中文分词工具对比
中文分词组件比较
1、收费 2、无.NET接口
1、提供的字典包括17万个中文常用单词，但这个字 典依然不够完整，如果要分词更准确，需要适当维 护一下这个字典。 2、开源免费（c#）
1、这只是个轻量级的组件，和专业分词系统相比， 功能和准确性都不是很完善 2、免费版具备所有基本功能，但分词算法和分词库 无法定制，而且不提供升级和技术支持服务。另 外，仅供个人免费试用，不要应用于商业环境。
雨痕中文分词组件
CSW中文分词组件
主要用于：数据挖掘、文档分类、自然语言理解以及凡是涉及到 信息/数据检索的各个领域 1、基于.NET平台开发，采用DLL动态链接库，提供编程接口，可 适用于网站或应用软件的数据检索 2、内置10万条汉语词库 3、词组拆分识别率高（在对数十GB的文档资料进行折分时，所 其识别率均大于90%） 4、采用倒序分词技术 5、特殊字符过滤及无意义字及敏感词过滤功能
免费版的功能受到一些限制，某些功能在企业 版或标准版中才有
中文分词组件
技术特点 1、目前被认为是国内最好的中文分词技术，其分词准确度超过99%， 目前国内的一些搜索网站如：中国搜索 是用的它的分词 2、以《现代汉语词典》为基础建立的知识库 3、在北大语料库中的评测结果显示，“海量中文智能分词”的准确率 达99.7％ 4、分词效率高 5、分词效率达每分钟2000万字 提供 C/C++、Java 接口 盘古分词和KTDicSeg中文分词作者为同一人，盘古分词是KTDicSeg的 改进版 1、中文未登录词识别（对一些不在字典中的未登录词自动识别） 2、可以根据词频来解决分词的歧义问题 3、中文人名识别 4、繁体中文分词 5、全角字符支持 6、英文分词 7、停用词过滤（提供一个 StopWord.txt 文件，用户只要将需要过滤 的词加入到这个文件中，并将停用词过滤开发打开，就可以过滤掉这 些词） 8、对如下特性设置自定义权值（未登录词权值、最匹配词权值、次匹 配词权值、再次匹配词权值、强行输出的单字的权值、数字的权值、 英文词汇权值、符号的权值、强制同时输出简繁汉字时，非原来文本 的汉字输出权值） 9、提供一个字典管理工具 DictManage 通过这个工具，你可以增加， 修改，和删除字典中的单词 10、关键词高亮 11、为 提供了 接口
四大主流CAT软件对比
四大主流CAT软件对比摘要：CAT（Computer-Assisted Translation）是一种翻译工具，已成为翻译行业的主流工具之一。
随着市场的不断拓展，CAT 软件的种类也越来越多。
本文将对四大主流CAT软件进行对比，包括Trados、SDLX、Wordfast和MemoQ，探讨它们的优缺点以及适用范围。
关键词：CAT软件，翻译工具，Trados，SDLX，Wordfast，MemoQ正文：CAT软件（Computer-Assisted Translation）是一种利用计算机辅助进行翻译的工具，通过对文本进行分段、术语管理、翻译记忆等功能的支持，提高了翻译的效率和准确性。
随着翻译需求的增多，CAT软件也逐渐成为翻译行业的主流工具之一。
目前主流的CAT软件有Trados、SDLX、Wordfast和MemoQ。
1. TradosTrados是最为广泛使用的CAT软件之一，由SDL公司开发。
它提供了丰富的功能，包括术语管理、翻译记忆、自动翻译、文本分段、格式处理等等。
Trados支持多种文件格式，如Word、Excel、PPT、PDF、HTML等等。
其最大的优势是支持多种语言，包括中文、日文、韩文等少数民族语言。
不足之处在于价格半贵，使用门槛较高，需要一定的培训才能掌握。
2. SDLXSDLX是由SDL公司推出的CAT软件，是Trados的改进版。
它去掉了Trados中许多令人烦恼的功能，并提供了一些新的工具，如翻译故事（翻译时可以把源文本和目标文本同时呈现）和语境分析（可以分析上下文，帮助翻译词汇）。
SDLX也可以支持多种文件格式，如Word、Excel、PPT、PDF、HTML，但其与Trados相比，其价格更为昂贵。
3. WordfastWordfast是一种轻量级的CAT软件，强调简单易用和低成本。
它的主要功能是术语管理和翻译记忆，可支持多种文件格式，如Word、Excel、PPT、PDF、HTML。
自然语言处理中常见的文本挖掘工具(六)
自然语言处理中常见的文本挖掘工具自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、处理和生成自然语言。
文本挖掘则是NLP的一个重要应用领域，它通过技术手段从海量文本数据中挖掘出有价值的信息，为决策支持、商业智能等领域提供了强大的工具。
在文本挖掘的过程中，使用各种工具对文本进行分析、抽取、建模等操作，本文将介绍自然语言处理中常见的文本挖掘工具。
