需要commons-io包, 或者自己写读文件的部分
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import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
public class Test20 {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
String str = null;
try {
str = FileUtils.readFileToString(new File("e.txt"));
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
Pattern p = Pattern.compile("\\b[\\w-']+\\b");
Matcher m = p.matcher(str);
ListWord words = new ArrayListWord();
while(m.find()){
add(words, m.group().trim());
}
Collections.sort(words, new ComparatorWord(){
@Override
public int compare(Word o1, Word o2) {
// TODO Auto-generated method stub
return o1.getWord().compareTo(o2.getWord());
}});
System.out.println(words);
}
private static void add(ListWord words, String word) {
// TODO Auto-generated method stub
for(Word temp : words){
if(temp.getWord().equals(word)){
temp.setCount(temp.getCount() + 1);
return;
}
}
Word w = new Word();
w.setWord(word);
words.add(w);
}
}
class Word{
private String word;
private int count = 1;
public String getWord() {
return word;
}
public void setWord(String word) {
this.word = word;
}
public int getCount() {
return count;
}
public void setCount(int count) {
this.count = count;
}
@Override
public String toString() {
return "Word [word=" + word + ", count=" + count + "]";
}
}
参考如下
1、快速体验
运行项目根目录下的脚本demo-word.bat可以快速体验分词效果
用法: command [text] [input] [output]
命令command的可选值为：demo、text、file
demo
text 杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者
file d:/text.txt d:/word.txt
exit
2、对文本进行分词
移除停用词：ListWord words = WordSegmenter.seg("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");
保留停用词：ListWord words = WordSegmenter.segWithStopWords("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");
System.out.println(words);
输出：
移除停用词：[杨尚川, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 作者]
保留停用词：[杨尚川, 是, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 的, 作者]
3、对文件进行分词
String input = "d:/text.txt";
String output = "d:/word.txt";
移除停用词：WordSegmenter.seg(new File(input), new File(output));
保留停用词：WordSegmenter.segWithStopWords(new File(input), new File(output));
4、自定义配置文件
默认配置文件为类路径下的word.conf，打包在word-x.x.jar中
自定义配置文件为类路径下的word.local.conf，需要用户自己提供
如果自定义配置和默认配置相同，自定义配置会覆盖默认配置
配置文件编码为UTF-8
5、自定义用户词库
自定义用户词库为一个或多个文件夹或文件，可以使用绝对路径或相对路径
用户词库由多个词典文件组成，文件编码为UTF-8
词典文件的格式为文本文件，一行代表一个词
可以通过系统属性或配置文件的方式来指定路径，多个路径之间用逗号分隔开
类路径下的词典文件，需要在相对路径前加入前缀classpath:
指定方式有三种：
指定方式一，编程指定（高优先级）：
WordConfTools.set("dic.path", "classpath:dic.txt，d:/custom_dic");
DictionaryFactory.reload();//更改词典路径之后，重新加载词典
指定方式二，Java虚拟机启动参数（中优先级）：
java -Ddic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic
指定方式三，配置文件指定（低优先级）：
使用类路径下的文件word.local.conf来指定配置信息
dic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic
如未指定，则默认使用类路径下的dic.txt词典文件
6、自定义停用词词库
使用方式和自定义用户词库类似，配置项为：
stopwords.path=classpath:stopwords.txt，d:/custom_stopwords_dic
7、自动检测词库变化
可以自动检测自定义用户词库和自定义停用词词库的变化
包含类路径下的文件和文件夹、非类路径下的绝对路径和相对路径
如：
classpath:dic.txt，classpath:custom_dic_dir,
d:/dic_more.txt，d:/DIC_DIR，D:/DIC2_DIR，my_dic_dir，my_dic_file.txt
classpath:stopwords.txt，classpath:custom_stopwords_dic_dir，
d:/stopwords_more.txt，d:/STOPWORDS_DIR，d:/STOPWORDS2_DIR，stopwords_dir，remove.txt
8、显式指定分词算法
对文本进行分词时，可显式指定特定的分词算法，如：
WordSegmenter.seg("APDPlat应用级产品开发平台", SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching);
SegmentationAlgorithm的可选类型为：
正向最大匹配算法：MaximumMatching
逆向最大匹配算法：ReverseMaximumMatching
正向最小匹配算法：MinimumMatching
逆向最小匹配算法：ReverseMinimumMatching
双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching
双向最小匹配算法：BidirectionalMinimumMatching
双向最大最小匹配算法：BidirectionalMaximumMinimumMatching
全切分算法：FullSegmentation
最少分词算法：MinimalWordCount
最大Ngram分值算法：MaxNgramScore
9、分词效果评估
运行项目根目录下的脚本evaluation.bat可以对分词效果进行评估
评估采用的测试文本有253 3709行，共2837 4490个字符
评估结果位于target/evaluation目录下：
corpus-text.txt为分好词的人工标注文本，词之间以空格分隔
test-text.txt为测试文本，是把corpus-text.txt以标点符号分隔为多行的结果
standard-text.txt为测试文本对应的人工标注文本，作为分词是否正确的标准
result-text-***.txt，***为各种分词算法名称，这是word分词结果
perfect-result-***.txt，***为各种分词算法名称，这是分词结果和人工标注标准完全一致的文本
wrong-result-***.txt，***为各种分词算法名称，这是分词结果和人工标注标准不一致的文本
用Java的StringTokenizer可以直接将字符串按照空格进行分词。
import java.util.StringTokenizer;
public class Test2 {
public static void main(String [] args) {
String str = "hello java world";
StringTokenizer st = new StringTokenizer(str);
while (st.hasMoreTokens()) {
System.out.println(st.nextToken());
}
}
}
word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。
如果需要安装word分词器可以参考下面的步骤：
1、确保电脑上已经安装了JDK软件和Eclispe工具，没有安装的可以到对应的官网下载安装：
JDK官网：
Eclipse官网：
2、下载word分词器的相关jar包：
打开word分词器的官方github主页：
下拉找到ReadME部分，点击“编译好的jar下载”：
页面将会跳转到到百度云盘的下载页面，按照需求下载指定的版本即可。
注意：word1.3需要JDK1.8。
下载完成之后解压到指定目录。
3、创建Java项目，导入word分词器的相关jar包：
打开Eclipse，右键创建Java project项目：
然后右键项目选择Build path打开导入页面，导入刚才下载的jar包到项目中：
导入成功之后就可以在自己的项目中使用word分词器了。
importjava.io.BufferedReader;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStreamReader;publicclassDanci{publicstaticvoidmain(String[]args){Stringstr=newString();System.out.print("请输入一个英文句子：");try{BufferedReaderbr=newBufferedReader(newInputStreamReader(System.in));//获取键盘输入str=br.readLine();}catch(IOExceptione){e.printStackTrace();}String[]s=str.split("");//转换成数组System.out.println("你输入的句子共有单词"+s.length+"个");//s.length获取数组长度}}//此程序只能获取一句话的单词个数.