开源中文分词框架分词效果对比smartcn与IKanalyzer-阿里云开发者社区

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开源中文分词框架分词效果对比smartcn与IKanalyzer

简介:

一、引言:

  中文分词一直是自然语言处理的一个痛处,早在08年的时候,就曾经有项目涉及到相关的应用(Lunce构建全文搜索引擎),那时的痛,没想到5年后的今天依然存在,切分效果、扩展支持、业务应用等方面依然不甚理想。收费的版本不提了,原因自不必言表,开源版本中,发现之前曾经活跃的版本,大多已经没落(好几年没更新了),存活下来的寥寥无几。我是一个守旧的人,评估版本的选择有些保守,至少目前为止,只看1.0正式版本之后的版本,0.XX的不在考虑范围之内,用了一个周末的时间,对比了十多款的样子,个人感觉源于中科院ICTCLAS的smartcn和IKAnanlyzer效果还是不错的。

二、结果对比

2.1 原始文本

"lucene\分析器\使用\分词器\和\过滤器\构成\一个\“管道”,文本\在\流经\这个\管道\后\成为\可以\进入\索引\的\最小单位,因此,一个\标准\的分析器有两个部分组成,一个是分词器tokenizer,它用于将文本按照规则切分为一个个可以进入索引的最小单位。另外一个是TokenFilter,它主要作用是对切出来的词进行进一步的处理(如去掉敏感词、英文大小写转换、单复数处理)等。lucene中的Tokenstram方法首先创建一个tokenizer对象处理Reader对象中的流式文本,然后利用TokenFilter对输出流进行过滤处理";
2.2 smartcn

lucen\分析器\使用\分词\器\和\过滤器\构成\一个\管道\文本\流经\这个\管道\后\成为\可以\进入\索引\最\小\单位\因此\一个\标准\分析器\有\两\个\部分\组成\一个\分词\器\token\它\用于\将\文本\按照\规则\切分\为\一个\个\可以\进入\索引\最\小\单位\另外\一个\tokenfilt\它\主要\作用\对\切\出来\词\进行\进一步\处理\如\去掉\敏感\词\英文\大小写\转换\单\复数\处理\等\lucen\中\tokenstram\方法\首先\创建\一\个\token\对象\处理\reader\对象\中\式\文本\然后\利用\tokenfilt\对\输出\进行\过滤\处理\

2.3 IKanalyzer

lucene\分析器\分析\器使\使用\分词器\分词\器\和\过滤器\过滤\滤器\构成\一个\一\个\管道\文本\在\流经\这个\管道\后\成为\可以\进入\索引\的\最小\单位\因此\一个\一\个\标准\的\分析器\分析\器\有\两个\两\个\部分\分组\组成\一个是\一个\一\个\是\分词器\分词\器\tokenizer\它用\用于\将\文本\按照\规则\切分\切\分为\一个个\一个\一\个个\个\个\可以\进入\索引\的\最小\单位\另外\一个是\一个\一\个\是\tokenfilter\它\主要\作用\用是\对\切出来\切出\切\出来\的\词\进行\行进\进一步\进一\一步\一\步\的\处理\如\去掉\敏感\词\英文\大小写\大小\小写\转换\单\复数\处理\等\lucene\中\的\tokenstram\方法\首先\创建\一个\一\个\tokenizer\对象\处理\reader\对象\中\的\流式\文本\然后\利用\tokenfilter\对\输出\流进\进行\过滤\处理\

三、smartcn示例程序


package dictTest;

import java.util.Iterator;

import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.cn.smart.SmartChineseAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.analysis.util.CharArraySet;
import org.apache.lucene.util.Version;

public class SmartChineseAnalyzerTest {

    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 要处理的文本
            String text = "lucene分析器使用分词器和过滤器构成一个“管道”,文本在流经这个管道后成为可以进入索引的最小单位,因此,一个标准的分析器有两个部分组成,一个是分词器tokenizer,它用于将文本按照规则切分为一个个可以进入索引的最小单位。另外一个是TokenFilter,它主要作用是对切出来的词进行进一步的处理(如去掉敏感词、英文大小写转换、单复数处理)等。lucene中的Tokenstram方法首先创建一个tokenizer对象处理Reader对象中的流式文本,然后利用TokenFilter对输出流进行过滤处理";
            //String text = "目前我已经用了lucene4.0,虽然是alpha版,但是也是未来的第一步。但是IKAnalyzer不支持lucene4,如果作者在,是否有计划对4支持?何时支持?";
            // 自定义停用词
            String[] self_stop_words = { "的", "在","了", "呢", ",", "0", ":", ",", "是", "流" };
            CharArraySet cas = new CharArraySet(Version.LUCENE_46, 0, true);
            for (int i = 0; i < self_stop_words.length; i++) {
                cas.add(self_stop_words[i]);
            }

            // 加入系统默认停用词
            Iterator<Object> itor = SmartChineseAnalyzer.getDefaultStopSet().iterator();
            while (itor.hasNext()) {
                cas.add(itor.next());
            }
            

            // 中英文混合分词器(其他几个分词器对中文的分析都不行)
            SmartChineseAnalyzer sca = new SmartChineseAnalyzer(Version.LUCENE_46, cas);

            TokenStream ts = sca.tokenStream("field", text);
            CharTermAttribute ch = ts.addAttribute(CharTermAttribute.class);

            ts.reset();
            while (ts.incrementToken()) {
                System.out.print(ch.toString()+"\\");
            }
            ts.end();
            ts.close();
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }

}

四、IKanalyzer示例程序


package dictTest;

import org.wltea.analyzer.*;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.wltea.analyzer.lucene.*;

public class IKAnalyzerTest {

    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub
        Analyzer ik  = new IKAnalyzer();
        try{
            String text = "lucene分析器使用分词器和过滤器构成一个“管道”,文本在流经这个管道后成为可以进入索引的最小单位,因此,一个标准的分析器有两个部分组成,一个是分词器tokenizer,它用于将文本按照规则切分为一个个可以进入索引的最小单位。另外一个是TokenFilter,它主要作用是对切出来的词进行进一步的处理(如去掉敏感词、英文大小写转换、单复数处理)等。lucene中的Tokenstram方法首先创建一个tokenizer对象处理Reader对象中的流式文本,然后利用TokenFilter对输出流进行过滤处理";
            TokenStream ts = ik.tokenStream("field", text);
            
            CharTermAttribute ch = ts.addAttribute(CharTermAttribute.class);

            ts.reset();
            while (ts.incrementToken()) {
                //System.out.println(ch.toString());
                System.out.print(ch.toString() + "\\");
            }
            ts.end();
            ts.close();
            
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }    
        
    }
}

五、结论

1.二者分词效果,相比其他已经不错,都值得肯定;

2.smartcn为Lucene4.6版本自带(之前版本也有),中文分词不错,英文分词有问题,Lucene分词后变成了Luncn;

3.IKAnalyzer分词后的碎片太多,可以和人工分析效果做对比;

4.从自定义词库的角度考虑,因为smartcn在Lucene4.6中的版本,目前不支持自定义词库,成为致命缺陷,只能放弃。


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