中科院分词系统古诗自动生成程序报告

1.先利用中科院计算所的ICTCLAS汉语词法分析系统对给定的诗

句进行分词。对“铜雀春深锁二乔”分词为“铜雀/春/深/锁/二乔”.

2.用全唐诗作为语料语料库。

3.对步骤1分好的词进行训练：在全唐诗语料库中找出出现词（如“寒

水”）的对句。然后再对句中找出该词（如“愁”）对句对应位置的词（称之为“候选词”，如“梦”），并统计出现了多少次；选出频率最高的10个（数量可以换）候选词。

4.将步骤1中分好的所有的词，通过步骤3找出的候选词，进行频

率统计。及“酒”对应“诗”的概率为250/(250+166+ … + 56).将所有的候选词及其频率存入HashMap中。

5.为了提高效率需要缩小训练语料库：再次遍历全唐诗，将含有

HashMap中的候选词的并且候选词出现的位置和给定诗句出现的位置相同的诗句写入文件“首次选择结果.txt”中。

6.因为“首次选择结果.txt”中的每句诗都在测试诗句对应位置含有高

频候选词，理论上每一句都是有可能，下面的工作就是找到对应最大概率的诗句。

7.遍历“首次选择结果.txt”所有的诗句，对每一句同样用中科院分词

系统进行分词。定义sum 变量存储当前诗句被选中概率，将分词每一个词中取HashMap中查找，若不在sum什么也不做，相当加零，若在高频词汇中，怎sum加上该词的概率。最后选出概率最大的诗句作为最优诗句，也就是选中的诗句。如“烟霞交隐映”

的概率最大对应诗句为“日月不想待”。

8.将选中的诗句，作为给定诗句，重复步骤1-7直到集句达到要求

为止。

9.但是如果只是不加限制的按概率最大来求解，也不好。因为如“雨”

对应候选词“风”的频率远大于其他。“人”甚至只要重复出现，不管本身多么糟糕，概率都很大而被选中。所以，需要加以限定：看给定的诗句中，重复出现的词有多少，要是候选诗句重复词和给定的诗句不一致，那么就舍弃。

10.因为集诗系统要求集多句，而一手诗歌中一般是不会出现重复的

词语的，所以我给将给定的诗句和选定的诗句用中科院分词系统分好词之后加入set集合中，以后继续进行选概率最大的诗句的时候，只要诗句中含有set集合中的词语，就不考虑。

不加set限定的运行结果：

加上set限定之后

11.候选词也不行越多越好，同样给定“枫叶芦花并客舟”，将候选词设

置为10,运行结果：

对比上面效果其实要差很多。所以本程序需要手工修改候选码参数来调节集诗效果。

12.运行：在Test.java中运行即可。要修改参数也直接在Test.java

中的mian函数中简单修改便可。生成结果可以在工程目录文件“集诗系统文件”中查看。

候选词数目：10；集句长度：3

候选词数目：10；集句长度：3

候选词数目：3；集句长度：8

13.环境：jdk:1.70版本

Eclipse SDK版本

14.“GuShiSystem.RAR”是完整的工程，执行的可以在eclipse中直

接导入工程，但是要注意的是需要修改包ICTCLAS.AC下面的ICTCLAS.java文件的path(改成工程路径)。如：我的在path="F:\\WorkSpace\\JAVA\\ GuShiSystem "；

