java语言中文分词程序怎么编写分词程序正

现可以提供两种思路:

1.String或是StringBuffer(建议用) 中的indexOf("中华")方法，查找给定的的字符串中是否有给定词表历旅中的词。

2.借鉴编译原理中的状态装换的思想。

先编写一个状态机，用于测试给定字符串中的词是否满足词表中的内容。

写在最后：1)建议使用第一种方法，因为在java 内部实现的查找 *** 作其实 和你想得思路是相同的，不过他的效率会高些。

2)如果个人的编程能力比较强或是不陆烂冲考虑效率只是想实现专有的分词算法。可以使用早歼第二种方法。

3)以上的两种方法都可以使用多线程来提高程序的效率。

何为分词?中文分词与其他的分词又有什么不同呢?分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。在上面的例子中我们就可以看出，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段可以通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，但是在词这一层上，上面的例子中我们也可以看出，中文比之英文要复杂的多、困难的多。

目前主流的中文分词算法有以下3种：

1、 基于字符串匹配的分词方法

这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹 配成功(识别出一个词)。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大(最长)匹配和最小(最短)匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以隐滚分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下：

1)正向最大匹配法(由左到右的方向)；

2)逆向最大匹配法(由右到左的方向)；

3)最少切分(使每一句中切出的词数最小)。

还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为 1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还 需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。

一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分灶晌余，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这谨宴些词作为断点，可将原字符串分 为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反 过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。

2、 基于理解的分词方法

这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织 成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。

3、 基于统计的分词方法

从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统 计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这 一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典(常用词词典)进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。

分词几点要注意:

1.分词算法的时间性能要比较高。尤其是现在的web搜索，实时性要求很高。所以作为中文信息处理基础的分词首先必须占用尽可能少的时间。

2.分词正确率的提高并不一定带来检索性能的提高。分词到达一定精度之后，对中文信息检索的影响不再会很明显，虽然仍然还是有一些影响，但是这已经不是CIR的性能瓶颈。所以片面的一味追求高准确率的分词算法并不是很适合大规模中文信息检索。在时间和精度之间存在矛盾无法兼顾的情况下，我们需要在二者之间找到一个合适的平衡点。

3.切分的颗粒度仍然可以依照长词优先准则，但是需要在查询扩展层面进行相关后续处理。在信息检索中，分词算法只需要集中精力考虑如何消除交叉歧义。对于覆盖歧义，我们可以利用词典的二次索引和查询扩展来解决。

4.未登录词识别的准确率要比召回率更加重要。要尽量保证未登录词识别时不进行错误结合，避免因此切分出错误的未登录词。如果将单字错误的结合成未登录词了，则有可能导致无法正确检索到相应的文档。

百度的分词

首先根据分割符号将查询分开。“信息检索 理论 工具” 分词后 <信息检索，理论，工具>。

然后看看是否有重复的字符串，如果有，就抛弃多余的，只保留一个。“理论 工具理论”分词后<工具理论>，GOOGLE不考虑这个并归计算。

接着判断是否有英文或者数字，如果有的话，把英文或者数字当作一个整体保留并把前后的中文切开。查询”电影BT下载”分词后<电影，BT，下载>。

如果字符串只包含小于等于3个中文字符的话，那就保留不动，当字符串长度大于4个中文字符的时候，百度的分词程序才出马大干快上，把这个字符串肢解掉。

分词算法类型正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，语言模型方法，最短路径算法判断一个分词系统好不好，关键看两点，一个是消除歧义能力；一个是词典未登录词的识别比如人名，地名，机构名等。

百度分词采取了至少两个词典，一个是普通词典，一个是专用词典(人名、地名、新词等)。而且是专用词典先切分，然后将剩余的片断交由普通词典来切分。

百度用分词算法类型采用的是双向最大匹配算法。

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