IK-Analyzer 项目使用教程
2024-09-16 11:52:48作者:宣海椒Queenly
1. 项目目录结构及介绍
IK-Analyzer 是一个基于 Java 的开源中文分词工具包。以下是项目的目录结构及其介绍:
ik-analyzer
├── src
│ ├── main
│ │ ├── java
│ │ │ ├── org
│ │ │ │ ├── wltea
│ │ │ │ │ ├── analyzer
│ │ │ │ │ │ ├── core
│ │ │ │ │ │ ├── dic
│ │ │ │ │ │ ├── segmenter
│ │ │ │ │ │ ├── utility
│ │ │ │ │ │ └── IKAnalyzer.java
│ │ ├── resources
│ │ │ ├── dic
│ │ │ │ ├── main.dic
│ │ │ │ ├── preposition.dic
│ │ │ │ ├── quantifier.dic
│ │ │ │ ├── stopword.dic
│ │ │ │ ├── suffix.dic
│ │ │ │ └── surname.dic
│ │ │ └── IKAnalyzer.cfg.xml
├── pom.xml
├── README.md
└── LICENSE
目录结构说明
-
src/main/java: 包含项目的 Java 源代码。
- org/wltea/analyzer/core: 核心分词逻辑。
- org/wltea/analyzer/dic: 词典相关代码。
- org/wltea/analyzer/segmenter: 分词器相关代码。
- org/wltea/analyzer/utility: 工具类代码。
- IKAnalyzer.java: 主类文件,包含分词器的核心逻辑。
-
src/main/resources: 包含项目的配置文件和词典文件。
- dic: 存放各种词典文件,如主词典、停用词词典等。
- IKAnalyzer.cfg.xml: 分词器的配置文件。
-
pom.xml: Maven 项目配置文件,定义了项目的依赖和构建配置。
-
README.md: 项目说明文件,包含项目的简介、使用方法等信息。
-
LICENSE: 项目许可证文件。
2. 项目启动文件介绍
IK-Analyzer 项目的启动文件是 IKAnalyzer.java,位于 src/main/java/org/wltea/analyzer/core/IKAnalyzer.java。该文件是分词器的核心实现,包含了分词的主要逻辑。
IKAnalyzer.java 主要功能
- 分词逻辑: 实现了中文分词的核心算法,支持细粒度和智能分词模式。
- 词典加载: 加载配置文件中的词典,用于分词过程中的词语匹配。
- 分词模式切换: 支持两种分词模式:
ik_max_word(最细粒度分词)和ik_smart(智能分词)。
3. 项目的配置文件介绍
IK-Analyzer 的配置文件是 IKAnalyzer.cfg.xml,位于 src/main/resources/IKAnalyzer.cfg.xml。该文件定义了分词器的配置参数和词典路径。
IKAnalyzer.cfg.xml 配置文件内容
<xml version="1.0" encoding="UTF-8">
<DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry>
<entry key="ext_stopwords">custom/ext_stopword.dic</entry>
<entry key="remote_ext_dict">location</entry>
<entry key="remote_ext_stopwords">http://xxx.com/xxx.dic</entry>
</properties>
配置项说明
- ext_dict: 自定义词典路径,多个词典用分号分隔。
- ext_stopwords: 自定义停用词词典路径。
- remote_ext_dict: 远程词典路径,支持 HTTP 请求。
- remote_ext_stopwords: 远程停用词词典路径。
通过配置文件,用户可以灵活地加载自定义词典和停用词词典,以满足不同的分词需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
214
234
暂无简介
Dart
661
152
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
659
296
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.18 K
646
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
20
仓颉编程语言开发者文档。
59
818