中文分词算法概述_龙树全

软件设计开发本栏目责任编辑：谢媛媛中文分词算法概述 龙树全,赵正文,唐华 （西南石油大学计算机科学学院，四川成都610500） 摘要：当前搜索引擎技术被广泛地应用，这使得全文检索技术和中文分词技术的研究逐渐深入。中文分词是中文信息的关键技术之一，其质量高低直接影响中文信息处理效率。文章致力于研究中文分词算法,对多种中文分词算法、自动分词系统的理论模型进行了详细的阐述和讨论，为中文分词的进一步发展提供基础和方向。 关键词：中文分词；全文检索；算法；搜索引擎；歧义切分 中图分类号：TP391.1文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)10-2605-03 Overview on Chinese Segmentation Algorithm LONG Shu-quan,ZHAO Zheng-wen,TANG Hua (Department of Computer Science and Technology,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China) Abstract:Currently,the search engine technology has been widely used,which brings in-depth researches to full-text search technology and Chinese segmentations;Chinese Segmentation is one of the key technologies of Chinese information,it directly affects the quality of Chinese information processing efficiency.This article dedicated to Research on Chinese Segmentation Algorithm,described in detail and discuss to some kinds of Chinese Segmentation Algorithms,Theoretical model of Auto-Segmentation system.Provide foundation and di -rection for the further development of Chinese segmentations. Key words:chinese segmentations;full-text search;algorithm;search engine;ambiguous word segmentation 1引言 自然语言处理是人工智能的一个重要分支。中文分词是中文自然语言处理的一项基础性工作，也是中文信息处理的一个重要问题。随着搜索引擎技术的广泛应用，全文检索技术和中文分词技术也逐步受到广泛的研究和应用，然而到目前为止，还没有完全成熟实用的中文分词系统面世，这成为严重制约中文信息处理发展的瓶颈之一。本文致力于研究中文分词算法，通过分词算法对分词的质量做出客观的判断和评估，从而为中文分词的进一步发展提供基础和方向。 2中文分词技术综述 2.1全文检索技术 所谓全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。在中文文档中根据是否采用分词技术，索引项可以是字、词或词组，由此可分为基于字的全文索引和基于词的全文索引。 基于字的全文索引是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。对于各种不同的语言而言，字有不同的含义，比如英文中字与词实际上是合一的，而中文中字和词有很大分别。此方法查全率较高，但查准率较低。有时会出现令人啼笑皆非的检索结果，如检索货币单位“马克”时，会把“马克思”检索出来。 基于词的全文索引是指对文章中的词，即语义单位建立索引，检索时按词检索，并且可以处理同义项等。英文等西方文字由于按照空白切分词，因此实现上与按字处理类似，添加同义处理也很容易。中文文字则需要切分字词，以达到按词索引的目的。对中文文档进行切词，提高分词的准确性，抽取关键词作为索引项，实现按词索引可以大大提高检索的准确率。 2.2中文分词技术 中文分词与英文分词有很大的不同，对英文而言，一个单词就是一个词，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，需要人为切分。中文分词系统是利用计算机对中文文本进行词语自动识别的系统，对其研究已经取得了很多成果，出现了众多的算法。根据其特点，可以将现有的分词算法分为四大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于语义的分词方法等。 3中文分词方法 中文分词方法的基本原理是针对输入文字串进行分词、过滤 处理，输出中文单词、英文单词和数字串等一系列分割好的字符 串。中文分词模块的输入输出如图1所示。3.1基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫作机械分词方法、基于字典的分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配。若在词典中找到某个字符串，则匹配成功(识别出一个词)。该方法有三个要素，即分词词典、文本扫描顺序和匹配原则。文本的扫描顺序有正向扫描、逆向扫描和双向扫描。匹配原则主要有最大匹配、最小匹配、逐词匹配和最佳匹配。 收稿日期：2009-02-11 图1中文分词原理图 ISSN 1009-3044 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术 Vol.5,No.10,April 2009,pp.2605-2607E-mail:xsjl@https://www.sodocs.net/doc/5d7535222.html, https://www.sodocs.net/doc/5d7535222.html, Tel:+86-551-569096356909642605

信息检索实验报告

信息检索课程结业报告 姓 学

信息检索与web搜索 应用背景及概念 信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分，即从信息集合中找出所需要的信息的过程，也就是我们常说的信息查寻（Information Search 或Information Seek）。 信息检索起源于图书馆的参考咨询和文摘索引工作，从19世纪下半叶首先开始发展，至20世纪40年代，索引和检索成已为图书馆独立的工具和用户服务项目。随着1946年世界上第一台电子计算机问世，计算机技术逐步走进信息检索领域，并与信息检索理论紧密结合起来；脱机批量情报检索系统、联机实时情报检索系统。 信息检索有广义和狭义的之分。广义的信息检索全称为“信息存储与检索”，是指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据用户的需要找出有关信息的过程。狭义的信息检索为“信息存储与检索”的后半部分，通常称为“信息查找”或“信息搜索”，是指从信息集合中找出用户所需要的有关信息的过程。狭义的信息检索包括3个方面的含义：了解用户的信息需求、信息检索的技术或方法、满足信息用户的需求。 搜索引擎(Search Engine，简称SE)是实现如下功能的一个系统：收集、整理和组织信息并为用户提供查询服务。面向WEB的SE是其中最典型的代表。三大特点：事先下载，事先组织，实时检索。 垂直搜索引擎：垂直搜索引擎为2006年后逐步兴起的一类搜索引擎。不同于通用的网页搜索引擎，垂直搜索专注于特定的搜索领域和搜索需求（例如：机票搜索、旅游搜索、生活搜索、小说搜索、视频搜索等等），在其特定的搜索领域有更好的用户体验。相比通用搜索动辄数千台检索服务器，垂直搜索需要的硬件成本低、用户需求特定、查询的方式多样。 Web检索的历史： 1989年，伯纳斯·李在日内瓦欧洲离子物理研究所（CERN）开发计算机远程控制时首次提出了Web概念，并在1990年圣诞节前推出了第一个浏览器。接下来的几年中，他设计出HTTP、URL和HTML的规范，使网络能够为普通大众所应用。 Ted Nelson 在1965年提出了超文本的概念.超文本传输协议(HTTP，HyperText Transfer Protocol)是互联网上应用最为广泛的一种网络传输协议，超文本标注语言（HTML）。 1993, 早期的 web robots (spiders) 用于收集 URL: Wanderer、ALIWEB (Archie-Like Index of the WEB)、WWW Worm (indexed URL’s and titles for regex search)。 1994, Stanford 博士生 David Filo and Jerry Yang 开发手工划分主题层次的雅虎网站。 1994年初，WebCrawler是互联网上第一个支持搜索文件全部文字的全文搜索引擎，在它之前，用户只能通过URL和摘要搜索，摘要一般来自人工评论或程

