stanford-segmenter一个简单例子

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1.简介

stanford分词目前支持 Arabic 和 Chinese。它的原理是基于CRFs, CRFs分词的原理不难懂，就是把分词当作另一种形式的命名实体识别，利用特征建立概率图模型后，用Veterbi算法求最短路径。stanford nlp提供了源码demo,目前的版本是3.5.2。

2.例子

step1: 新建project，将下载的stanford-segmenter-2015-04-20.zip解压，把解压后的arabic,data文件夹以及3个jar包和test.simp.utf8都复制到新建的project的根目录下，把SegDemo.java放到src源代码目录下。（注意：JDK需要1.8）如下图所示：

step2: 打开页面SegDemo,看一下源代码，如下图所示：

在当前页面Run As -> Run Configurations,在VM arguments中写入参数，由于Stanford-Sementer占用的内存比较大，所以需要设置VM arguments,不然就会超内存。如下图所示：

然后可以运行了，运行的结果如下图所示：

说明：这个运行结果对应的源语料是直接在源程序中写的一句话，当然我们也可以把需要分词的源语料作为参数文件传入，即project中在step1中添加的test.simp.utf8文件，使用test.simp.utf8文件的过程如下图所示：

重新运行结果如下：

注：我使用的是myecliple，当时在控制台输出中文时显示乱码，因此需要改一下编码方式，如下图所示：

stanford-segmenter一个简单例子

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原文地址：http://blog.csdn.net/zl19890124/article/details/46706273