<div class="codetitle"><a style="CURSOR: pointer" data="40682" class="copybut" id="copybut40682" onclick="doCopy('code40682')"> 代码如下:
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SCWS 在概念上并无创新成分,采用的是自行采集的词频词典,并辅以一定程度上的专有名称、人名、地名、数字年代等规则集,经小范围测试大概准确率在 90% ~ 95% 之间,已能基本满足一些中小型搜索引擎、关键字提取等场合运用。 SCWS 采用纯 C 代码开发,以 Unix-Like OS 为主要平台环境,提供共享函数库,方便植入各种现有软件系统。此外它支持 GBK,UTF-8,BIG5 等汉字编码,切词效率高。
系统平台:Windows/Unix
开发语言:C
使用方式:PHP扩展
演示网址:http://www.ftphp.com/scws/demo.php
开源官网:http://www.ftphp.com/scws/
晴枫附注:作为PHP扩展,容易与现有的基于PHP架构的Web系统继续集成,是其一大优势。
PHPanAlysis分词系统是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,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。
系统平台:PHP环境
开发语言:PHP
使用方式:HTTP服务
演示网址:http://www.itgrass.com/phpanalysis/
开源官网:http://www.itgrass.com/phpanalysis/
晴枫附注:实现简单,容易使用,能做一些简单应用,但大数据量的计算效率不如前几种。
试用了几个系统,基本分词功能都没什么问题,只是在个别一些词的划分上存在一些差异;对于词性的确定,系统间有所不同。 //www.jb51.cc/codes/40139.html