中文分词基础件(基础版)使用说明书

索源网https://www.sodocs.net/doc/5d7535222.html,/ 中文分词基础件（基础版） 使用说明书 北京索源无限科技有限公司 2009年1月

目录 1 产品简介 (3) 2 使用方法 (3) 2.1 词库文件 (3) 2.2 使用流程 (3) 2.3 试用和注册 (3) 3 接口简介 (4) 4 API接口详解 (4) 4.1初始化和释放接口 (4) 4.1.1 初始化分词模块 (4) 4.1.2 释放分词模块 (4) 4.2 切分接口 (5) 4.2.1 机械分词算法 (5) 4.3 注册接口 (8) 5 限制条件 (9) 6 附录 (9) 6.1 切分方法定义 (9) 6.2 返回值定义 (9) 6.3 切分单元类型定义 (9)

1 产品简介 索源中文智能分词产品是索源网（北京索源无限科技有限公司）在中文信息处理领域以及搜索领域多年研究和技术积累的基础上推出的智能分词基础件。该产品不仅包含了本公司结合多种分词研发理念研制的、拥有极高切分精度的智能分词算法，而且为了适应不同需求，还包含多种极高效的基本分词算法供用户比较和选用。同时，本产品还提供了在线自定义扩展词库以及一系列便于处理海量数据的接口。该产品适合在中文信息处理领域从事产品开发、技术研究的公司、机构和研究单位使用，用户可在该产品基础上进行方便的二次开发。 为满足用户不同的需求，本产品包括了基础版、增强版、专业版和行业应用版等不同版本。其中基础版仅包含基本分词算法，适用于对切分速度要求较高而对切分精度要求略低的环境（正、逆向最大匹配）或需要所有切分结果的环境（全切分）。增强版在基础版的基础上包含了我公司自主开发的复合分词算法，可以有效消除切分歧义。专业版提供智能复合分词算法，较之增强版增加了未登录词识别功能，进一步提高了切分精度。行业应用版提供我公司多年积累的包含大量各行业关键词的扩展词库，非常适合面向行业应用的用户选用。 2 使用方法 2.1 词库文件 本产品提供了配套词库文件，使用时必须把词库文件放在指定路径中的“DictFolder”文件夹下。产品发布时默认配置在产品路径下。 2.2 使用流程 产品使用流程如下： 1）初始化 首先调用初始化函数，通过初始化函数的参数配置词库路径、切分方法、是否使用扩展词库以及使用扩展词库时扩展词的保存方式等。经初始化后获得模块句柄。 2）使用分词函数 初始化后可反复调用各分词函数。在调用任何函数时必要把模块句柄传入到待调用函数中。 3）退出系统 在退出系统前需调用释放函数释放模块句柄。 2.3 试用和注册 本产品初始提供的系统是试用版。在试用版中，调用分词函数的次数受到限制。用户必须向索源购买本产品，获取注册码进行注册后，方可正常使用本产品。 注册流程为： 1）调用序列号获取接口函数获取产品序列号； 2）购买产品，并将产品序列号发给索源。索源确认购买后，生成注册码发给用户； 3）用户使用注册码，调用注册接口对产品进行注册； 4）注册成功后，正常使用本产品。

中文分词实验

中文分词实验 一、实验目的： 目的：了解并掌握基于匹配的分词方法，以及分词效果的评价方法。 实验要求： 1、从互联网上查找并构建不低于10万词的词典，构建词典的存储结构； 2、选择实现一种机械分词方法（双向最大匹配、双向最小匹配、正向减字最大匹配法等）。 3、在不低于1000个文本文件，每个文件大于1000字的文档中进行中文分词测试，记录并分析所选分词算法的准确率、分词速度。 预期效果： 1、平均准确率达到85%以上 二、实验方案： 1.实验平台 系统：win10 软件平台：spyder 语言：python 2.算法选择 选择正向减字最大匹配法，参照《搜索引擎-原理、技术与系统》教材第62页的描述，使用python语言在spyder软件环境下完成代码的编辑。 算法流程图：

