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看这篇文章,不知道为啥作者不能做到起码的公正。举个例子哈: 2 ...
IKanalyzer、ansj_seg、jcseg三种中文分词器的实战较量
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lies_joker:
monolithic 写道我这边用的是mmseg4j ,与最新 ...
solr4.8的安装,配置,使用,搜索,推荐及看法
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monolithic:
我这边用的是mmseg4j ,与最新的solr4.9结合,也挺 ...
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lies_joker:
东林碣石 写道我想问一下楼主,你们公司使用solr建的索引的规 ...
solr4.8的安装,配置,使用,搜索,推荐及看法
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东林碣石:
我想问一下楼主,你们公司使用solr建的索引的规模有多大?有几 ...
solr4.8的安装,配置,使用,搜索,推荐及看法
IKanalyzer、ansj_seg、jcseg三种中文分词器的实战较量
选手:IKanalyzer、ansj_seg、jcseg
硬件:i5-3470 3.2GHz 8GB win7 x64
比赛项目:1、搜索;2、自然语言分析
选手介绍:
1,IKanalyzer
IKanalyzer采用的是“正向迭代最细粒度切分算法”,是比较常见而且很容易上手的分词器了。一般新手上路学习lucene或者solr都会用这个。优点是开源(其实java分词器多是开源的,毕竟算法都是业内熟知的)、轻量、目前来看没有太大的bug,源码简单易懂,做二次开发也很简单,即使遇到solr/Lucene版本更新,只需要自己稍微修改下实现类就可以通用。缺点是过于简单白痴,只是简单的根据配置好的词库进行分词,没有任何智能可言,连“和服”、“和服务器”这种老梗都破不了。我手头的IKanalyzer是被我进行二次开发后的版本,修改了一些问题,词库读取方式改成树形。IKanalyzer可以作为非智能分词器的代表出场。
2,ansj_seg
ansj_seg分词器用的人可能不太多吧,不过个人觉得是开源分词器里最强悍功能最丰富的。作者孙建,我曾在微博上与他有过简单的交流,讨论过ansj_seg分词器的一些小的bug和不足。ansj_seg基于中科院的 ictclas 中文分词算法,智能、高效。虽然现在已经有ictclas 的for java版本,但是 ansj_seg从实现到使用来说要强大的多,而且作者自产自销自用,很多细节和小功能都有考虑,在索引和自然语言分析方面都有很优秀的表现。我手头的ansj_seg是自己修复了一些bug后的版本。ansj_seg可以作为ictclas 算法实现的分词器的代表出场。
3,jcseg
jcseg分词器使用的是mmseg算法和fmm算法,这个分词器类似ansj_seg的很多地方,智能、人性化,个人感觉体验要超过同门师兄弟mmseg4j,所以可以作为mmseg算法实现的分词器的代表出场。
比赛开始:
中文全文检索,需要考量索引和检索的效果。一般来说索引要做到最细颗粒切分来保留更多的分词、检索要做到最大颗粒切分来保证搜索的准确度。
自然语言分析,一般要最大颗粒切分分词,并且需要能够发现新词、特殊词
原句:“禾农玛咖禾农人123456测试人员禾农玛咖1,2,3,4,125张小鹏和服务器一百五十个人都来了”
“禾农”、“玛咖”是添加的个人词库的词条,核心词库并不包含。
IKanalyzer分词的效果(分词用-间隔):
常规分词(最细颗粒切分):禾农-玛咖-禾农-农人-123456-测试-人员-禾农-玛咖-1,2,3,4,125-1-2-3-4-125-张小-鹏-和服务-和服-服务器-服务-器-一百五十-一百五-十个人-十个-人都-都来了-都来-来了-爬山虎-爬山-虎
智能分词(最大颗粒切分):禾农-玛咖-禾-农人-123456-测试-人员-禾农-玛咖-1,2,3,4,125-张小-鹏-服务器-一百五-十个人-都来了-爬山虎
ansj_seg分词效果:
