注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

自然语言处理系列十八

分词工具实战

分词工具有Java、Python、C++实现的，这里给大家推荐目前最流行的分词工具。CRF++是采用C++语言编写，但可以用Python来调用。HanLP是用Java编写的，也可以用Python调用。IK分词和mmseg4j分词也是用Java编写，经常集成在搜索引擎Solr和Elasticsearch里。下面分别进行讲解这几个开源分词包。

Java的HanLP分词

HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，使用Java语言开发，并支持Python语言调用，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
HanLP提供下列功能：
中文分词:
HMM-Bigram（速度与精度最佳平衡；一百兆内存）
最短路分词、N-最短路分词
由字构词（侧重精度，全世界最大语料库，可识别新词；适合NLP任务）
感知机分词、CRF分词
词典分词（侧重速度，每秒数千万字符；省内存）
极速词典分词
所有分词器都支持：
索引全切分模式
用户自定义词典
兼容繁体中文
训练用户自己的领域模型
词性标注：
HMM词性标注（速度快）
感知机词性标注、CRF词性标注（精度高）
命名实体识别：
基于HMM角色标注的命名实体识别 （速度快）
中国人名识别、音译人名识别、日本人名识别、地名识别、实体机构名识别
基于线性模型的命名实体识别（精度高）
感知机命名实体识别、CRF命名实体识别
关键词提取：
TextRank关键词提取
自动摘要：
TextRank自动摘要
短语提取：
基于互信息和左右信息熵的短语提取
拼音转换：
多音字、声母、韵母、声调
简繁转换：
简繁分歧词（简体、繁体、臺灣正體、香港繁體）
文本推荐：
语义推荐、拼音推荐、字词推荐
依存句法分析：
基于神经网络的高性能依存句法分析器
基于ArcEager转移系统的柱搜索依存句法分析器
文本分类：
情感分析
文本聚类：
KMeans、Repeated Bisection、自动推断聚类数目k
word2vec：
词向量训练、加载、词语相似度计算、语义运算、查询、KMeans聚类
文档语义相似度计算
语料库工具：
部分默认模型训练自小型语料库，鼓励用户自行训练。所有模块提供训练接口，语料可参考98年人民日报语料库。
在提供丰富功能的同时，HanLP内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布，使用非常方便。默认模型训练自全世界最大规模的中文语料库，同时自带一些语料处理工具，帮助用户训练自己的模型。支持自定义词典。
下面我们通过Java代码来演示HanLP的几种中文分词使用，代码如下所示：
【代码6.14】 PrefixSpanJob.scala

