以联系我.我一定尽我所能.帮助大家.ansj_seg更快,更准,更自由!" ;
 System.out.println(ToAnalysis.parse(str));
 
 欢迎/v,使用/v,ansj/en,_,seg/en,,,(,ansj/en,中文/nz,分词/n,),在/p,这里/r,如果/c,你/r,遇到/v,什么/r,问题/n,都/d,可以/v,联系/v,我/r,./m,我/r,一定/d,尽我所能/l,./m,帮助/v,大家/r,./m,ansj/en,_,seg/en,更快/d,,,更/d,准/a,,,更/d,自由/a,!
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想了很久,不管有没有人帮忙吧。我写上来,如果你有兴趣,有热情可以联系我。

  • 补充文档,增加调用实例和说明
  • 增加一些规则性Recognition,举例身份证号码识别,目前未完成的有 时间识别IP地址识别邮箱识别网址识别词性识别等...
  • 提供更加优化的CRF模型。替换ansj的默认模型。
  • 补充测试用例,n多地方测试不完全。如果你有兴趣可以帮忙啦!
  • 重构人名识别模型。增加机构名识别等模型。
  • 增加句法文法分析
  • 实现lstm的分词方式
  • 拾遗补漏...

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ansj分词.ict的真正java实现.分词效果速度都超过开源版的ict. 中文分词,人名识别,词性标注,用户自定义词典

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