常用中文分词- 整理收集

常用中文分词

1. 庖丁解牛分词包，适用于与Lucene整合。http://www.oschina.net/p/paoding

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

2. LingPipe，开源自然语言处理的Java开源工具包。http:/alias-i.com/lingpipe/

功能非常强大，最重要的是文档超级详细，每个模型甚至连参考论文都列出来了，不仅使用方便，也非常适合模型的学习。

主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity
Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence
Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase
Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character Language
Modeling）、医学文献下载/解析/索引（MEDLINE Download, Parsing and
Indexing）、数据库文本挖掘（Database Text Mining）、中文分词（Chinese Word
Segmentation）、情感分析（Sentiment Analysis）、语言辨别（Language Identification）等

3. JE分词包

4. LibMMSeg http://www.oschina.net/p/libmmseg
采用C++开发，同时支持Linux平台和Windows平台，切分速度大约在300K/s（PM-1.2G），截至当前版本（0.7.1）。

LibMMSeg没有为速度仔细优化过，进一步的提升切分速度应仍有空间。

5. IKAnalyzer http://www.oschina.net/p/ikanalyzer
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。

6. PHPCWS http://www.oschina.net/p/phpcws
PHPCWS 是一款开源的PHP中文分词扩展，目前仅支持Linux/Unix系统。

PHPCWS 先使用“ICTCLAS 3.0 共享版中文分词算法”的API进行初次分词处理，再使用自行编写的“逆向最大匹配算法”对分词和进行词语合并处理，并增加标点符号过滤功能，得出分词结果。

ICTCLAS（Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis
System）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。所以本人对ICTCLAS分词后的结果，再采用逆向最大匹配算法，根据自己补充的
一个9万条词语的自定义词库（与ICTCLAS词库中的词语不重复），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 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PHP的iconv函数转换成GBK编码，再用phpcws_split函数进行分词处理，最后转换回UTF-8编码。