From ab5a16f853c7c397e0f782fef957279eb84f4632 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ansj Date: Wed, 22 Jan 2014 16:02:16 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E5=81=9A=E4=BA=86=E4=B8=80=E4=BA=9Bnlp?= =?UTF-8?q?=E5=88=86=E8=AF=8D=E6=96=B9=E5=BC=8F=E7=9A=84=E6=94=B9=E5=8A=A8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- pom.xml | 3 +- src/main/java/org/ansj/dic/LearnTool.java | 276 +- .../org/ansj/domain/CompanyNatureAttr.java | 68 - src/main/java/org/ansj/domain/NewWord.java | 18 +- .../org/ansj/domain/NewWordNatureAttr.java | 142 +- src/main/java/org/ansj/domain/Term.java | 447 +- .../java/org/ansj/domain/TermNatures.java | 19 - .../java/org/ansj/library/InitDictionary.java | 45 - .../org/ansj/library/UserDefineLibrary.java | 1 - .../library/company/CompanyAttrLibrary.java | 76 +- .../library/newWord/NewWordAttrLibrary.java | 59 - .../recognition/AsianPersonRecognition.java | 358 +- .../ansj/recognition/CompanyRecogntion.java | 132 - .../recognition/ForeignPersonRecognition.java | 4 +- .../ansj/recognition/NewWordRecognition.java | 19 +- .../ansj/splitWord/analysis/NlpAnalysis.java | 221 +- src/main/java/org/ansj/util/MathUtil.java | 67 +- src/main/java/org/ansj/util/TermUtil.java | 65 +- src/main/java/org/ansj/util/WordAlert.java | 2 +- src/main/resources/company/company.data | 47154 +--------------- src/main/resources/company/company.map | 77 - src/test/java/org/ansj/demo/NlpDemo.java | 2 - .../java/org/ansj/test/BigSplitWordTest.java | 9 + src/test/java/org/ansj/test/CompanyTest.java | 13 +- .../test/ForeignPersonRecongnitionTest.java | 4 +- src/test/java/org/ansj/test/NlpTest.java | 313 +- 26 files changed, 3990 insertions(+), 45604 deletions(-) delete mode 100644 src/main/java/org/ansj/domain/CompanyNatureAttr.java delete mode 100644 src/main/java/org/ansj/library/newWord/NewWordAttrLibrary.java delete mode 100644 src/main/java/org/ansj/recognition/CompanyRecogntion.java delete mode 100644 src/main/resources/company/company.map create mode 100644 src/test/java/org/ansj/test/BigSplitWordTest.java diff --git a/pom.xml b/pom.xml index dae3091f..53a11aef 100644 --- a/pom.xml +++ b/pom.xml @@ -5,7 +5,7 @@ ansj_seg jar ansj_seg - 1.1.alpha + 1.1 best java chinese word seg ! https://github.com/ansjsun/ansj_seg @@ -64,7 +64,6 @@ - maven-deploy-plugin 2.7 diff --git a/src/main/java/org/ansj/dic/LearnTool.java b/src/main/java/org/ansj/dic/LearnTool.java index a2240660..af824557 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/dic/LearnTool.java +++ b/src/main/java/org/ansj/dic/LearnTool.java @@ -10,7 +10,6 @@ import org.ansj.domain.NewWord; import org.ansj.domain.TermNatures; import org.ansj.recognition.AsianPersonRecognition; -import org.ansj.recognition.CompanyRecogntion; import org.ansj.recognition.ForeignPersonRecognition; import org.ansj.util.Graph; @@ -22,149 +21,134 @@ */ public class LearnTool { - /** - * 是否开启学习机 - */ - public boolean isCompany = true; - - public boolean isAsianName = true; - - public boolean isForeignName = true; - - /** - * 告诉大家你学习了多少个词了 - */ - public int count; - - /** - * 新词发现的结果集.可以序列化到硬盘.然后可以当做训练集来做. - */ - private final SmartForest sf = new SmartForest(); - - /** - * 公司名称学习. - * - * @param graph - */ - public void learn(Graph graph) { - - // 亚洲人名识别 - if (isAsianName) { - findAsianPerson(graph); - } - - // 外国人名识别 - if (isForeignName) { - findForeignPerson(graph); - } - - } - - private void findAsianPerson(Graph graph) { - List newWords = new AsianPersonRecognition(graph.terms).getNewWords(); - addListToTerm(newWords); - } - - private void findForeignPerson(Graph graph) { - List newWords = new ForeignPersonRecognition(graph.terms).getNewWords(); - addListToTerm(newWords); - } - - /** - * 公司名称查找 - * - * @param graph - */ - private void findCompany(Graph graph) { - List newWords = new CompanyRecogntion(graph.terms).getNewWords(); - addListToTerm(newWords); - } - - // 