注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
自然语言处理系列十九
分词工具实战
分词工具有Java、Python、C++实现的，这里给大家推荐目前最流行的分词工具。CRF++是采用C++语言编写，但可以用Python来调用。HanLP是用Java编写的，也可以用Python调用。IK分词和mmseg4j分词也是用Java编写，经常集成在搜索引擎Solr和Elasticsearch里。下面分别进行讲解这几个开源分词包。
Java的IK分词
IK分词器在是一款基于词典和规则的中文分词器。这里讲解的IK分词器是独立于Elasticsearch、Lucene、Solr，可以直接用在java代码中的部分。实际工作中IK分词器一般都是集成到Solr和Elasticsearch搜索引擎里面使用，后面章节讲到搜索引擎的时候会给大家详细讲解。
IK提供两种分词模式：智能模式和细粒度模式（智能：对应es的IK插件的ik_smart，细粒度：对应es的IK插件的ik_max_word）。先看两种分词模式的demo和效果，代码如下所示：
package com.chongdianleme.job;
import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
/**
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* IK中文分词功能演示
*/
public class IKDemo {
static String text = "IK Analyzer是一个结合词典分词和文法分词的中文分词开源工具包。它使用了全新的正向迭代最细粒度切分算法。";
public static void main(String[] args) throws IOException {
IKSegmenter segmenter = new IKSegmenter(new StringReader(text), false);
Lexeme next;
System.out.print("非智能分词结果：");
while((next=segmenter.next())!=null){
System.out.print(next.getLexemeText()+" ");
}
System.out.println();
System.out.println("----------------------------分割线------------------------------");
IKSegmenter smartSegmenter = new IKSegmenter(new StringReader(text), true);
System.out.print("智能分词结果：");
while((next=smartSegmenter.next())!=null) {
System.out.print(next.getLexemeText() + " ");
}
}
}
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输出如下：
非智能分词结果：ik analyzer 是 一个 一 个 结合 词典 分词 和文 文法 分词 的 中文 分词 开源 工具包 工具 包 它 使用 用了 全新 的 正向 迭代 最 细粒度 细粒 粒度 切分 切 分 算法
----------------------------分割线------------------------------
智能分词结果：ik analyzer 是 一个 结合 词典 分词 和 文法 分词 的 中文 分词 开源 工具包 它 使 用了 全新 的 正向 迭代 最 细粒度 切分 算法
总结
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