需求：客户给销售员自己的个人信息，销售帮助客户下单，此过程需要销售人员手动复制粘贴收获地址，电话，姓名等等，一个智能的分词系统可以让销售人员一键识别以上各种信息
经过调研，找到了一下开源项目
1、word 分词器
2、ansj 分词器
3、mmseg4j 分词器
4、ik-analyzer 分词器
5、jcseg 分词器
6、fudannlp 分词器
7、smartcn 分词器
8、jieba 分词器
9、stanford 分词器
10、hanlp 分词器
最后选择了hanlp，步骤官网都有，下面演示智能匹配地址
1 List<Term> list = HanLP.newSegment().seg("汤姆江西省南昌市红谷滩新区111号电话12023232323");
2 System.out.println(list);
输出
1 [汤姆/nrf, 江西省/ns, 南昌市/ns, 红谷滩/nz, 新区/n, 111/m, 号/q, 电话/n, 12023232323/m]
大公告成，不过前提必须下载那个600多M的data包并导入，才可以识别地址，否则只是做了初步的识别
附上完整代码
1 String str = "汤姆 江西省南昌市红谷滩新区111号 12023232323";
2 String address = "";
3 String phone = "";
4 String name = "";
5 List<Term> terms = NLPTokenizer.segment(str);
6 System.out.println(terms);
7 for (Term term : terms) {
8 if (term.nature.startsWith("nr")){
9 //nr代表人名
10 name = term.word;
11 System.out.println("name: " + term.word);
12 }else if (term.nature.startsWith("m") && term.word.length() == 11){
13 //m代表数字
14 phone = term.word;
15 System.out.println("电话: " + term.word);
16 }
17 }
18 //由于地址包含了数字，解析的时候数字成为单独的个体，与实际不符，所以通过差集求出地址
19 address = str.replace(phone, "").replace(name, "").trim();
20 System.out.println("address: " + address);
运行结果
1 name: 汤姆
2 电话: 12023232323
3 address: 江西省南昌市红谷滩新区111号
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