Figure Error! No sequence specified.. 正向减字最大匹配算法流程

Figure Error! No sequence specified.. 切词算法流程算法伪代码描述：

3.实验步骤 1)在网上查找语料和词典文本文件； 2)思考并编写代码构建词典存储结构； 3)编写代码将语料分割为1500个文本文件，每个文件的字数大于1000字； 4)编写分词代码； 5)思考并编写代码将语料标注为可计算准确率的文本； 6)对测试集和分词结果集进行合并； 7)对分词结果进行统计，计算准确率，召回率及F值（正确率和召回率的 调和平均值）； 8)思考总结，分析结论。 4.实验实施 我进行了两轮实验，第一轮实验效果比较差，于是仔细思考了原因，进行了第二轮实验，修改参数，代码，重新分词以及计算准确率，效果一下子提升了很多。 实验过程：

《Python程序设计》实验13 文件操作下实验报告

**大学数学与信息工程学院《Python程序设计》实验报告

print(st) 2、提取附件中年龄大于20岁人员的姓名、年龄、性别；并进行二进制序列化存储和读取。 代码： f=open(r'C:\Users\17458\Desktop\实验13附件.txt','r') bbk=f.readlines() ppk='' f1=open(r'C:\Users\17458\Desktop\p.txt','a+') for i in range(1,len(bbk)): if int(bbk[i][9]+bbk[i][10])>20: ppk=bbk[i][5:17] f1.write(ppk+'\n') f1.close() 3、安装第三方库jieba，编写程序统计《三国演义》中前5位出场最多的人物。(在cmd命令行先安装jieba库，pip install jieba;如果utf-8编码不成功，采用“gb18030”编码格式) 代码： import jieba f1=open(r'C:\Users\17458\Desktop\三国演义.txt','r',encoding='gb18030') others={'将军','却说','荆州','二人','不可','不能','如此','正是',\ '次日','徐州','洛阳'} kkk=f1.read() f1.close() bbk=jieba.lcut(kkk) counts={} for word in bbk: if len(word)==1: continue elif word=='孟德' or word =='丞相': rword='曹操' elif word=='诸葛亮' or word =='孔明曰':

分词工具比较

IKAnalyzer IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene 项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。 语言和平台：基于java 语言开发，最初，它是以开源项目Luence 为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer 3.0 则发展为面向 Java 的公用分词组件，独立于 Lucene 项目，同时提供了对Lucene 的默认优化实现。 算法：采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法”。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 全文检索优化的查询分析器 IKQueryParser ；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高 Lucene 检索的命中率。 性能：60 万字 / 秒 IKAnalyzer基于lucene2.0版本API开发，实现了以词典分词为基础的正反向全切分算法，是LuceneAnalyzer接口的实现。该算法适合与互联网用户的搜索习惯和企业知识库检索，用户可以用句子中涵盖的中文词汇搜索，如用"人民"搜索含"人民币"的文章，这是大部分用户的搜索思维；不适合用于知识挖掘和网络爬虫技术，全切分法容易造成知识歧义，因为在语义学上"人民"和"人民币"是完全搭不上关系的。 je-anlysis的分词（基于java实现） 1. 分词效率：每秒30万字（测试环境迅驰1.6，第一次分词需要1－2秒加载词典） 2. 运行环境： Lucene 2.0 3. 免费安装使用传播，无限制商业应用，但暂不开源，也不提供任何保证 4. 优点:全面支持Lucene 2.0；增强了词典维护的API；增加了商品编码的匹配；增加了Mail地址的匹配；实现了词尾消歧算法第二层的过滤；整理优化了词库； 支持词典的动态扩展；支持中文数字的匹配（如：二零零六）；数量词采用“n”；作为数字通配符优化词典结构以便修改调整；支持英文、数字、中文（简体）混合分词；常用的数量和人名的匹配；超过22万词的词库整理；实现正向最大匹配算法；支持分词粒度控制 ictclas4j ictclas4j中文分词系统是sinboy在中科院张华平和刘群老师的研制的FreeICTCLAS的基础上完成的一个java开源分词项目，简化了原分词程序的复