批量将新词加入到词典中 - private void addListToTerm(List newWords) { - if (newWords.size() == 0) - return; - - for (NewWord newWord : newWords) { - newWord.setScore(-1); - addTerm(newWord); - } - } - - - /** - * 增加一个新词到树中 - * - * @param newWord - */ - public void addTerm(NewWord newWord) { - NewWord temp = null; - SmartForest smartForest = null; - if ((smartForest = sf.getBranch(newWord.getName())) != null - && smartForest.getParam() != null) { - temp = smartForest.getParam(); - temp.update(newWord.getScore(), newWord.getNature(), newWord.getAllFreq()); - } else { - count++; - // 设置名字为空,节省内存空间 - synchronized (sf) { - sf.add(newWord.getName(), newWord); - } - } - } - - public SmartForest getForest() { - return this.sf; - } - - /** - * 返回学习到的新词. - * - * @param num - * 返回数目.0为全部返回 - * @return - */ - public List> getTopTree(int num) { - return getTopTree(num, null); - } - - public List> getTopTree(int num, TermNatures nature) { - if (sf.branches == null) { - return null; - } - HashMap hm = new HashMap(); - for (int i = 0; i < sf.branches.length; i++) { - valueResult(sf.branches[i], hm, nature); - } - List> sortMapByValue = CollectionUtil.sortMapByValue(hm, -1); - if (num == 0) { - return sortMapByValue; - } else { - num = Math.min(num, sortMapByValue.size()); - return sortMapByValue.subList(0, num); - } - } - - private void valueResult(SmartForest smartForest, HashMap hm, - TermNatures nature) { - // TODO Auto-generated method stub - if (smartForest == null || smartForest.branches==null) { - return ; - } - for (int i = 0; i < smartForest.branches.length; i++) { - NewWord param = smartForest.branches[i].getParam(); - if (smartForest.branches[i].getStatus() == 3) { - if (nature == null || param.getNature().equals(nature)) { - hm.put(param.getName(), param.getScore()); - } - } else if (smartForest.branches[i].getStatus() == 2) { - if (nature == null || param.getNature().equals(nature)) { - hm.put(param.getName(), param.getScore()); - } - valueResult(smartForest.branches[i], hm, nature); - } else { - valueResult(smartForest.branches[i], hm, nature); - } - } - } + /** + * 是否开启学习机 + */ + public boolean isAsianName = true; + + public boolean isForeignName = true; + + /** + * 告诉大家你学习了多少个词了 + */ + public int count; + + /** + * 新词发现的结果集.可以序列化到硬盘.然后可以当做训练集来做. + */ + private final SmartForest sf = new SmartForest(); + + /** + * 公司名称学习. + * + * @param graph + */ + public void learn(Graph graph) { + + // 亚洲人名识别 + if (isAsianName) { + findAsianPerson(graph); + } + + // 外国人名识别 + if (isForeignName) { + findForeignPerson(graph); + } + + } + + private void findAsianPerson(Graph graph) { + List newWords = new AsianPersonRecognition(graph.terms).getNewWords(); + addListToTerm(newWords); + } + + private void findForeignPerson(Graph graph) { + List newWords = new ForeignPersonRecognition(graph.terms).getNewWords(); + addListToTerm(newWords); + } + + // 批量将新词加入到词典中 + private void addListToTerm(List newWords) { + if (newWords.size() == 0) + return; + + for (NewWord newWord : newWords) { + newWord.setScore(-1); + addTerm(newWord); + } + } + + /** + * 增加一个新词到树中 + * + * @param newWord + */ + public void addTerm(NewWord newWord) { + NewWord temp = null; + SmartForest smartForest = null; + if ((smartForest = sf.getBranch(newWord.getName())) != null && smartForest.getParam() != null) { + temp = smartForest.getParam(); + temp.update(newWord.getScore(), newWord.getNature(), newWord.getAllFreq()); + } else { + count++; + // 设置名字为空,节省内存空间 + synchronized (sf) { + sf.add(newWord.getName(), newWord); + } + } + } + + public SmartForest getForest() { + return this.sf; + } + + /** + * 返回学习到的新词. + * + * @param num + * 返回数目.0为全部返回 + * @return + */ + public List> getTopTree(int num) { + return getTopTree(num, null); + } + + public List> getTopTree(int num, TermNatures nature) { + if (sf.branches == null) { + return