ansj分詞方式詳細解析

toanalysis 精準分詞

精準分詞是ansj分詞的店長推薦款

它在易用性,穩定性.準確性.以及分詞效率上.都取得了乙個不錯的平衡.如果你初次嘗試ansj如果你想開箱即用.那麼就用這個分詞方式是不會錯的.

使用者自定義詞典優先策略的分詞,如果你的使用者自定義詞典足夠好,或者你的需求對使用者自定義詞典的要求比較高,那麼強烈建議你使用dicanalysis的分詞方式.

可以說在很多方面dic優於toanalysis的結果

nlp分詞是總能給你驚喜的一種分詞方式.

它可以識別出未登入詞.但是它也有它的缺點.速度比較慢.穩定性差.ps:我這裡說的慢僅僅是和自己的其他方式比較.應該是40w字每秒的速度吧.

個人覺得nlp的適用方式.1.語法實體名抽取.未登入詞整理.只要是對文字進行發現分析等工作

面向索引的分詞。顧名思義就是適合在lucene等文字檢索中用到的分詞。主要考慮以下兩點

準確率

基本就是保證了最基本的分詞.詞語顆粒度最非常小的..所涉及到的詞大約是10萬左右.

基本分詞速度非常快.在macair上.能到每秒300w字每秒.同時準確率也很高.但是對於新詞他的功能十分有限.

使用者自定義詞典

數字識別

人名識別

機構名識別

新詞發現

baseanalysisxx

xxxtoanalysis√√

√xxdicanalysis√√

√xxindexanalysis√√

√xxnlpanalysis√√

√√

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Scala使用Ansj分詞

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ansj 分詞系統的詞性

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