编译原理实验报告

院系：计算机科学学院 专业、年级： 07计科2大班 课程名称：编译原理 学号姓名： 指导教师： 2010 年11月17 日 组员学号姓名

实验 名称 实验一：词法分析实验室9205 实验目的或要求 通过设计一个具体的词法分析程序，加深对词法分析原理的理解。并掌握在对程序设计语言源程序进行扫描过程中将其分解为各类单词的词法分析方法。 编制一个读单词过程，从输入的源程序中，识别出各个具有独立意义的单词，即基本保留字、标识符、常数、运算符、分隔符五大类。并依次输出各个单词的内部编码及单词符号自身值。 具体要求：输入为某语言源代码，达到以下功能： 程序输入/输出示例：如源程序为C语言。输入如下一段： main() { int a,b; a=10; b=a+20; } 要求输出如下（并以文件形式输出或以界面的形式输出以下结果）。 （2，”main”） （5，”（“） （5，”）“） （5，”{“} （1，”int”） （2，”a”） （5，”,”） （2，”b”） （5，”;”） （2，”a”） （4，”=”） （3，”10”） （5，”;”） （2，”b”） （4，”=”） （2，”a”） （4，”+”） （3，”20”） （5，”;”） （5，”}“） 要求： 识别保留字：if、int、for、while、do、return、break、continue等等，单词种别码为1。 其他的标识符，单词种别码为2。常数为无符号数，单词种别码为3。 运算符包括：+、-、*、/、=、>、<等；可以考虑更复杂情况>=、<=、!= ；单词种别码为4。分隔符包括：“，”“；”“（”“）”“{”“}”等等，单词种别码为5。

中科院中文分词系统调研报告

自然语言处理调研报告（课程论文、课程设计） 题目：最大正向匹配中文分词系统 作者：陈炳宏吕荣昌靳蒲 王聪祯孙长智 所在学院：信息科学与工程学院 专业年级：信息安全14-1 指导教师：努尔布力 职称：副教授 2016年10月29日

目录 一、研究背景、目的及意义 (3) 二、研究内容和目标 (4) 三、算法实现 (5) 四、源代码 (7) 1.seg.java 主函数 (7) 2. dict.txt 程序调用的字典 (10) 3.实验案例 (11) 五、小结 (12)

一、研究背景、目的及意义 中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时，具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不过如何实现，目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。 在这里我想介绍一下中文分词的一个最基础算法：最大匹配算法(Maximum Matching，以下简称MM算法) 。MM算法有两种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配。

二、研究内容和目标 1、了解、熟悉中科院中文分词系统。 2、设计程序实现正向最大匹配算法。 3、利用正向最大匹配算法输入例句进行分词，输出分词后的结果。

三、算法实现 图一：算法实现 正向最大匹配算法：从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切分出一个词。但这里有一个问题：要做到最大匹配，并不是第一次匹配到就可以切分的。 算法示例： 待分词文本： content[]={"中"，"华"，"民"，"族"，"从"，"此"，"站"，"起"，"来"，"了"，"。"} 词表： dict[]={"中华"， "中华民族" ， "从此"，"站起来"} (1) 从content[1]开始，当扫描到content[2]的时候，发现"中华"已经在

一种中文分词算法

一种中文分词算法 1.1.1 最大匹配法分词的缺陷 尽管最大匹配法分词是常用的解决的方案，但是无疑它存在很多明显的缺陷，这些缺陷也限制了最大匹配法在大型搜索系统中的使用频率。最大匹配法的问题有以下几点： 一、长度限制 由于最大匹配法必须首先设定一个匹配词长的初始值，这个长度限制是最大匹配法在效率与词长之间的一种妥协。我们来看一下以下两种情况： （1）词长过短，长词就会被切错。例如当词长被设成5时，也就意味着它只能分出长度为5以下词，例如当这个词为“中华人民共和国”长度为7的词时，我们只能取出其中的5个字去词库里匹配，例如“中华人民共”，显然词库里是不可能有这样的词存在的。因此我们无法下确的划分出“中华人民共和国”这样的词长大于5的词。 （2）词长过长，效率就比较低。也许有人会认为既然5个字无法满足我们的分词要求，何不将词长加大，例如加到10或者100，毕竟这个世界超过100个字长的词还是很少见的，我们的词长问题不就解决了？然而当词长过长时，我们却要付出另一方面的代价：效率。效率是分词算法、甚至是整个算法理论体系的关键，毕竟算法书里所有的高深的查询或排序算法都是从效率出发的，否则任何笨办法都可以解决分词效率低的问题。设想到我们把字长设成100个词时，我们必须将词从100开始一直往下匹配直到找到要查的字为止，而我们大多数词的字长却只有两三个字，这意味着前97次的匹配算法是徒劳的。 因此我们必须要在词长与效率之间进行妥协，既要求分词尽量准确，又要求我们的词长不能太长。尽管我们可能找到这样一个比较优化的字长值使两者都达到比较满足的状态，但是毕竟不管我们怎么设定，总会有些太长词分出来，或者带来效率问题。 二、效率低 效率低是最大匹配法分词必然会来的问题。即使我们可以将字长设成相当短，例如5（注意，我们不能再缩短字长了，毕竟字长为5以上的词太多了，我们不能牺牲分词的准确），然而当我们的大数词长为2时，至少有3次的匹配算法是浪费掉的。回想一下算法书里提到