索引分词:[禾/ng, 农玛/nr, 咖/nw, 禾农/userDefine, 人/n, 123456/m, 测试人员/n, 测, 测试, 试, 人, 人员, 员, 禾农/userDefine, 玛咖/userDefine, 1/m, ,, 2/m, ,, 3/m, ,, 4/m, ,, 125/m, 张小鹏/nr, 张, 小, 鹏, 和/c, 服务器/n, 服, 服务, 务, 器, 一百五/userDefine, 一, 百, 五, 十个人/userDefine, 十, 个, 个人, 人, 都来了/userDefine, 都, 来, 了, 爬山虎/n, 爬, 爬山, 山, 虎]
智能分词:[禾/ng, 农玛/nr, 咖/nw, 禾农/userDefine, 人/n, 123456/m, 测试人员/n, 禾农/userDefine, 玛咖/userDefine, 1/m, ,, 2/m, ,, 3/m, ,, 4/m, ,, 125/m, 张小鹏/nr, 和/c, 服务器/n, 一百五/userDefine, 十个人/userDefine, 都来了/userDefine, 爬山虎/n]
ansj_seg实际上还有个非常强大的Nlp分词,能够很强大的发现新词,但是性能不稳定,暂时不进行测试。
jcseg分词效果:
简单分词:禾农-玛咖-禾农-123456/en-测试-人员-禾农-玛咖-1/en-2/en-3/en-4/en-125/en-张-鹏-和服-务-器-一百五十/m-150/m-个人-都-爬山虎
复杂分词:禾农-玛咖-禾农-123456/en-测试-人员-禾农-玛咖-1/en-2/en-3/en-4/en-125/en-张小鹏/nr-服务器-一百五十/m-150/m-个人-都-爬山虎
评分:因为三种分词器的停用词各有不同,所以一些虚词分出的效果不尽相同,不过并不影响评分。
1, 索引分词的词元。如果一元分词过多,会造成搜索时候搜索到过多的无意义内容,并且会增加索引的体积
IKanalyzer即使最细颗粒切分也能保证尽可能保留二元分词
ansj_seg简单粗暴,凡是分割后大于2个字的词都会切分成单个字,比如“爬山虎”会分割为“爬”,“山”,“虎”
jcseg简单分词一塌糊涂,可以说没有认真做,很任性
2,智能分词。避免出现歧义的词,最常见的就是“和服”与“和服务器”。
IKanalyzer不具备智能分词的任何功能,仅仅是根据词库进行分词
ansj_seg智能分词很优秀,能识别各种词性进行智能分词
jcseg智能分词效果与ansj_seg类似,但是简单分词做得太差
3,人名、地名等特殊词。做互联网搜索尤其需要这块功能
IKanalyzer完全不具备
ansj_seg具备并且效果很好
jcseg具备,但是简单分词不具备
4,自定义词库效果。非常重要的功能,人工干预来提高分词准确度的利器
IKanalyzer的原理就是基于词库,所以效果很好
ansj_seg需要先根据核心词库分词,分词后再根据自定义词库进行分词,不具备全切分功能,“禾农玛咖”就是例子
jcseg类似IKanalyzer
5,数字和英文
只有jcseg做到数字智能分词
6,速度
考虑到现在CPU性能普遍过剩,即使很大量的数据,分词速度也不会出现本质的区别,所以这块不是比较的重点。实际使用三者不相上下。
结论:从上述比赛结果和本人实际工作使用来看,ansj_seg是最美好的一个分词器,智能、强悍,对索引和最大颗粒分割都照顾得很到位,词库的树形读取也堪称经典(本人已挪用到IKanalyzer)。只是他的核心词库是经过修正的,理论上不支持自定义词库的。这是ictclas 的硬伤。原作者的补救方案是在核心词库分词后用自定义词库进行分割,效果不尽如人意,让自定义词库的用处大打折扣。本人与作者也讨论过,他说是可以保留全切分的,但是目前已经不再更新代码,令人遗憾。搜索这块,按理说是 索引分词》=检索分词,也就是说,索引分词的结果,要大于并且包含检索分词,但是jcseg并没有做到这一点。如果搜索只追求绝对准确度不考虑搜索结果最大化,jcseg效果还是很好的。在自然语言分析方面,jcseg胜出。
ansj_seg配配合停用词,无论搜索还是自然语言分析,都是很强悍的存在,只是自定义词库的延后使用,降低了实际工作中的表现。本人之前全线搜索和推荐都用的是ansj_seg,近来由于客户反映搜索准确度问题(其实就是“玛咖”搜不到),只能选择其他方案。多方比较后,决定用IKanalyzer,这是一个妥协的方案,但是目前来说也许是最好的方案,毕竟我们做的是站内搜索,不是海量互联网搜索引擎(其实决心使用IKanalyzer的原因之一是,鼎鼎大名的知乎网用的也是IKanalyzer分词器)。未来做推荐做分类可能会使用jcseg,毕竟只需要做最大颗粒分词就好。
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