本文主要是介绍基于逆向最大化词表中文分词法。（转载），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
应用别人的东西
以前做知识管理系统的时候,由于需要建立全文检索和统计词频，需要对中文文本进行分词。对于中文分词,
国内做到好的应该是中科院自然研究所,但是相对比较复杂,我看了几次没有看明白. :) ,由于平常我们的知识系统
对分词的要求没有这么高,所以 就选择了最大化的词表分词法. 词表选择的是人民日报97版的词表.
实际效果可以达到90%以上,基本可以满足需要。支持 Lucene.net分词，词表是启动时一次性载入；
具体代码如下:
public sealed class LtWordTokenizer : Tokenizer
{
private String bufferText;
private ArrayList wordArray;
private int intIndex=0;
public static Hashtable hsDic=new Hashtable();
public LtWordTokenizer(TextReader _in)
{
input = _in;
bufferText=input.ReadToEnd().ToLower();
wordArray=new ArrayList();
wordSegment(bufferText);
}
public void wordSegment(String Sentence)
{
int senLen = Sentence.Length;
int i=0, j=0;
int M=12;
string word;
while(i < senLen)
{
int N= i+M<senLen ? i+M : senLen+1;
bool bFind=false;
for(j=N-1; j>i; j--)
{
word = Sentence.Substring(i, j-i).Trim();
if(hsDic.ContainsKey(word.Trim()))
{
wordArray.Add(new Token(word,i,i+word.Length));
bFind=true;
i=j;
break;
}
}
if(!bFind)
{
word = Sentence.Substring(i, 1).Trim();
i=j+1;
if(word.Trim()!="")
{
wordArray.Add(new Token(word,i,i+word.Length));
}
}
}
}
public override Token Next()
{
if(intIndex<wordArray.Count)
{
intIndex++;
return (Token)(wordArray[intIndex-1]);
}
else
return null;
}
}
}
下次可以在分词的时候更改一下，不必先分好保存到arraylist,动态速度更好。
这篇关于基于逆向最大化词表中文分词法。（转载）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