null; + } + HashMap hm = new HashMap(); + for (int i = 0; i < sf.branches.length; i++) { + valueResult(sf.branches[i], hm, nature); + } + List> sortMapByValue = CollectionUtil.sortMapByValue(hm, -1); + if (num == 0) { + return sortMapByValue; + } else { + num = Math.min(num, sortMapByValue.size()); + return sortMapByValue.subList(0, num); + } + } + + private void valueResult(SmartForest smartForest, HashMap hm, TermNatures nature) { + // TODO Auto-generated method stub + if (smartForest == null || smartForest.branches == null) { + return; + } + for (int i = 0; i < smartForest.branches.length; i++) { + NewWord param = smartForest.branches[i].getParam(); + if (smartForest.branches[i].getStatus() == 3) { + if (nature == null || param.getNature().equals(nature)) { + hm.put(param.getName(), param.getScore()); + } + } else if (smartForest.branches[i].getStatus() == 2) { + if (nature == null || param.getNature().equals(nature)) { + hm.put(param.getName(), param.getScore()); + } + valueResult(smartForest.branches[i], hm, nature); + } else { + valueResult(smartForest.branches[i], hm, nature); + } + } + } } diff --git a/src/main/java/org/ansj/domain/CompanyNatureAttr.java b/src/main/java/org/ansj/domain/CompanyNatureAttr.java deleted file mode 100644 index 44c4c0d0..00000000 --- a/src/main/java/org/ansj/domain/CompanyNatureAttr.java +++ /dev/null @@ -1,68 +0,0 @@ -package org.ansj.domain; - -/** - * 地址名的前缀,所有元素.开放为public是为了省事.而不是为了好修改 - * - * @author ansj - * - */ -public class CompanyNatureAttr { - - private static final double ALL = 52399292; - - public static double BEGIN = 3186 / ALL; - public static double END = 2800 / ALL; - - public static final CompanyNatureAttr NULL = new CompanyNatureAttr(0, 0, 0, 0, 0, 0); - - public CompanyNatureAttr(int p, int b, int m, int e, int s, int allFreq) { - allFreq++; - this.p = p; - this.b = b; - this.m = m; - this.e = e; - this.s = s; - this.allFreq = allFreq; - - double all = p + b + m + e + s + allFreq + 1; - - pb = (p / all) * Math.log(1 - this.p / all); - bb = (b / all) * Math.log(1 - this.b / all); - mb = (m / all) * Math.log(1 - this.m / all); - eb = (e / all) * Math.log(1 - this.e / all); - sb = (s / all) * Math.log(1 - this.s / all); - - } - - // 前缀 - public int p; - // b首字词 - public int b; - // 中间部分 - public int m; - // 结尾部分 - public int e; - // 后缀 - public int s; - // 所有词频 - public int allFreq; - - // 前缀idf - public double pb; - // b首字词idf - public double bb; - // 中间部分idf - public double mb; - // 结尾部分idf - public double eb; - // 后缀idf - public double sb; - // 所有词频idf - public double allFreqb; - - @Override - public String toString() { - return "p" + ":" + p + "\t" + "b" + ":" + b + "\t" + "m" + ":" + m + "\t" + "e" + ":" + e + "\t" + "s" + ":" + s; - } - -} diff --git a/src/main/java/org/ansj/domain/NewWord.java b/src/main/java/org/ansj/domain/NewWord.java index aaafbbee..d3adff09 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/domain/NewWord.java +++ b/src/main/java/org/ansj/domain/NewWord.java @@ -12,15 +12,15 @@ public class NewWord { // 分数 private double score; // 词性 - private TermNatures nature; + private Nature nature; // 总词频 private int allFreq; - public NewWord(String name, TermNatures nature, double score, int freq) { + public NewWord(String name, Nature nature, double score) { this.name = name; this.nature = nature; this.score = score; - this.allFreq = freq; + this.allFreq = 1; } public String getName() { @@ -35,11 +35,11 @@ public double getScore() { return score; } - public TermNatures getNature() { + public Nature getNature() { return nature; } - public void setNature(TermNatures nature) { + public void setNature(Nature nature) { this.nature = nature; } @@ -50,11 +50,11 @@ public void setNature(TermNatures nature) { * @param i * @param tn */ - public void update(double score, TermNatures tn, int freq) { + public void update(double score, Nature