一、分词工具分词是文本挖掘的基础工作，它将连续的文本序列切分成有意义的词语或短语。
在中文文本处理中，分词是一个特别重要的工作，因为中文中的词语并不像英文一样用空格分隔。
常见的中文分词工具包括jieba、HanLP等。
jieba是一款基于Python的中文分词工具，它具有简单易用、分词效果较好的特点。
HanLP是由哈工大讯飞联合实验室开发的自然语言处理工具包，它不仅包括了分词功能，还具有词性标注、命名实体识别等功能，是一款功能丰富的文本处理工具。
二、词性标注工具词性标注是将分词结果中的每个词语标注上其在句子中的词性，如名词、动词、形容词等。
词性标注对于理解文本语义、进行信息抽取等任务非常重要。
常见的词性标注工具包括NLTK、Stanford NLP等。
NLTK是一款Python自然语言处理工具包，它提供了丰富的语料库和算法库，包括了词性标注、句法分析等功能。
Stanford NLP是由斯坦福大学开发的自然语言处理工具包，它不仅提供了高效的词性标注功能，还具有依存句法分析、语义角色标注等功能，是一款功能强大的文本处理工具。
三、实体识别工具实体识别是从文本中抽取出命名实体（如人名、地名、组织机构名等）的过程，它对于信息抽取、知识图谱构建等任务非常重要。
常见的实体识别工具包括LTP、Spacy等。
LTP是由哈工大语言云实验室开发的自然语言处理工具包，它提供了中文实体识别、依存句法分析等功能。
自然语言处理中常见的文本挖掘工具
自然语言处理中常见的文本挖掘工具一、介绍自然语言处理（NLP）是一种涉及人类语言和计算机交互的技术，它主要关注计算机如何理解、解释和生成人类语言。
而文本挖掘则是NLP领域中的一个重要分支，它利用机器学习和数据挖掘技术，通过分析大量的文本数据，发现其中的模式、趋势和关联，从而提供有价值的信息和知识。
本文将介绍自然语言处理中常见的文本挖掘工具，以及它们在实际应用中的作用。
二、分词工具分词是文本挖掘的基础工作之一，它将文本按照一定的规则或模型进行切分，以便进行后续的处理和分析。
在中文文本挖掘中，常见的分词工具包括jieba、thulac和ltp等。
jieba是一款开源的中文分词工具，它采用了基于前缀词典的分词算法，具有高效和准确的特点，被广泛应用于中文文本处理中。
thulac是清华大学开发的一款中文词法分析工具，它结合了词性标注和命名实体识别等功能，可以帮助用户更好地理解和分析中文文本。
ltp（Language Technology Platform）是哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的一套自然语言处理工具，其中包括了中文分词、词性标注、命名实体识别等功能，为中文文本挖掘提供了丰富的工具支持。
三、词性标注工具词性标注是对文本中每个词语进行词性标记的过程，它在文本挖掘中扮演着重要的角色，可以帮助用户更好地理解和分析文本。
在NLP领域中，词性标注工具有很多种，其中比较常见的包括nltk、stanford-nlp和snow-nlp等。
nltk是一款Python库，提供了丰富的自然语言处理功能，其中包括了词性标注、命名实体识别等功能，为用户提供了便捷的文本挖掘工具。
stanford-nlp是斯坦福大学开发的一套自然语言处理工具，其中包括了词性标注、命名实体识别、句法分析等功能，具有高准确度和稳定性，被广泛应用于NLP领域。
snow-nlp是一款轻量级的中文自然语言处理库，它提供了简单易用的词性标注功能，可以帮助用户快速进行中文文本挖掘。
自然语言处理中的中文分词工具推荐
自然语言处理中的中文分词工具推荐在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中，中文分词是一个重要的任务，它将连续的中文文本切分成有意义的词语序列。
中文分词对于机器翻译、信息检索、文本分类等应用具有重要意义。
然而，中文的复杂性和歧义性使得中文分词成为一个具有挑战性的任务。
为了解决这个问题，许多中文分词工具被开发出来。
本文将推荐一些常用的中文分词工具，并对它们的特点进行简要介绍。
1. 结巴分词（jieba）结巴分词是目前最流行的中文分词工具之一。
它基于基于前缀词典和HMM模型的分词算法，具有高效、准确的特点。
结巴分词支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，可以根据具体需求选择不同的模式。
此外，结巴分词还提供了用户自定义词典的功能，可以根据特定领域的需求进行词汇扩充。
2. LTP分词（Language Technology Platform）LTP分词是由哈尔滨工业大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的中文分词工具。
它采用了基于统计的分词算法，具有较高的准确率和鲁棒性。
