Ansj中文分词

#####使用帮助 : 3.x版本及之前 , 5.x版本及之后 在线测试地址 : http://demo.nlpcn.org

摘要

这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现.

分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上

目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能

可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目.

下载jar

• 访问 http://maven.nlpcn.org/org/ansj/ 最好下载最新版 ansj_seg/
  • 如果你用的是1.x版本需要下载tree_split.jar。
  • 如果你用的是2.x版本需要下载nlp-lang.jar。
  • 如果你用的是3.x以上版本只需要下载 ansj_seg-[version]-all-in-one.jar 一个jar包就能浪了。
• 导入到eclipse ，开始你的程序吧

maven

	<!-- 增加新的maven源 -->	
	<repositories>
		<repository>
			<id>mvn-repo</id>
			<url>http://maven.nlpcn.org/</url>
		</repository>
	</repositories>


    <dependencies>
        ....
        
        <dependency>
            <groupId>org.ansj</groupId>
            <artifactId>ansj_seg</artifactId>
            <version>5.0.1</version>
        </dependency>
        ....
    </dependencies>

调用demo

如果你第一次下载只想测试测试效果可以调用这个简易接口

 String str = "欢迎使用ansj_seg,(ansj中文分词)在这里如果你遇到什么问题都可以联系我.我一定尽我所能.帮助大家.ansj_seg更快,更准,更自由!" ;
 System.out.println(ToAnalysis.parse(str));
 
 欢迎/v,使用/v,ansj/en,_,seg/en,,,(,ansj/en,中文/nz,分词/n,),在/p,这里/r,如果/c,你/r,遇到/v,什么/r,问题/n,都/d,可以/v,联系/v,我/r,./m,我/r,一定/d,尽我所能/l,./m,帮助/v,大家/r,./m,ansj/en,_,seg/en,更快/d,,,更/d,准/a,,,更/d,自由/a,!

Join Us

心思了很久，不管有没有人帮忙把。我写上来，如果你有兴趣，有热情可以联系我。

• 1.补充文档,增加调用实例和说明
• 2.将项目提交到maven中央仓库
• 3.增加一些规则性Recognition，举例身份证号码识别，目前未完成的有 时间识别，IP地址识别，邮箱识别,网址识别，词性识别等...
• 4.提供更加优化的CRF模型。替换ansj的默认模型。
• 5.补充测试用例，n多地方测试不完全。如果你有兴趣可以帮忙啦！
• 6.重构人名识别模型。增加机构名识别等模型。
• 7.增加句法文法分析
• 8.建立一个http or netty api,提供分词服务,并提供sdk
• n.拾遗补漏...

---

##大事记要

#2016年6月05日

蓄谋已久的ansj_seg v5.0正式发布了,也许大家会奇怪为什么没有4.x版本本，额....迷信。本次主要更新内容如下

• 支持自训练CRF模型的加载。目前支持CRF++ 及 Wapiti两种模型。并提供训练语料的生成工具。
• 将默认crfmodel移动到jar包内。并压缩了大小控制在16m。
• 正式发布了DicAnalysis分词策略，使用户自定义词典优先级升高。如果你用户自定义词典足够强建议用这个方式的分词。
• 将分词结果封装为Result对象。这样便于对结果的二次处理。
• 增加Recognition接口，对结果的二次处理。可以通过链式调用的方式增加你的操作。同时去掉了FilterModifWord类，用Recognition重新来实现。
• 删除了DownLibrary.java 类的功能。不再提供自动下载模型的方式
• 其他有待发现的新功能

#2016年1月14日

经过了很久很久.如大家所看.最后一次事件纪要是一年半以前.没什么好说的了.之前因为我的不负责任让这个项目停滞了好久.这次做了很多改进.断断续续,大致如下

• 大幅提升了NlpAnalysis的准确性
• 将crfmodel 从jar包中移除.提供DownLibrary进行下载
• 增加了用户自定义词典优先的功能.(原谅我曾经的倔强)通过UserDefineAnalysis进行分词
• 将jar包版本重新改为jdk6
• 关键词提取增加keyword关键词.可以只是英文了算是
• 其他种种.....祝愿所有人身体健康万事如意.也祝愿我自己

#2014年6月13日

额，今天是黑色星期五。正在紧张而有序的在做ansj2.0版本的升级。如果你用的版本是2.0x都是预览版。不保证稳定性。所以非版本控。不要跟着更新，这次修改的内容主要有：

• 修复对reader流偏移量的错误。主要是因为\n\r造成的不可读错误
• 修复term类的get方法乱用的错误。主要是为了让term对象更好的被json序列号
• 对核心词典的重构。
• 放弃tree-split。jar 迁移到nlp-lang.jar中。nlp-lang是我的一个新项目。内容多多大家又兴趣可以到https://github.com/nlpchina/nlp-lang去看看。
• 重构crf模块。让每个人可以训练自己的crf。补充文档。

