ik分詞器安裝

近年來，中文自然語言處理在互聯網領域中有着越來越廣泛的應用。ik分詞器作為一款高效，準確的中文分詞器，被廣泛地應用於搜索引擎，文本挖掘，信息檢索，智能機器人等領域。本篇文章將圍繞着ik分詞器的安裝，介紹ik分詞器的基本使用方法、優化設置、調試技巧等話題，以期為初學者提供幫助。

一、安裝前的準備工作

在進行ik分詞器的安裝之前，需要準備好以下幾點：

1、安裝好Java SE Development Kit 8。

<p><strong>安裝步驟如下：</strong></p>

1. 打開Oracle官網：https://www.oracle.com/
2. 選擇"Java"，進入Java官網。
3. 點擊"Java SE"。
4. 選擇"Java SE Development Kit 8"。
5. 下載對應系統的安裝文件。
6. 雙擊運行安裝程序，按照嚮導安裝即可。

2、下載ik分詞器。

<p><strong>下載步驟如下：</strong></p>

1. 打開ik分詞器官網：https://github.com/wks/ik-analyzer。
2. 在下載欄中選擇最新版本的zip包。
3. 解壓下載的zip包。

二、基礎的使用方法

安裝好ik分詞器之後，可以使用以下步驟進行簡單的調用：

1、將 ik-analyzer-5.5.1.jar，elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.jar，elasticsearch-5.5.1.jar 這三個包放到classpath下；

<p><strong>將包放到classpath下的代碼闡述：</strong></p>

java -cp "path/to/ik-analyzer-5.5.1.jar;path/to/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.jar;path/to/elasticsearch-5.5.1.jar" MainClassName

2、創建一個 Configuration 配置對象，在需要分詞的地方調用 IKAnalyzer 進行分詞。

<p><strong>基礎調用示例代碼：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
import org.wltea.analyzer.cfg.Configuration;
import java.io.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class IKAnalyzerDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration cfg = new Configuration(true);
        String input = "北京歡迎你";
        List<String> result = new ArrayList<>();
        StringReader sr = new StringReader(input);
        IKSegmenter ik = new IKSegmenter(sr, cfg);
        for (Lexeme lexeme = ik.next(); lexeme != null; lexeme = ik.next()) {
            result.add(lexeme.getLexemeText());
        }
        System.out.println(result);
    }
}

三、高級使用方法

1、自定義詞典

ik分詞器支持用戶自定義字典，支持更新和刪除操作。用戶可以根據自己的需求添加或刪除相關詞典文件，以提高分詞的效率和準確性。

1) 添加單個詞彙

<p><strong>單個詞彙添加代碼：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.dic.Dictionary;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AddWord {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> words = new ArrayList<>();
        words.add("自定義詞彙1");
        words.add("自定義詞彙2");
        Dictionary dictionary = Dictionary.getSingleton();
        dictionary.addWords(words);
    }
}

2) 添加多個詞彙

<p><strong>多個詞彙添加代碼：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.dic.Dictionary;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AddWords {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> words = new ArrayList<>();
        words.add("自定義詞彙1");
        words.add("自定義詞彙2");
        Dictionary dictionary = Dictionary.getSingleton();
        dictionary.addWords(words);
    }
}

3) 從文件中讀入詞彙

<p><strong>從文件中讀入詞彙的代碼：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.dic.Dictionary;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AddFile {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String path = "path/to/file";
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(path), "UTF-8"));
        String lineTxt;
        List<String> words = new ArrayList<>();
        while ((lineTxt = br.readLine()) != null) {
            words.add(lineTxt.trim());
        }
        br.close();
        Dictionary dictionary = Dictionary.getSingleton();
        dictionary.addWords(words);
    }
}

2、性能優化設置

ik分詞器在性能優化方面提供了以下設置：

1) 關鍵字長度優化

對於不太可能是”關鍵詞”的詞，可以自行設置，以節省時間和減少分詞耗時。

<p><strong>關鍵字長度優化代碼：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.cfg.Configuration;
import org.wltea.analyzer.cfg.Configuration.Mode;
import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class OptimizeLength {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration cfg = new Configuration(true);
        cfg.setUseSmart(true);
        cfg.setFilterKeywordLen(2);
        String input = "分詞器優化";
        List<String> result = new ArrayList<>();
        StringReader sr = new StringReader(input);
        IKSegmenter ik = new IKSegmenter(sr, cfg);
        for (Lexeme lexeme = ik.next(); lexeme != null; lexeme = ik.next()) {
            result.add(lexeme.getLexemeText());
        }
        System.out.println(result);
    }
}

2) 詞性優化

對於不需要的詞性可以進行設置，提高分詞效率。

<p><strong>詞性優化代碼：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.cfg.Configuration;
import org.wltea.analyzer.cfg.Configuration.Mode;
import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
import org.wltea.analyzer.dic.Dictionary;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class OptimizeNature {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration cfg = new Configuration(true);
        cfg.setUseSmart(true);
        cfg.setFilterNature(true);
        String input = "分詞器優化";
        List<String> result = new ArrayList<>();
        StringReader sr = new StringReader(input);
        IKSegmenter ik = new IKSegmenter(sr, cfg);
        for (Lexeme lexeme = ik.next(); lexeme != null; lexeme = ik.next()) {
            result.add(lexeme.getLexemeText());
        }
        System.out.println(result);
    }
}

3、常見問題與解決方法

在使用ik分詞器過程中，會遇到各種各樣的問題。本部分將列出一些常見問題，並提供解決方法。

1) 遇到分詞中文亂碼問題

由於分詞器默認路徑下沒有對應字典文件，或者字典文件格式有誤，使用ik分詞器時會出現中文亂碼問題。此時可以檢查字典路徑和字典文件格式，或者檢查是否有其他程序佔用了相關資源。

2) 遇到缺失字典文件問題

在使用過程中，如果提示缺失字典文件，則可以從官網重新下載ik分詞器，並將相關文件放到指定路徑下，即可解決問題。

3) 遇到性能問題

可以結合具體應用場景，對ik分詞器進行相應的優化設置，例如關鍵詞長度優化、詞性優化等。另外，可以考慮採用分片式分詞，以提高分詞效率。

4、總結

本篇文章主要介紹了ik分詞器的安裝過程和基本使用方法，同時也討論了ik分詞器的性能優化設置和常見問題解決方法。ik分詞器在文本處理領域有着廣泛的應用前景，希望本篇文章對初學者有所幫助。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/249540.html