中文分词

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。

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。

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。

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。

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。

ASP中文分词工具是专为ASP网页开发设计的重要工具，在搜索引擎优化（SEO）中具有显著应用。中文分词在自然语言处理中至关重要，能够将连续的汉字序列切分成有意义的词汇单元，提升搜索效率和精确性。该工具结合了多种分词算法如正向最大匹配法和双向最大匹配法，支持动态词典更新和模糊匹配，以优化用户搜索体验。性能优化方面，采用了缓存技术和并行计算，确保分词速度和效率。ASP中文分词工具还提供了简洁易用的接口，方便开发者集成到自己的网页应用中。

整合 CRF++ 工具、训练数据及 Java 源码，助您快速构建高效的中文分词系统。

标题 “hadoop上的中文分词IKAnalyzer.zip” 包含的内容是一个适用于Hadoop的中文分词工具——IKAnalyzer。IKAnalyzer 是一个高性能、专为Java设计的中文分词器，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如搜索引擎、信息检索和文本挖掘等。通过在Hadoop上使用它，可以实现对大规模中文文本数据的分布式处理，提高数据分析效率。 此工具集成在Hadoop的生态系统中，例如MapReduce、HBase或Spark，用于在分布式环境中执行海量数据的分词操作。IKAnalyzer 基于词典和正向最大匹配算法设计，支持用户根据需求扩展词典，适应不同文本领域的处理要求