#2014年3月10日

此次更新，对tree-split中潜伏了n久的偏移量错误进行了修正。之所以修改这个是要作关键字标红。所以理所当然我把摘要做了，同时对关键词抽取作了一些补充了规则。目前摘要还处于alaph阶段。说白了，光一个摘要都能写一篇博士论文，对于开放场景的摘要其实未必需要高深的算法，这个可以在工程中用，能用，简单，但是无法做到行业顶级，每一个应用如果要做细作精，必须去结合自己的需求，以及业务来作。所以这些基础件理念是用20%的工作完成80%的功能。突然想起一句广告词。好不好看疗效。俄。。。写到这里发现走题了。总结下。这次新增了 。摘要 ，基于query的摘要 ，文章标红，优化了关键词抽取。等功能。很想做一件事情，做一个开源的nlp处理工具包。包括摘要，关键词抽取，倾向性分析，主题发现等功能，不在这里做了另起一个项目。有兴趣的可以联系我。加油

#2014年2月10日

终于把文档补全，因为时间比较仓促。本人比较懒，也不喜欢写字。所以断断续续的，大致也有了个好的结果。比较让人高兴的是我找到了一个写文档的方式。之写markdown文件。然后用ajax调用marked进行渲染最后通过hightlight插件。对code标记。:-)全部js搞定。也得力于上面两个优秀的开源项目，妈妈再也不担心我的文档了。:-)。对了利用过年这几天，分词做了大量的改动。经过多次的内心挣扎，放弃了一些分词结果较好的办法。将分词程序控制到了50m一下。对于不需要新词发现的用户。比如做搜索建议用ansj_min版本。只有4m左右大小。方便移动节能环保。

#2014年1月21日

增加了crf模型的解析。用crf来做未登录词的识别。取得了不错的效果，增加了对长词的进一步解析。将颗粒度防到最低。但是随之而来的影响造成了。分词jar包过大。大约有500多m，无法很顺利发布到git 和 maven库中。试了oschina的maven库也是不可以。如果没有很好的方案。ansj决定放弃maven支持。对于这方面需求的朋友只能说非常抱歉了。我不想因为担心项目的庞大。而畏首畏尾。当然对于jar包的发布可能选择云盘的方案。对于用于搜索的朋友。不建议跟着更新。因为index分词没有作更多的改变。祝好。剩下今年的时间（阴历），有下面几个打算。重构代码。优化里面的关键性算法。完善文档。随缘

#2013年12月12日

把由字构词的方式加到了分词中，对未登录词有了很大的提高。对外国人名的识别做了特定的优化。目前正在测试中。新增了httpserver 的控制台。可以直接方便调用分词结果

#2013年9月26日

我更新完了发表此帖为止的一次更新。在核心辞典上作了一些手脚。这个版本更像以前的版本。在分词的颗粒度上保持了优良的传统。尤其是面向搜索的用户。一定要更新

#2013-08-28

经过无数网友的抗议。ansj终于支持了maven。在这里感谢帮我把项目转换到maven的那个兄弟。你qq我找不到了。名字我也忘记了。

#改进

断断续续修改了无数个版本。在csdn的搜索系统上。用12年的历史数据.检索分析等.ansj经受住了考验。但是根据网友和自己的发现。找到了项目中的很多不足于是。开工。。。。。 同时在改进的过程中。我认识了更多的朋友。太多了。恩还有在读这篇文章的你。感谢你们对这个小工具的支持。在这里不一一例举了。主要找你们的名字比较麻烦。而我有是个很懒惰的人

#崩溃

如大多数的开源者一样，项目带来了很多负担

比如。在你工作或者思考的时候。别人就会打断你的思路。qq or email 提出了数个问题。或者bug。当然这些中大多都是友善的很有意义的建议。一方面让我更加坚定做好这个开源分词的决心。另一方面也给我的工作生活带来了一些效率上的影响。大多数提问我都是会回答。而且尽可能的保持耐心。但是如果有怠慢的地方。我在这里对大家表示歉意。

#诞生

2012-9-7 日Ansj中文分词。在我整整一夜的奋斗中终于完成了，真的是一夜的奋斗。写着写着一抬头天亮了。当然中间的快乐与心酸这里就不牢骚了。

通过微薄@了52nlp希望他能帮我推广下。在他的帮助下。ansj结识了很多朋友。@完后我就去睡觉了。辗转的一个夜晚。当下午醒来的时候。很多人微薄@我。我开玩笑的和cq说。我火了。

同时也@了我的启蒙导师张华平老师。他对我表示了支持。在这里感谢他