编译原理词法分析器实验报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除编译原理词法分析器实验报告 篇一：编译原理词法分析器实验报告 曲阜师范大学实验报告 计算机系20XX年级软件工程一班组日期20XX年10月17日星期日 姓名 陈金金同组者姓名 课程编译原理成绩 实验名称：教师签章词法分析器 一、实验目的： 1·掌握词法分析的原理。 2·熟悉保留字表等相关的数据结构与单词的分类方法。 3·掌握词法分析器的设计与调试。 二、实验内容： 根据编译中的分词原理，编写一个词法分析程序： 1.输入：任意一个c语言程序的源代码。 2.处理：对输入进行分析，分离出保留字、标识符、常

量、算符和界符。 3.输出：对应的二元式（种别编码自定，可暂编为一类对应一个编码）。 三、实验要求： 1.任选c/c++/Java中的一种高级程序语言编程完成词法分析器。 2.词法分析器应以教材所述分词原理为依据，使用恰当的数据结构和方法，结构清晰、高效。 四、实验环境： windowsxp操作系统，J2se，eclipse集成开发环境 五、实验分析： 将源代码作为长字符串进行读入，之后通过switch语句，及状态转换图进行词素识别，并对识别的词素进行分类整理以二元式的形式输出。 六、实验过程： 1、建立词法分析器界面，很简单：输入框，输出框，执行分析按钮，清空按钮，退出程序按钮。主要的地方是，考虑mvc开发模式，为model及controller提供接口。实现界面如下所示： 2、核心代码的编写，考虑到需要进行词素的匹配，创建符号表类symTable。提供两个变量，分别存放如下内容：并提供方法insert()，lookup()，分别负责标志符的插

中文自动分词技术

中文自动分词技术是以“词”为基础，但汉语书面语不是像西方文字那样有天然的分隔符（空格），而是在语句中以汉字为单位，词与词之间没有明显的界限。因此，对于一段汉字，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程词，就要应用到中文自动分词技术。下面依次介绍三种中文自动分词算法：基于词典的机械匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于人工智能的分词方法。 1、基于词典的机械匹配的分词方法： 该算法的思想是，事先建立词库，让它它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配，若在词典中找到该字符串，则识别出一个词。按照扫描方向的不同，串匹配分词的方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，又可以分为最大匹配和最小匹配。按这种分类方法，可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配，甚至是将他们结合起来形成双向匹配。由于汉字是单字成词的，所以很少使用最小匹配法。一般来说，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，这可能和汉语习惯将词的重心放在后面的缘故。可见，这里的“机械”是因为该算法仅仅依靠分词词表进行匹配分词 a)、正向减字最大匹配法（MM） 这种方法的基本思想是：对于每一个汉字串s，先从正向取出maxLength 个字，拿这几个字到字典中查找，如果字典中有此字，则说明该字串是一个词，放入该T的分词表中，并从s中切除这几个字，然后继续此操作；如果在字典中找不到，说明这个字串不是一个词，将字串最右边的那个字删除，继续与字典比较，直到该字串为一个词或者是单独一个字时结束。 b)、逆向减字最大匹配法（RMM ） 与正向减字最大匹配法相比，这种方法就是从逆向开始遍历。过程与正向减字最大匹配法基本相同，可以对文本和字典先做些处理，把他们都倒过来排列，然后使用正向减字最大匹法。 机械匹配算法简洁、易于实现.其中，最大匹配法体现了长词优先的原则，在实际工程中应用最为广泛。机械匹配算法实现比较简单，但其局限也是很明显的：效率和准确性受到词库