package com.chongdianleme.job;
import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.CRF.CRFSegment;
import com.hankcs.hanlp.seg.Dijkstra.DijkstraSegment;
import com.hankcs.hanlp.seg.NShort.NShortSegment;
import com.hankcs.hanlp.seg.Segment;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.IndexTokenizer;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.SpeedTokenizer;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer;
import java.util.List;
/**
* Created by 充电了么App - 陈敬雷
* 充电了么App官网：http://chongdianleme.com/
* 充电了么App - 专注上班族职业技能提升充电学习的在线教育平台
* HanLP中文分词功能演示，开源地址：https://github.com/hankcs/HanLP
*/
public class HanLPDemo {
public static void main(String[] args) {
segment();//常用默认分词：HanLP.segment
standardSegment();//标准分词：StandardTokenizer.segment
NLPSegment();// NLP分词
indexTokenizerSegment();//索引分词
nShortSegment();//N-最短路径分词
CRFSegment();//CRF分词
highSpeedSegment();//极速词典分词
}
/**
*1.常用默认分词：HanLP.segment
* HanLP对词典的数据结构进行了长期的优化，可以应对绝大多数场景。哪怕HanLP的词典上百兆也无需担心，因为在内存中被精心压缩过。
* 如果内存非常有限，请使用小词典。HanLP默认使用大词典，同时提供小词典。全部词典和模型都是惰性加载的，不使用的模型相当于不存在，可以自由删除。
* HanLP.segment其实是对StandardTokenizer.segment标准分词的包装，和标准分词的结果是一样的。
*/
public static void segment() {
String s = "分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。";
List<Term> termList =HanLP.segment(s);
System.out.println(termList);
//输出结果如下：分词结果包含词性，比如分布式的词性b代表区别词，机器学习的词性gi代表计算机相关词汇，实战的词性n代表名称，
// 后面每个词都返回了对应的词性，这里不一一举例，下章我们会单独讲词性标注，列出所有的词性表。
//[分布式/b, 机器学习/gi, 实战/n, （/w, 人工智能/n, 科学/n, 与/p, 技术/n, 丛书/n, ）/w, 深入浅出/i, ，/w, 逐步/d, 讲解/v, 分布式/b, 机器学习/gi, 的/uj, 框架/n, 及/c, 应用/vn, 配套/a, 个性化/v, 推荐/v, 算法/n, 系统/n, 、/w, 人脸/n, 识别/v, 、/w, 对话/vn, 机器人/n, 等/u, 实战/n, 项目/n, 。/w]
}
/**
*2.标准分词：StandardTokenizer.segment
* HanLP中有一系列“开箱即用”的静态分词器，以Tokenizer结尾，在接下来的例子中会继续介绍。
* HanLP.segment其实是对StandardTokenizer.segment的包装。
* 分词结果包含词性，每个词性的意思下章详细讲解。
*/
public static void standardSegment() {
String s = "分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。";
List<Term> termList = StandardTokenizer.segment(s);
System.out.println(termList);
termList = HanLP.segment(s);
//输出结果如下：可以看到和上面的HanLP.segment结果是一样的。
//[分布式/b, 机器学习/gi, 实战/n, （/w, 人工智能/n, 科学/n, 与/p, 技术/n, 丛书/n, ）/w, 深入浅出/i, ，/w, 逐步/d, 讲解/v, 分布式/b, 机器学习/gi, 的/uj, 框架/n, 及/c, 应用/vn, 配套/a, 个性化/v, 推荐/v, 算法/n, 系统/n, 、/w, 人脸/n, 识别/v, 、/w, 对话/vn, 机器人/n, 等/u, 实战/n, 项目/n, 。/w]
}
/**
*3.NLP分词：NLPTokenizer.segment
NLP分词NLPTokenizer会执行词性标注和命名实体识别，由结构化感知机序列标注框架支撑。默认模型训练自9970万字的大型综合语料库，是已知范围内全世界最大的中文分词语料库。
语料库规模决定实际效果，面向生产环境的语料库应当在千万字量级。用户可以在自己的语料上训练新模型以适应新领域、识别新的命名实体。
*/
public static void NLPSegment() {
String s = "分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。";
System.out.println(NLPTokenizer.segment(s));
//输出结果如下：
//[分布式/b, 机器学习/gi, 实战/n, （/w, 人工智能/n, 科学/n, 与/p, 技术/n, 丛书/n, ）/w, 深入浅出/i, ，/w, 逐步/d, 讲解/v, 分布式/b, 机器学习/gi, 的/uj, 框架/n, 及/c, 应用/vn, 配套/a, 个性化/v, 推荐/v, 算法/n, 系统/n, 、/w, 人脸/n, 识别/v, 、/w, 对话/vn, 机器人/n, 等/u, 实战/n, 项目/n, 。/w]
