这篇文章主要讲解了“OpenNLP的Tokenizer怎么用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“OpenNLP的Tokenizer怎么用”吧！
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OpenNLP Tokenizers分割一个输入字符序列为tokens。Tokens通常是一个单词，标点符号，数字等等。
Pierre Vinken, 61 years old, will join the board as a nonexecutive director Nov. 29. Mr. Vinken is chairman of Elsevier N.V., the Dutch publishing group. Rudolph Agnew, 55 years old and former chairman of Consolidated Gold Fields PLC, was named a director of this British industrial conglomerate.
The following result shows the individual tokens in a whitespace separated representation.
Pierre Vinken , 61 years old , will join the board as a nonexecutive director Nov. 29 . Mr. Vinken is chairman of Elsevier N.V. , the Dutch publishing group . Rudolph Agnew , 55 years old and former chairman of Consolidated Gold Fields PLC , was named a nonexecutive director of this British industrial conglomerate . A form of asbestos once used to make Kent cigarette filters has caused a high percentage of cancer deaths among a group of workers exposed to it more than 30 years ago , researchers reported .
OpenNLP提供了多个Tokenizer实现：
Whitespace Tokenizer - 一个空格Tokenizer，没有空格的序列被识别为tokens
Simple Tokenizer - 一个字符类的Tokenizer ，相同字符类的序列为tokens
Learnable Tokenizer - 一个最大熵Tokenizer，基于概率模型检测token边界
大多数词性标注（part-of-speech taggings），句法分析（parsers）等，以这种方式使用文本tokenized工作。确保你的tokenizer产生期望的tokens类型，使用later文本处理组件是非常重要的。
使用OpenNLP（和其他许多系统），tokenization是一个两个阶段的处理：首先，识别句子边界，然后识别其中每一个句子的tokens。
###Tokenizer Tools### ###Tokenizer API### Tokenizers可以通过它定义的API集成到一个应用程序。WhitespaceTokenizer的共享示例可以通过静态字段WhitespaceTokenizer.INSTANCE得到。SimpleTokenizer的共享实例可以使用同样的方式从SimpleTokenizer.INSTANCE得到。在实例化TokenizerME（learnable Tokenizer）前，必须先创建一个Token模型。下面的代码示例展示了怎样加载一个模型。
InputStream modelIn = new FileInputStream("en-token.bin");
try {
TokenizerModel model = new TokenizerModel(modelIn);
}
catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
finally {
if (modelIn != null) {
try {
modelIn.close();
}
catch (IOException e) {
}
}
}在模型加载后，可以实例化TokenizerME。
Tokenizer tokenizer = new TokenizerME(model);
Tokenizer提供两个Tokenize方法，两个方法都期望一个包含未被Tokenized的文本的输入String对象。如果可能最好是一个句子，但是取决于learnable Tokenizer的训练，这不是必须的。第一个返回一个String数组，数组中每一个String是一个token。
String tokens[] = tokenizer.tokenize("An input sample sentence.");输出是一个包含这些tokens的数组。
"An", "input", "sample", "sentence", "."
第二个方法，TokenizePos方法返回一个Span数组，每一个Span包含这个输入String的tokens的开始和结束字符偏移量。
Span tokenSpans[] = tokenizer.tokenizePos("An input sample sentence."); 这个tokenSpans数组有5个元素。调用Span.getCoveredText得到一个span的文本，它得到一个Span和输入的文本。TokenizerME可以输出被检测的tokens的概率。getTokenProbabilities 方法必须立即调用，在tokenize的方法被调用之后。
TokenizerME tokenizer = ... String tokens[] = tokenizer.tokenize(...); double tokenProbs[] = tokenizer.getTokenProbabilities();
tokenProbs 数组的每一个token在线包括一个double值，这个值大小从0到1,1是最大的可能的概率，0是最小的可能的概率值。
##Tokenizer Training## ###Training Tool### ###Training API### Tokenizer提供了API来训练新的tokenization模型。训练需要三个基本步骤：
应用程序必须打开一个示例数据流
调用TokenizerME.train方法
保存TokenizerModel到一个文件或者直接使用它
下面的示例代码解释了这三步：
Charset charset = Charset.forName("UTF-8");
ObjectStream lineStream = new PlainTextByLineStream(new FileInputStream("en-sent.train"),
charset);
ObjectStream sampleStream = new TokenSampleStream(lineStream);
TokenizerModel model;
try {
model = TokenizerME.train("en", sampleStream, true, TrainingParameters.defaultParams());
}
finally {
sampleStream.close();
}
OutputStream modelOut = null;
try {
modelOut = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(modelFile));
model.serialize(modelOut);
} finally {
if (modelOut != null)
modelOut.close();
} 感谢各位的阅读，以上就是“OpenNLP的Tokenizer怎么用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对OpenNLP的Tokenizer怎么用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！