百度_baidu_搜索分词算法

Baidu查询分词算法 查询处理以及分词技术 如何设计一个高效的搜索引擎?我们可以以百度所采取的技术手段来探讨如何设计一个实用的搜索引擎.搜索引擎涉及到许多技术点,比如查询处理,排序算法,页面抓取算法,CACHE机制,ANTI-SPAM等等.这些技术细节,作为商业公司的搜索引擎服务提供商比如百度,GOOGLE等是不会公之于众的.我们可以将现有的搜索引擎看作一个黑盒,通过向黑盒提交输入,判断黑盒返回的输出大致判断黑盒里面不为人知的技术细节. 查询处理与分词是一个中文搜索引擎必不可少的工作,而百度作为一个典型的中文搜索引擎一直强调其”中文处理”方面具有其它搜索引擎所不具有的关键技术和优势.那么我们就来看看百度到底采用了哪些所谓的核心技术. 我们分两个部分来讲述:查询处理/中文分词. 一. 查询处理 用户向搜索引擎提交查询,搜索引擎一般在接受到用户查询后要做一些处理,然后在索引数据库里面提取相关的信息.那么百度在接受到用户查询后做了些什么工作呢? 1. 假设用户提交了不只一个查询串,比如”信息检索理论工具”.那么搜 索引擎首先做的是根据分隔符比如空格,标点符号,将查询串分割成若干子查询串,比如上面的查询就会被解析为:<信息检索,理论,工具>三个子字符串;这个道理 简单,我们接着往下看. 2. 假设提交的查询有重复的内容,搜索引擎怎么处理呢?比如查询”理论 工具理论”,百度是将重复的字符串当作只出现过一次,也就是处理成等价的”理论工具”,而GOOGLE显然是没有进行归并,而是将重复查询子串的权重增大进行处理.那么是如何得出这个结论的呢?我们可以将”理论工具”提交给百度,返回341,000篇文档,大致看看第一页的返回内容.OK.继续,我们提交查询”理论工具理论”,在看看返回结果,仍然是那么多返回文档,当然这个不能说明太多问题,那 看看第一页返回结果的排序,看出来了吗?顺序完全没有变化,而GOOGLE则排序有些变动,这说明百度是将重复的查询归并成一个处理的,而且字符串之间的先后出现顺序基本不予考虑(GOOGLE是考虑了这个顺序关系的). 3. 假设提交的中文查询包含英文单词,搜索引擎是怎么处理的?比如查询”电影BT下载”,百度的方法是将中文字符串中的英文当作一个整体保留,并以此为断点将中文切分开,这样上述的查询就切为<电影,BT,下载>,不论中间的英文是否一个字典里能查到的单词也好,还是随机的字符也好,都会当作一个整体来对待.

自然语言理解课程实验报告

实验一、中文分词 一、实验内容 用正向最大匹配法对文档进行中文分词，其中： （1）wordlist.txt 词表文件 （2）pku_test.txt 未经过分词的文档文件 （3）pku_test_gold.txt 经过分词的文档文件 二、实验所采用的开发平台及语言工具 Visual C++ 6.0 三、实验的核心思想和算法描述 本实验的核心思想为正向最大匹配法，其算法描述如下 假设句子： ， 某一词 ，m 为词典 中最长词的字数。 (1) 令 i=0，当前指针 pi 指向输入字串的初始位置，执行下面的操作： (2) 计算当前指针 pi 到字串末端的字数（即未被切分字串的长度）n ，如果n=1， 转(4)，结束算法。否则，令 m=词典中最长单词的字数，如果n

（2）原代码如下 // Dictionary.h #include #include #include using namespace std; class CDictionary { public: CDictionary(); //将词典文件读入并构造为一个哈希词典 ~CDictionary(); int FindWord(string w); //在哈希词典中查找词

分词算法

中文分词 一、概述 什么是中文分词 众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我是一个学生。 中文分词技术 中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。 现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 1、基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下： 1）正向最大匹配法（由左到右的方向）； 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）； 3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）。 还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。 一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机

GreenStone实验报告范本

GreenStone实验报搞 目录 1 实验目的 (1) 2 实验设备、材料 (1) 3 实验内容与实验步骤 (1) 3.1 数据库名 (1) 3.2 实验内容 (1) 3.3 Greenstone简介 (1) 3.4 安装Greenstone V 2.86 (2) 3.5 Greenstone功能简介 (6) 3.6 Greenstone模块介绍 (7) 3.6.1 Download模块 (7) 3.6.2 Gather模块 (9) 3.6.3 Enrich模块 (10) 3.6.4 Design模块 (11) 3.6.5 Create模块 (13) 3.6.6 Format模块 (14) 3.7 Greenstone实验过程 (15) 3.7.1 确定馆藏主题 (16) 3.7.2 导入并描述馆藏资源 (16) 3.7.3 定制馆藏资源的检索与浏览方式 (19) 3.7.4 定制馆藏功能与外观 (25) 3.7.5 生成与发布馆藏资源 (31) 4 实验收获与体会 (34)

