庖丁中文分词库是一个使用Java开发的，可结合到Lucene应用中的，为互联网、企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件。Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白，致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。 Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验。
Paoding's Knives 中文分词具有极 高效率 和 高扩展性 。引入隐喻，采用完全的面向对象设计，构思先进。
高效率：在PIII 1G内存个人机器上，1秒 可准确分词 100万 汉字。
采用基于 不限制个数 的词典文件对文章进行有效切分，使能够将对词汇分类定义。
能够对未知的词汇进行合理解析
示例代码：
//生成analyzer实例
Analyzer analyzer = new PaodingAnalyzer(properties);
//取得Token流
TokenStream stream = analyzer.tokenStream("", reader);
//重置到流的开始位置
stream.reset();
//添加工具类
TermAttribute termAtt = (TermAttribute) stream.addAttribute(TermAttribute.class);
OffsetAttribute offAtt = (OffsetAttribute) stream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
//循环打印所有分词及其位置
while (stream.incrementToken()) {
System.out.println(termAtt.term() + " " + offAtt.startOffset() + " " + offAtt.endOffset());
}-
1. IK和Paoding的技术介绍 一、Ik分词器介绍： 优点： 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法”，具有60万字/秒的高速处理能力。 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。 优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。 针对Lucene全文检索优化
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Paoding 详细介绍 庖丁中文分词库是一个使用Java开发的，可结合到Lucene应用中的，为互联网、企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件。Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白，致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。 Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验。 Paoding's Knives 中文分词具有极 高效率 和 高扩展性 。引入隐喻，采用完全的
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import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.StringReader; import java.util.ArrayList; import java.util.C
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Paoding Rose学习（一） 本文包括一下几个内容 rose环境介绍 一个简单的基于rose的web程序 web.xml介绍 自动化部署 需要的环境 eclipse/Intellij IDE Maven插件 Tomcat7.x rose环境介绍 rose是在Spring基础上构建的Web开发框架，它符合Servlet规范，且大量的采用约定优
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本文转载于:http://blog.csdn.net/ivanhxy/article/details/5409541 Luncene是什么就不介绍了。 一、先去网上Down下来 paoding-analysis-2.0.4-beta，解压，在lib目录找到lucene-core-2.2.0.jar，lucene-highlighter-2.2.0.jar，commons-logging.jar 这
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Spring Boot 集成 paoding-rose-jade 转载：http://blog.kail.xyz/post/2017-03-14/spring/spring-boot-rose.html paoding-rose 是一个开源框架, 它可以简化 web 应用和 RDMS 应用的开发。 因为公司的原因，所以才有幸接触到
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paoding-rose-jade 最新维护地址 点击访问 rose手册计划 rose项目源代码地址：http://code.google.com/p/paoding-rose/ 目标：光大rose在国内java行业的使用，降低java入门。 人人网、糯米网释出的、开源的高效Java web开发框架。在小米米聊服务端再次被验证和使用。一个从零开始的创业公司，在大家技术背景不一的情况下，rose很简
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Paoding-rose是一个开源框架，它介绍了开发web应用程序和RDMS应用程序的最佳方法。 Paoding-rose一直是主要开发框架的renren.com(人人网),mi.com(小米科技),mocha.cn(抹茶美妆)。 我们也收到报告,paoding-rose选择在一些应用为qunar.com(去哪儿),focus.cn(焦点房产)。 (如果您的公司也使用paoding-rose,欢迎
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Genius Genius是一个开源的python中文分词组件，采用 CRF(Conditional Random Field)条件随机场算法。 Feature 支持python2.x、python3.x以及pypy2.x。 支持简单的pinyin分词 支持用户自定义break 支持用户自定义合并词典 支持词性标注 Source Install 安装git: 1) ubuntu or debian
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介绍 现阶段，应用于搜索引擎和自然语言处理的中文分词库五花八门，使用方式各不统一，虽然有适配于Lucene和Elasticsearch的插件，但是我们想在多个库之间选择更换时，依旧有学习时间。 Hutool针对常见中文分词库做了统一接口封装，既定义一套规范，隔离各个库的差异，做到一段代码，随意更换。 Hutool现在封装的引擎有： Ansj HanLP IKAnalyzer Jcseg Jieba
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本文向大家介绍PHPAnalysis中文分词类详解，包括了PHPAnalysis中文分词类详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 PHPAnalysis是目前广泛使用的中文分词类，使用反向匹配模式分词，因此兼容编码更广泛，现将其变量与常用函数详解如下： 一、比较重要的成员变量 $resultType = 1 生成的分词结果数据类型(1 为全部， 2为 词典词汇及单个中日韩简
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中文分词是怎么走到今天的 话说上个世纪，中文自动分词还处于初级阶段，每句话都要到汉语词表中查找，有没有这个词？有没有这个词？所以研究集中在：怎么查找最快、最全、最准、最狠......，所以就出现了正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向扫描法、助词遍历法......，用新世纪比较流行的一个词来形容就是：你太low了！ 中文自动分词最难的两个问题：1）歧义消除；2）未登陆词识别。说句公道话，没有上个世纪
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关于中文分词的详细配置实例和分词词典的自定义设置，可以访问Coreseek网站中文分词核心配置查看。 核心配置： charset_dictpath = /usr/local/mmseg3/etc/ charset_type = zh_cn.utf-8 #charset_table = .................... #需将原有的该配置注释掉 ngram_le