LTP分词还提供了词性标注、命名实体识别等功能，可以满足更多的自然语言处理需求。
3. THULAC（THU Lexical Analyzer for Chinese）THULAC是由清华大学自然语言处理与社会人文计算研究中心开发的一种中文词法分析工具。
它采用了一种基于词汇和统计的分词算法，具有较高的分词准确率和速度。
THULAC还提供了词性标注和命名实体识别功能，并支持用户自定义词典。
4. Stanford中文分词器Stanford中文分词器是由斯坦福大学自然语言处理小组开发的一种中文分词工具。
它使用了条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）模型进行分词，具有较高的准确率和鲁棒性。
Stanford中文分词器还提供了词性标注和命名实体识别功能，可以满足更复杂的NLP任务需求。
jieba的三种分词模式
jieba的三种分词模式
jieba是一个流行的中文分词工具，它提供了三种分词模式，
分别是精确模式、全模式和搜索引擎模式。
首先是精确模式，它试图将句子最精确地切开，适合文本分析。
在这种模式下，jieba会尽量将句子切分成最小的词语单元，从而
得到更准确的分词结果。
其次是全模式，它将句子中所有可能的词语都切分出来，适合
搜索引擎构建倒排索引或者实现高频词提取。
在这种模式下，jieba
会将句子中所有可能的词语都切分出来，包括一些停用词和无意义
的词语。
最后是搜索引擎模式，它在精确模式的基础上，对长词再次切分，适合搜索引擎构建倒排索引。
在这种模式下，jieba会对长词
再次进行切分，以便更好地匹配搜索引擎的检索需求。
这三种分词模式可以根据具体的应用场景和需求进行选择，以
达到最佳的分词效果。
精确模式适合对文本进行深入分析，全模式
适合构建倒排索引或者提取高频词，搜索引擎模式则适合搜索引擎
的检索需求。
通过合理选择分词模式，可以更好地满足不同场景下的分词需求。
简易中文分词
简易中文分词中文分词是指将连续的汉字序列切分成一个个词语的任务，是中文自然语言处理领域中非常重要的任务之一。
中文分词在文本处理、机器翻译、信息检索等应用中起着至关重要的作用。
下面将介绍中文分词的基本概念、算法以及一些常见的分词工具。
一、中文分词的基本概念中文分词的目标是将一个句子或一个文本按照词语的粒度进行切分，得到一个词语序列。
中文分词的挑战在于中文没有像英文那样使用空格来分隔单词，而且往往存在词语之间重叠的情况，如“千万”、“怎么办”等。
因此，中文分词需要结合词典、规则以及统计等方法来解决这些问题。
1.词语的定义在中文分词中，词语的定义往往是基于语言学的角度，即在语义上具有一定完整含义的最小语言单位。
词语可以是单个汉字，也可以是由多个汉字组成的词组。
例如，“中国”、“人民”、“共和国”等都是一个词语。
2.分词的准则中文分词的准则主要包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向最大匹配法等。
正向最大匹配法是从左到右将句子进行扫描，每次选择最长的词语作为分词结果；逆向最大匹配法与正向最大匹配法相反，从右到左进行扫描；双向最大匹配法则是将正向和逆向两个方向的结果进行比较，选择最优的分词结果。
这些方法都是基于词典进行匹配的。
3.未登录词的处理未登录词是指在词典中没有出现的词语，比如一些新词、专有名词等。
处理未登录词是中文分词中的一个难点，可以通过统计、规则以及机器学习等方法进行处理。
二、中文分词的常见算法和方法1.基于词典的分词算法基于词典的分词算法是指利用已有的词典对文本进行匹配，找出其中的词语作为分词结果。
基于词典的方法包括正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配等。
这些方法的优点是简单高效，但对于未登录词的处理较为困难。
2.基于统计的分词算法基于统计的分词算法是指利用已有的大规模语料库进行统计，通过分析词语的频率、邻接关系等信息来进行分词。
常用的统计方法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、最大熵模型（Maximum Entropy Model，MEM）、条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
几款常用分词工具的比较研究
几款常用分词工具的比较研究资料来源于网络 修订于西电实验室本文档主要针对以下几个分词工具进行分析比较：1、极易中文分词，je-analysis-1.5.32、庖丁分词，paoding-analyzer.jar3、IKAnalyzer3.04、imdict-chinese-analyzer5、ictclas4j其中：JE不是开源的，官方网址：/，目前还没有支持Lucene3的版本。