1实验目的 本质目的：考核学生对Greenstone软件的运用能力，提高自主创新能力。 任务目的：利用Greenstone创建信管课程资料库，资料库要包含文本文档（doc.exl.ppt）、音频、图像，视频。 2实验设备、材料 电脑、u盘、Greenstone软件、Greenstone资料与案例 3 实验内容与实验步骤 3.1数据库名 数据库名：信管专业课程资料库 3.2 实验内容 实验内容：建立的库必须包含：包含文文本文档、音频、图像，视频。布局 合理，显示主题。 3.3 Greenstone简介 Greenstone是一个面向全球、基于unicode编码支持多语言的开源软件。也是一套用于创建、管理及发布数字图书馆馆藏的软件包。提供了组织信息并在因特网或CD-ROM上发布的新方法。Greenstone数字图书馆软件包的主要目的是为了帮助用户，特别是在大学图书馆以及其它公共服务机构里的用户来创建数字图 书馆，鼓励信息的分享和共享。

中文分词技术

一、为什么要进行中文分词？ 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。 Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。 二、中文分词技术的分类 我们讨论的分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。 第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。 下面简要介绍几种常用方法: 1）．逐词遍历法。 逐词遍历法将词典中的所有词按由长到短的顺序在文章中逐字搜索,直至文章结束。也就是说,不管文章有多短,词典有多大,都要将词典遍历一遍。这种方法效率比较低，大一点的系统一般都不使用。 2）．基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法） 这种方法按照一定策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。识别出一个词，根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配。根据不同长度优先匹配的情况，分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配。根据与词性标注过程是否相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的方法如下： （一）最大正向匹配法 (ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＭＭ法。其基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。若字典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理……如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。这样就完成了一轮匹配，然后取下一个i字字串进行匹配处理，直到文档被扫描完为止。

hanlp中文分词器解读

中文分词器解析hanlp分词器接口设计：

提供外部接口： 分词器封装为静态工具类，并提供了简单的接口

标准分词是最常用的分词器，基于HMM-Viterbi实现，开启了中国人名识别和音译人名识别，调用方法如下: HanLP.segment其实是对StandardTokenizer.segment的包装。 /** * 分词 * * @param text 文本 * @return切分后的单词 */ publicstatic Listsegment(String text) { return StandardTokenizer.segment(text.toCharArray()); } /** * 创建一个分词器
* 这是一个工厂方法
* 与直接new一个分词器相比，使用本方法的好处是，以后HanLP升级了，总能用上最合适的分词器 * @return一个分词器 */ publicstatic Segment newSegment() }

publicclass StandardTokenizer { /** * 预置分词器 */ publicstaticfinalSegment SEGMENT = HanLP.newSegment(); /** * 分词 * @param text 文本 * @return分词结果 */ publicstatic Listsegment(String text) { return SEGMENT.seg(text.toCharArray()); } /** * 分词 * @param text 文本 * @return分词结果 */ publicstatic Listsegment(char[]text) { return SEGMENT.seg(text); } /** * 切分为句子形式 * @param text 文本

中文分词算法

1 最大匹配法（Forward Maximum Matching method, FMM法）：选取包含6-8个汉字的符号串作为最大符号串，把最大符号串与词典中的单词条目相匹配，如果不能匹配，就削掉一个汉字继续匹配，直到在词典中找到相应的单词为止。匹配的方向是从右向左。 逆向最大匹配法（Backward Maximum Matching method, BMM法）：匹配方向与MM法相反，是从左向右。实验表明：对于汉语来说，逆向最大匹配法比最大匹配法更有效。 给定串：我是中国人 从左往右最长匹配优先： 读入‘我’，一个字当然是一个词 再读入‘是’，查表找‘我是’，不在表中，则‘我’是一个独立的词，‘是’还要下一步判断 读入‘中’‘是中’肯定不在表内，那‘是’也是一个独立的词，‘中’还要下一步判断 读入‘果’，‘中国’在表内 再读入‘人’，’中国人‘也在表内， 此时全部读完，’中国人‘是一个次 结果就是：我是中国人 从右往左也类似 最近折腾毕业论文，搞得人没心情写blog了。于是觉得不如把毕业论文里的东西贴出来当blog算了。这里主要介绍了我自己的中文分词算法，我觉得它比现在开源代码比较多的中文匹配法要好多了。这里的内容没有任何背景知识啥的，毕竟论文里的背景知道我也是从网上粘贴的，呵呵！因此这篇文章的内容可能适合做搜索引擎的人。如果要了解中文分词算法在搜索引擎中的重要性，或者最大匹配法的思想与过程，请去网上搜吧，资料还是蛮多的。 1.1.1 最大匹配法分词的缺陷 尽管最大匹配法分词是常用的解决的方案，但是无疑它存在很多明显的缺陷，这些缺陷也限制了最大匹配法在大型搜索系统中的使用频率。最大匹配法的问题有以下几点： 一、长度限制 由于最大匹配法必须首先设定一个匹配词长的初始值，这个长度限制是最大匹配法在效率与词长之间的一种妥协。我们来看一下以下两种情况：