NLPIR/ICTCLAS 2015 分词系统使用

古城微笑少年丶 2022-06-08 11:55 154阅读 0赞

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自然 言的处理的第一步是分词。近期使用了中科院分词系统NLPIR/ICTCLAS 2016。在2014版本以及之前称为ICTCLAS，之后的版本都更名为NLPIR。 新版简介如下：

词法分析是自然语言处理的基础与关键。 张华平博士在多年研究工作积累的基础上， 研制出了 NLPIR 分词系统， 主要功能包括中文分词； 英文分词； 词性标注； 命名实体识别； 新词识别； 关键词提取； 支持用户专业词典与微博分析。 NLPIR系统支持多种编码（GBK 编码、 UTF8 编码、 BIG5 编码） 、 多种操作系统（Windows,Linux， FreeBSD 等所有主流操作系统）、多种开发语言与平台（包括：C/C++/C\#,Java,Python,Hadoop 等）。  
我的开发环境是eclipse，win10 64位操作系统。  
首先下载两个压缩包，一个是分词包一个接口包，ICTCLAS是纯C编写，在java上使用需要JNI也就是c语言加一个java接口，NLPIR有java版本，我使用的是ICTCLAS加一个接口的方法。分词包下载地址：[http://ictclas.nlpir.org/downloads][http_ictclas.nlpir.org_downloads]，接口包下载地址（JNI）：[http://ictclas.nlpir.org/newsdownloads?DocId=384 ][http_ictclas.nlpir.org_newsdownloads_DocId_384] 。  
分别解压后待用。  
新建一个eclipse项目，将分词包中Data目录拷贝到file目录；解压开JNI包将NLPIR.dll动态链接库放到项目目录下，与file目录同级。

自己修改编写的测试及使用代码如下：

import java.io.BufferedReader;  
import java.io.File;  
import java.io.FileInputStream;  
import java.io.InputStreamReader;  
import java.io.UnsupportedEncodingException;  
import java.util.ArrayList;  
import java.util.Calendar;  
import java.util.List;  
  
  
import com.sun.jna.Library;  
import com.sun.jna.Native;  
import nlpir\_SplitWord.NlpirTest.CLibrary;  
/\*\*  
\* @title NlpirTest.java  
\* @package nlpir\_SplitWord  
\* @description  
\* @author huanggschn  
\* @modifier huanggschn  
\* @since:2016年8月17日  
\* @version:1.0.0  
\*/  
public class NlpirTest \{  
// 定义接口 CLibrary，继承自 com.sun.jna.Library  
public interface CLibrary extends Library \{  
// 定义并初始化接口的静态变量 这一个语句是来加载 dll 的，注意 dll 文件的路径可以是绝对路径也可以是相对路径，只需要填写 dll 的文件名，不能加后缀。  
CLibrary Instance = (CLibrary) Native.loadLibrary("D:\\\\workspace\\\\PreProcessWord\\\\NLPIR", CLibrary.class);  
  
  
/\*\*  
\* 初始化函数声明  
\* @param sDataPath  
\* @param encoding 编码类型  
\* @param sLicenceCode  
\* @return  
\*/  
public int NLPIR\_Init(byte\[\] sDataPath, int encoding, byte\[\] sLicenceCode);  
  
  
  
/\*\*  
\* 导入用户词典函数声明  
\* @param sFilename 用户词典文件名  
\* @param bOverwrite true：覆盖已存在的词典；false：补充已存在的词典。默认为true  
\* @return 成功导入的词条数目  
\*/  
public int NLPIR\_ImportUserDict(String sFilename,boolean bOverwrite);  
  
/\*\*  
\* 执行分词函数声明  
\* @param sSrc 待分词的字符串  
\* @param bPOSTagged 判断是否需要标注，0没有标注，1有标签，默认为1  
\* @return  
\*/  
public String NLPIR\_ParagraphProcess(String sSrc, int bPOSTagged);  
  
/\*\*  
\* 处理txt文件分词  
\* @param sSourceFilename 待处理文件名  
\* @param sResultFilename 处理结果  
\* @param bPOStagged 是否需要POS标签，0：没有标签，1：有标签。默认为1  
\* @return  
\*/  
public double NLPIR\_FileProcess(String sSourceFilename,String sResultFilename,int bPOStagged) ;  
  
/\*\*  
\* 获得分词数目  
\* @param sParagraph 待分词字符串  
\* @return  
\*/  
public int NLPIR\_GetParagraphProcessAWordCount(String sParagraph) ;  
  
