Multisim是美国国家仪器(NI)有限公司推出的以Windows为基础的仿真工具,适用于板级的模拟/数字电路板的设计工作。它包含了电路原理图的图形输入、电路硬件描述语言输入方式,具有丰富的仿真分析能力。
参考如下1、快速体验
运行项目根目录下的脚本demo-word.bat可以快速体验分词效果
用法: command [text] [input] [output]
命令command的可选值为:demo、text、file
demo
text 杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者
file d:/text.txt d:/word.txt
exit
2、对文本进行分词
移除停用词:List<Word>words = WordSegmenter.seg("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者")
保留停用词:List<Word>words = WordSegmenter.segWithStopWords("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者")
System.out.println(words)
输出:
移除停用词:[杨尚川, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 作者]
保留停用词:[杨尚川, 是, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 的, 作者]
3、对文件进行分词
String input = "d:/text.txt"
String output = "d:/word.txt"
移除停用词:WordSegmenter.seg(new File(input), new File(output))
保留停用词:WordSegmenter.segWithStopWords(new File(input), new File(output))
4、自定义配置文件
默认配置文件为类路径下的word.conf,打包在word-x.x.jar中
自定义配置文件为类路径下的word.local.conf,需要用户自己提供
如果自定义配置和默认配置相同,自定义配置会覆盖默认配置
配置文件编码为UTF-8
5、自定义用户词库
自定义用户词库为一个或多个文件夹或文件,可以使用绝对路径或相对路径
用户词库由多个词典文件组成,文件编码为UTF-8
词典文件的格式为文本文件,一行代表一个词
可以通过系统属性或配置文件的方式来指定路径,多个路径之间用逗号分隔开
类路径下的词典文件,需要在相对路径前加入前缀classpath:
指定方式有三种:
指定方式一,编程指定(高优先级):
WordConfTools.set("dic.path", "classpath:dic.txt,d:/custom_dic")
DictionaryFactory.reload()//更改词典路径之后,重新加载词典
指定方式二,Java虚拟机启动参数(中优先级):
java -Ddic.path=classpath:dic.txt,d:/custom_dic
指定方式三,配置文件指定(低优先级):
使用类路径下的文件word.local.conf来指定配置信息
dic.path=classpath:dic.txt,d:/custom_dic
如未指定,则默认使用类路径下的dic.txt词典文件
6、自定义停用词词库
使用方式和自定义用户词库类似,配置项为:
stopwords.path=classpath:stopwords.txt,d:/custom_stopwords_dic
7、自动检测词库变化
可以自动检测自定义用户词库和自定义停用词词库的变化
包含类路径下的文件和文件夹、非类路径下的绝对路径和相对路径
如:
classpath:dic.txt,classpath:custom_dic_dir,
d:/dic_more.txt,d:/DIC_DIR,D:/DIC2_DIR,my_dic_dir,my_dic_file.txt
classpath:stopwords.txt,classpath:custom_stopwords_dic_dir,
d:/stopwords_more.txt,d:/STOPWORDS_DIR,d:/STOPWORDS2_DIR,stopwords_dir,remove.txt
8、显式指定分词算法
对文本进行分词时,可显式指定特定的分词算法,如:
WordSegmenter.seg("APDPlat应用级产品开发平台", SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching)
SegmentationAlgorithm的可选类型为:
正向最大匹配算法:MaximumMatching
逆向最大匹配算法:ReverseMaximumMatching
正向最小匹配算法:MinimumMatching
逆向最小匹配算法:ReverseMinimumMatching
双向最大匹配算法:BidirectionalMaximumMatching
双向最小匹配算法:BidirectionalMinimumMatching
双向最大最小匹配算法:BidirectionalMaximumMinimumMatching
全切分算法:FullSegmentation
最少分词算法:MinimalWordCount
最大Ngram分值算法:MaxNgramScore
9、分词效果评估
运行项目根目录下的脚本evaluation.bat可以对分词效果进行评估
评估采用的测试文本有253 3709行,共2837 4490个字符
评估结果位于target/evaluation目录下:
corpus-text.txt为分好词的人工标注文本,词之间以空格分隔
test-text.txt为测试文本,是把corpus-text.txt以标点符号分隔为多行的结果
standard-text.txt为测试文本对应的人工标注文本,作为分词是否正确的标准
result-text-***.txt,***为各种分词算法名称,这是word分词结果
perfect-result-***.txt,***为各种分词算法名称,这是分词结果和人工标注标准完全一致的文本
wrong-result-***.txt,***为各种分词算法名称,这是分词结果和人工标注标准不一致的文本
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)