分词

轻松上手的高效关键词分析工具，支持上万关键词的快速分词，操作简便，仅需启用宏即可使用。特别适合竞价和SEO关键词的处理需求。

优化过的中文分词工具pscws以其改进的核心代码而闻名。修正了原版分词中助词未处理和单字分词过多的问题，例如商店名称可以正确分割而不是变成单个字。这些改进确保了文本的准确索引和搜索结果。

提供百度中文分词、jieba分词等分词工具使用的自定义词典。

使用elasticsearch中文分词器，提升中文搜索与分析能力。

中科院的 ICTCLAS2016 分词系统，算是文本圈里挺常见的一个老朋友了。解压就能用，操作也不复杂，适合做中文分词、关键词提取那类任务，尤其适合快速原型验证。 分词精度高、支持词性标注，对初学者和老手都蛮友好。你只需要准备好文本，一扔进去，立马就能得到分词结果，响应也快。 像你要做文本聚类、情感、甚至搭配个 jieba 做个对比测试都没问题。对了，它还支持词典扩展，你可以自己加自定义词，让它更贴近你的业务语境。 使用过程中，注意路径别用中文，另外在 Windows 上跑得更顺一点。如果你在折腾自然语言，或者做课题研究，那这个工具真挺实用的。 顺带一提，你要是对这类工具感兴趣，可以看看这些资

IK-Analyzer 5.0 是一款专为中文文本处理设计的工具，其强大的分词功能在信息检索和业务逻辑封装等领域展现出卓越的效率优势。

随着社会化数据大量产生，硬件速度提升、成本降低，大数据技术的实施已经使得数据的重要性日益凸显。严澜在中引导我们逐步解开数据挖掘的奥秘，从“分词”开始探索数据的深层内容。谷歌以4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等巨头也在积极布局深度学习领域。社会化数据的急剧增长，以及硬件技术的迅猛发展和成本的下降，正在推动数据的应用与智能化发展，成为新的研究热点。想要从数据中获取有用信息，首先需要掌握数据挖掘技术，而要避免数学公式的困扰，可以先从探索数据的目的——挖掘数据的价值开始。

利用Java语言和Spark框架，通过三种方式对中文进行分词、统计和排序，帮助你轻松找出文中最常用的词汇，并通过实例学习大数据开发。

IK Analyzer是一款结合了词典和文法分析算法的中文分词工具，通过字符串匹配实现细粒度和智能切分。它支持用户词典的扩展定义，已成为中文分词领域中备受推崇的工具之一。

在Windows平台上，使用Hadoop HDFS处理大数据已成常态。本示例演示如何在Eclipse集成环境中运行Hadoop插件，执行基于HDFS的中文分词任务，并分析《唐诗三百首》中的常见词语。涉及技术包括Hadoop MapReduce、中文分词库和数据统计排序。安装Eclipse和配置Hadoop环境后，下载安装Hadoop HDFS客户端，利用Winutils工具包与HDFS交互。创建MapReduce项目，添加相关依赖，编写Mapper和Reducer类实现中文分词和词频统计。