paoding分词是一个开源的分词器，目前最新的非正式版3，支持Lucene3，可在网上在线获得。
ictclas4j中文分词系统是sinboy在中科院张华平和刘群老师的研制的FreeICTCLAS的基础上完成的一个java开源分词项目，简化了原分词程序的复杂度，旨在为广大的中文分词爱好者一个更好的学习机会。
imdict-chinese-analyzer是 imdict智能词典的智能中文分词模块，作者高小平，算法基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)，是中国科学院计算技术研究所的ictclas中文分词程序的重新实现（基于Java），可以直接为lucene搜索引擎提供中文分词支持。
以上两个都源自中科院的ICTCLAS，官方网址：/IKAnalyzer：一个开源爱好者的作品，项目地址：/p/ik-analyzer/，作者林良益博客：/测试过程中，ictclas4j会报出各种错误，因此放弃了，希望不是因为我配置的原因。
经过测试，这几款工具中，JE和庖丁的分词效果是最好的，两者各有千秋，IKAnalyzer也不错，但是会给出多种分词结果，这个有点不能接受，希望能有好的改进，imdict-chinese-analyzer则稍差一点。
由于JE不是开源的，所以不建议采用，而且目前还没有支持Lucene3.x的release，所以本人主张使用paoding（庖丁）。
Paoding_analyzer3.0.jar可以支持到Lucene3.4，因此，在目前，这个缺少能够很好支持Lucene3.x并具备出色中文分词能力的分词工具的真空期，paoding几乎是不二选择。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
对比：LTP、NLPIR、THULAC和jieba（C++）
• 2、数据集：SIGHAN Bakeoff 2005 PKU, 510KB
对比：LTP、NLPIR、THULAC和jieba（C++）
• 3、数据集：人民日报 2014, 65MB（只测试分词速度）
结论
• thulac和ltp都在各个数据集都有很不错的表现； • 分词速度上thulac和jieba表现的不错； • 真正想用分词工具来解决应用层面上的问题，需要借助于词库，
几种中文分词工具简介
• NLPIR(ICTCLAS)：中科院张华平博士，基于Bigram + HMM； • Ansj：孙健，ICTLAS的Java版本，做了一些工程上的优化； • Jieba：由fxsjy开源，基于Unigram + HMM； • LTP：哈工大2011年开源，采用结构化感知器（SP）； • FNLP：复旦大学2014年开源，采用在线学习算法Passive-
Aggressive(PA)，JAVA； • THULAC：清华大学2016年开源，采用结构化感知器（SP）； • Standford CoreNLP, HanLP……
对比：LTP、NLPIR、THULAC和jieba（C++）
• 1、数据集：SIGHAN Bakeoff 2005 MSR, 560KB
补充
• 测试数据集为搜狗新闻语料，65MB（少量噪声）； • THULAC两种模式：SegOnly模式，只分词没有词性标注；SegPos模
式，分词兼有词性标注； • SegOnly分词速度快，但是准确率较SegPos模式低；而SegPos具有
更高的准确率，但内存占用更多、分词速度较慢； • THULAC基于结构化感知器SP，CoreNLP基于CRF，Ansj与HanLP
对比的4个工具均支持用户自定义词库； • 哈工大的ltp支持分词模型的在线训练，即在系统自带模型的基础
上可以不断地增加训练数据。
对比： Ansj、CoreNLP、HanLP和THULFra bibliotekC（Java）
分词器 thulac4j
THULAC-Java
Ansj
CoreNLP HanLP
SegOnly SegPos SegOnly SegPos ToAnalysis NlpAnalysis CRFClassifier StandardTokenizer NLPTokenizer
耗时(ms) 30,342 200,545 48,775 289,970 16,873 79,700 918,488 21,738 59,356
• Thulac4j在官方THULAC-Java基础上做了工程性优化
速率(Kb/s) 2102.1 318.1 1307.8 219.9 3780.2 800.3 69.4 2934.2 1074.6
（其两种分词模式）是基于HMM； • 理论上讲，分词效果：CRF ≈≈ SP > HMM； • 从分词速率的测试结果上来看，THULAC是兼顾效果与速率。