}
/**
*4.索引分词：IndexTokenizer.segment
索引分词IndexTokenizer是面向搜索引擎的分词器，能够对长词全切分，另外通过term.offset可以获取单词在文本中的偏移量。
任何分词器都可以通过基类Segment的enableIndexMode方法激活索引模式。
*/
public static void indexTokenizerSegment() {
String s = "分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。";
List<Term> termList = IndexTokenizer.segment(s);
for (Term term : termList)
{
System.out.println(term + " [" + term.offset + ":" + (term.offset + term.word.length()) + "]");
}
//输出结果如下：
/**
分布式/b [0:3]
分布/v [0:2]
机器学习/gi [3:7]
机器/n [3:5]
学习/v [5:7]
实战/n [7:9]
（/w [9:10]
人工智能/n [10:14]
人工/n [10:12]
智能/n [12:14]
科学/n [14:16]
与/p [16:17]
技术/n [17:19]
丛书/n [19:21]
）/w [21:22]
深入浅出/i [22:26]
深入/v [22:24]
，/w [26:27]
逐步/d [27:29]
讲解/v [29:31]
分布式/b [31:34]
分布/v [31:33]
机器学习/gi [34:38]
机器/n [34:36]
学习/v [36:38]
的/uj [38:39]
框架/n [39:41]
及/c [41:42]
应用/vn [42:44]
配套/a [44:46]
个性化/v [46:49]
个性/n [46:48]
推荐/v [49:51]
算法/n [51:53]
系统/n [53:55]
、/w [55:56]
人脸/n [56:58]
识别/v [58:60]
、/w [60:61]
对话/vn [61:63]
机器人/n [63:66]
机器/n [63:65]
等/u [66:67]
实战/n [67:69]
项目/n [69:71]
。/w [71:72]
*/
}
/**
* 5.N-最短路径分词:nShortSegment.seg
N最短路分词器NShortSegment比最短路分词器慢，但是效果稍微好一些，对命名实体识别能力更强。
一般场景下最短路分词的精度已经足够，而且速度比N最短路分词器快几倍，请酌情选择。
*/
public static void nShortSegment() {
String s = "分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。";
Segment nShortSegment = new NShortSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
Segment shortestSegment = new DijkstraSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
System.out.println("N-最短分词：" + nShortSegment.seg(s) + "n最短路分词：" + shortestSegment.seg(s));
//输出结果如下：
//N-最短分词：[分布式/b, 机器/n, 学习/v, 实战/n, （/w, 人工智能/n, 科学/n, 与/p, 技术/n, 丛书/n, ）/w, 深入浅出/i, ，/w, 逐步/d, 讲解/v, 分布式/b, 机器/n, 学习/v, 的/uj, 框架/n, 及/c, 应用/vn, 配套/a, 个性化/v, 推荐/v, 算法/n, 系统/n, 、/w, 人脸/n, 识别/v, 、/w, 对话/vn, 机器人/n, 等/u, 实战/n, 项目/n, 。/w]
//最短路分词：[分布式/b, 机器/n, 学习/v, 实战/n, （/w, 人工智能/n, 科学/n, 与/p, 技术/n, 丛书/n, ）/w, 深入浅出/i, ，/w, 逐步/d, 讲解/v, 分布式/b, 机器/n, 学习/v, 的/uj, 框架/n, 及/c, 应用/vn, 配套/a, 个性化/v, 推荐/v, 算法/n, 系统/n, 、/w, 人脸/n, 识别/v, 、/w, 对话/vn, 机器人/n, 等/u, 实战/n, 项目/n, 。/w]
}
/**
*6.CRF分词：CRFSegment
CRF对新词有很好的识别能力，但是开销较大。
*/
public static void
CRFSegment() {
String s = "分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。";
Segment crfSegment = new CRFSegment();
System.out.println(crfSegment.seg(s));
}
/**
*7.极速词典分词：SpeedTokenizer.segment
极速分词是词典最长分词，速度极其快，精度一般。在i7-6700K上跑出了4500万字每秒的速度。
*/
public static void
highSpeedSegment() {
String s = "分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。";
System.out.println(SpeedTokenizer.segment(s));
long start = System.currentTimeMillis();
int pressure = 100;
for (int i = 0; i < pressure; ++i)
{
SpeedTokenizer.segment(s);
}
double costTime = (System.currentTimeMillis() - start) / (double)1000;
System.out.printf("分词速度：%.2f字每秒", s.length() * pressure / costTime);
}
}