//public result\_t NLPIR\_ParagraphProcessA(String sParagraph,int pResultCount,boolean bUserDict);  
  
  
  
/\*\*  
\* 提取关键词函数声明  
\* @param sLine 待处理字符串  
\* @param nMaxKeyLimit 关键词个数最大值，默认50  
\* @param bWeightOut 关键词的权重是否输出，默认false  
\* @return  
\*/  
public String NLPIR\_GetKeyWords(String sLine, int nMaxKeyLimit, boolean bWeightOut);  
  
  
/\*\*  
\*  
\* @param sTextFile 待处理文件名  
\* @param nMaxKeyLimit 关键词个数最大值，默认50  
\* @param bWeightOut 是否输出权重  
\* @return 关键字列表  
\*/  
public String NLPIR\_GetFileKeyWords(String sTextFile, int nMaxKeyLimit, boolean bWeightOut);  
  
  
/\*\*  
\* 增加用户词声明  
\* @param sWord 要增加的用户词  
\* @return 增加成功返回1，否则返回0  
\*/  
public int NLPIR\_AddUserWord(String sWord);  
  
/\*\*  
\* 保存用户词典  
\* @return 保存成功返回1，失败返回0  
\*/  
public int NLPIR\_SaveTheUsrDic();  
  
  
/\*\*  
\* 删除用户词  
\* @param sWord  
\* @return sWord不存在用户词典中，返回-1；否则删除该词  
\*/  
public int NLPIR\_DelUsrWord(String sWord);  
  
/\*\*  
\* 导入关键词黑名单：永远不作为关键词输出  
\* @param sFilename  
\* @return  
\*/  
public int NLPIR\_ImportKeyBlackList(String sFilename);  
  
  
/\*\*  
\* 退出函数声明  
\*/  
public void NLPIR\_Exit();  
\}  
  
  
public static String getDevideWords(String sInput) throws Exception\{  
String argu = "";  
String system\_charset = "UTF-8";  
int charset\_type = 1;  
int init\_flag = CLibrary.Instance.NLPIR\_Init(argu.getBytes(system\_charset), charset\_type,  
"0".getBytes(system\_charset));  
if (0 == init\_flag) \{  
System.err.println("初始化失败！");  
return "";  
\}  
String devideWords = null;  
try \{  
devideWords = CLibrary.Instance.NLPIR\_ParagraphProcess(sInput, 3);  
  
CLibrary.Instance.NLPIR\_Exit();//退出  
\} catch (Exception ex) \{  
// TODO Auto-generated catch block  
ex.printStackTrace();  
\}  
  
return devideWords;  
\}  
public static String getKeyWords(String sInput,int maxkeynum) throws Exception\{  
String argu = "";  
String system\_charset = "UTF-8";  
int charset\_type = 1;  
int init\_flag = CLibrary.Instance.NLPIR\_Init(argu.getBytes(system\_charset), charset\_type,  
"0".getBytes(system\_charset));  
if (0 == init\_flag) \{  
System.err.println("初始化失败！");  
return "";  
\}  
String keyWords = null;  
try \{  
keyWords= CLibrary.Instance.NLPIR\_GetKeyWords(sInput, maxkeynum, true);  
  
  
CLibrary.Instance.NLPIR\_Exit();//退出  
\} catch (Exception ex) \{  
// TODO Auto-generated catch block  
ex.printStackTrace();  
\}  
  
return keyWords;  
\}  
  
  
/\*\*  
\* 添加用户词典并进行词性标注  
\* @param filePath  
\*/  
public static void AddUserWords(String filePath)\{  
try\{  
String encoding = "UTF-8";  
File file = new File(filePath);  
if(file.isFile()&&file.exists())\{  
InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(file), encoding);  
BufferedReader bufferReader = new BufferedReader(read);  
String lineText = "";  
while((lineText = bufferReader.readLine()) != null)\{  
CLibrary.Instance.NLPIR\_AddUserWord(lineText);  
\}  
\}  
else\{  
System.out.println("词典文件不存在！");  
\}  
\}catch(Exception e)\{  
e.printStackTrace();  
\}  
  
  
\}  
public static void main(String\[\] args) throws Exception \{  
long bs = Calendar.getInstance().getTimeInMillis();  
String path = "D:\\\\DataResult\\\\result.txt";  
List<String> source = new ArrayList<String>();  
source=ReadTxt.readOneTxt(path);  
String sInput =source.get(0);  
  
String devideWords=getDevideWords(sInput);  
System.out.println("分词结果是：" + devideWords);  
  
String keyWords=getKeyWords(sInput,10);  
System.out.println("关键词提取结果是：" + keyWords);  
  