总结

此文章有对应的配套视频，其它更多精彩文章请大家下载充电了么app，可获取千万免费好课和文章，配套新书教材请看陈敬雷新书：《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）

【新书介绍】
《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目

【新书介绍视频】
分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）新书【陈敬雷】
视频特色：重点对新书进行介绍，最新前沿技术热点剖析，技术职业规划建议！听完此课你对人工智能领域将有一个崭新的技术视野！职业发展也将有更加清晰的认识！

【精品课程】
《分布式机器学习实战》大数据人工智能AI专家级精品课程

【免费体验视频】：
人工智能百万年薪成长路线/从Python到最新热点技术

从Python编程零基础小白入门到人工智能高级实战系列课

视频特色： 本系列专家级精品课有对应的配套书籍《分布式机器学习实战》，精品课和书籍可以互补式学习，彼此相互补充，大大提高了学习效率。本系列课和书籍是以分布式机器学习为主线，并对其依赖的大数据技术做了详细介绍，之后对目前主流的分布式机器学习框架和算法进行重点讲解，本系列课和书籍侧重实战，最后讲几个工业级的系统实战项目给大家。 课程核心内容有互联网公司大数据和人工智能那些事、大数据算法系统架构、大数据基础、Python编程、Java编程、Scala编程、Docker容器、Mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、分布式深度学习框架和神经网络算法、自然语言处理算法、工业级完整系统实战（推荐算法系统实战、人脸识别实战、对话机器人实战）、就业/面试技巧/职业生涯规划/职业晋升指导等内容。

【充电了么公司介绍】

充电了么App是专注上班族职业培训充电学习的在线教育平台。

专注工作职业技能提升和学习，提高工作效率，带来经济效益！今天你充电了么？

充电了么官网
http://www.chongdianleme.com/

充电了么App官网下载地址
https://a.app.qq.com/o/simple.jsp?pkgname=com.charged.app

功能特色如下：

【全行业职位】 - 专注职场上班族职业技能提升

覆盖所有行业和职位，不管你是上班族，高管，还是创业都有你要学习的视频和文章。其中大数据智能AI、区块链、深度学习是互联网一线工业级的实战经验。

除了专业技能学习，还有通用职场技能，比如企业管理、股权激励和设计、职业生涯规划、社交礼仪、沟通技巧、演讲技巧、开会技巧、发邮件技巧、工作压力如何放松、人脉关系等等，全方位提高你的专业水平和整体素质。

【牛人课堂】 - 学习牛人的工作经验

1.智能个性化引擎：

海量视频课程，覆盖所有行业、所有职位，通过不同行业职位的技能词偏好挖掘分析，智能匹配你目前职位最感兴趣的技能学习课程。

2.听课全网搜索

输入关键词搜索海量视频课程，应有尽有，总有适合你的课程。

3.听课播放详情

视频播放详情，除了播放当前视频，更有相关视频课程和文章阅读，对某个技能知识点强化，让你轻松成为某个领域的资深专家。

【精品阅读】 - 技能文章兴趣阅读

1.个性化阅读引擎：

千万级文章阅读，覆盖所有行业、所有职位，通过不同行业职位的技能词偏好挖掘分析，智能匹配你目前职位最感兴趣的技能学习文章。

2.阅读全网搜索

输入关键词搜索海量文章阅读，应有尽有，总有你感兴趣的技能学习文章。

【机器人老师】 - 个人提升趣味学习

基于搜索引擎和智能深度学习训练，为您打造更懂你的机器人老师，用自然语言和机器人老师聊天学习，寓教于乐，高效学习，快乐人生。

【精短课程】 - 高效学习知识

海量精短牛人课程，满足你的时间碎片化学习，快速提高某个技能知识点。

上一篇：自然语言处理系列十七》中文分词》分词工具实战》Python的Jieba分词
下一篇：自然语言处理系列十九》中文分词》分词工具实战》Java的IK分词

最后

以上就是自然雪糕为你收集整理的自然语言处理系列十八》中文分词》分词工具实战》Java的HanLP分词自然语言处理系列十八总结的全部内容，希望文章能够帮你解决自然语言处理系列十八》中文分词》分词工具实战》Java的HanLP分词自然语言处理系列十八总结所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。