System.out.print("time : ");  
System.out.println(Calendar.getInstance().getTimeInMillis() - bs);  
\}  
\}

新版本有离线导入用户词典的小工具，使用起来也极为方便。相应文件夹内容如下：点开Readme.txt按照指示即可完成用户词典的导入。

![Center][]

下面简要介绍另外几款开源中文分词系统。

**1、HTTPCWS – 基于HTTP协议的开源中文分词系统**

HTTPCWS 是一款基于HTTP协议的开源中文分词系统，目前仅支持Linux系统。HTTPCWS 使用“ICTCLAS 3.0 2009共享版中文分词算法”的API进行分词处理，得出分词结果。

ICTCLAS是中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，基于多层隐马模型研制出的汉语词法分析系统，主要功能包括中文分词；词性标注；命 名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。ICTCLAS经过五年精心打造，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0，分词精度 98.45%，各种词典数据压缩后不到3M。ICTCLAS在国内973专家组组织的评测中活动获得了第一名，在第一届国际中文处理研究机构SigHan 组织的评测中都获得了多项第一名，是当前世界上最好的汉语词法分析器。

ICTCLAS 3.0 商业版是收费的，而免费提供的 ICTCLAS 3.0 共享版不开源，词库是根据人民日报一个月的语料得出的，很多词语不存在。所以本人补充的一个19万条词语的自定义词库，对ICTCLAS分词结果进行合并 处理，输出最终分词结果。

由于 ICTCLAS 3.0 2009 共享版只支持GBK编码，因此，如果是UTF-8编码的字符串，可以先用iconv函数转换成GBK编码，再用httpcws进行分词处理，最后转换回UTF-8编码。

HTTPCWS 软件自身（包括httpcws.cpp源文件、dict/httpcws\_dict.txt自定义词库）采用NewBSD开源协议，可以自由修改。 HTTPCWS 使用的 ICTCLAS 共享版 API 及 dict/Data/ 目录内的语料库，版权及著作权归中国科学院计算技术研究所、ictclas.org所有，使用需遵循其相关协议。

系统平台：Linux

开发语言：C++

使用方式：HTTP服务

演示网址：[http://blog.s135.com/demo/httpcws/][http_blog.s135.com_demo_httpcws]

开源官网：[http://blog.s135.com/httpcws\_v100/][http_blog.s135.com_httpcws_v100]

**2、SCWS – 简易中文分词系统**

SCWS 在概念上并无创新成分，采用的是自行采集的词频词典，并辅以一定程度上的专有名称、人名、地名、数字年代等规则集，经小范围测试大概准确率在 90% ~ 95% 之间，已能基本满足一些中小型搜索引擎、关键字提取等场合运用。 SCWS 采用纯 C 代码开发，以 Unix-Like OS 为主要平台环境，提供共享函数库，方便植入各种现有软件系统。此外它支持 GBK，UTF-8，BIG5 等汉字编码，切词效率高。

系统平台：Windows/Unix

开发语言：C

使用方式：PHP扩展

演示网址：[http://www.ftphp.com/scws/demo.php][http_www.ftphp.com_scws_demo.php]

开源官网：[http://www.ftphp.com/scws/][http_www.ftphp.com_scws]

**3、PhpanAlysis - PHP无组件分词系统**

PhpanAlysis分词系统是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。

系统平台：PHP环境

开发语言：PHP

使用方式：HTTP服务

演示网址：[http://www.itgrass.com/phpanalysis/][http_www.itgrass.com_phpanalysis]

开源官网：[http://www.itgrass.com/phpanalysis/][http_www.itgrass.com_phpanalysis]

[转载地址][Link 1]

[http_ictclas.nlpir.org_downloads]: http://ictclas.nlpir.org/downloads
[http_ictclas.nlpir.org_newsdownloads_DocId_384]: http://ictclas.nlpir.org/newsdownloads?DocId=384
[Center]: /images/20220608/a9a9f46dd720483695ee2682e39e6c6f.png
[http_blog.s135.com_demo_httpcws]: http://blog.s135.com/demo/httpcws/
[http_blog.s135.com_httpcws_v100]: http://blog.s135.com/httpcws_v100/
[http_www.ftphp.com_scws_demo.php]: http://www.ftphp.com/scws/demo.php
[http_www.ftphp.com_scws]: http://www.ftphp.com/scws/
[http_www.itgrass.com_phpanalysis]: http://www.itgrass.com/phpanalysis/
[Link 1]: http://blog.csdn.net/gatherfly/article/details/52312986