tn, int freq) { // TODO Auto-generated method stub - this.score += score * freq; + this.score -= freq; this.allFreq += freq; - if (TermNatures.NW.equals(this.nature) || !TermNatures.NW.equals(tn)) { + if ("nw".equals(this.nature.natureStr) || !"nw".equals(tn.natureStr)) { this.nature = tn; } } @@ -62,7 +62,7 @@ public void update(double score, TermNatures tn, int freq) { @Override public String toString() { // TODO Auto-generated method stub - return this.name + "\t" + this.score + "\t" + this.getNature().termNatures[0]; + return this.name + "\t" + this.score + "\t" + this.getNature().natureStr; } public int getAllFreq() { diff --git a/src/main/java/org/ansj/domain/NewWordNatureAttr.java b/src/main/java/org/ansj/domain/NewWordNatureAttr.java index 0ebbabfa..d1eff42d 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/domain/NewWordNatureAttr.java +++ b/src/main/java/org/ansj/domain/NewWordNatureAttr.java @@ -1,71 +1,71 @@ -package org.ansj.domain; - -/** - * 新词发现属性 - * - * @author ansj - */ -public class NewWordNatureAttr { - public static final NewWordNatureAttr NULL = new NewWordNatureAttr(); - private int b; - private int m; - private int e; - - // 5 20 - private int all; - - private NewWordNatureAttr() { - } - - /** - * 构造方法 - * - * @param b - * @param m - * @param e - * @param allFreq - */ - public NewWordNatureAttr(int b, int m, int e) { - this.all += b + m + e; - this.b = b; - this.m = m; - this.e = e; - } - - public void updateAll(int allValue) { - this.all += (allValue * 100); - } - - public int getB() { - return b; - } - - public void setB(int b) { - this.b = b; - } - - public int getM() { - return m; - } - - public void setM(int m) { - this.m = m; - } - - public int getE() { - return e; - } - - public void setE(int e) { - this.e = e; - } - - public int getAll() { - return all; - } - - public void setAll(int all) { - this.all = all; - } - -} +//package org.ansj.domain; +// +///** +// * 新词发现属性 +// * +// * @author ansj +// */ +//public class NewWordNatureAttr { +// public static final NewWordNatureAttr NULL = new NewWordNatureAttr(); +// private int b; +// private int m; +// private int e; +// +// // 5 20 +// private int all; +// +// private NewWordNatureAttr() { +// } +// +// /** +// * 构造方法 +// * +// * @param b +// * @param m +// * @param e +// * @param allFreq +// */ +// public NewWordNatureAttr(int b, int m, int e) { +// this.all += b + m + e; +// this.b = b; +// this.m = m; +// this.e = e; +// } +// +// public void updateAll(int allValue) { +// this.all += (allValue * 100); +// } +// +// public int getB() { +// return b; +// } +// +// public void setB(int b) { +// this.b = b; +// } +// +// public int getM() { +// return m; +// } +// +// public void setM(int m) { +// this.m = m; +// } +// +// public int getE() { +// return e; +// } +// +// public void setE(int e) { +// this.e = e; +// } +// +// public int getAll() { +// return all; +// } +// +// public void setAll(int all) { +// this.all = all; +// } +// +//} diff --git a/src/main/java/org/ansj/domain/Term.java b/src/main/java/org/ansj/domain/Term.java index a9302d46..983ded34 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/domain/Term.java +++ b/src/main/java/org/ansj/domain/Term.java @@ -2,238 +2,229 @@ import java.util.List; +import org.ansj.library.NatureLibrary; import org.ansj.recognition.ForeignPersonRecognition; import org.ansj.recognition.NatureRecognition; import org.ansj.util.MathUtil; import org.ansj.util.MyStaticValue; public class Term implements Comparable { - public static final Term NULL = new Term("NULL", 0, TermNatures.NULL); - // 当前词 - private String name; - // 当前词的起始位置 - private int offe; - // 词性列表 - private TermNatures termNatures = null; - // 同一行内数据 - private Term next; - // 分数 - public double score = 0; - // 本身分数 - public double selfScore = 1; - // 起始位置 - private Term from; - // 到达位置 - private Term to; - // 本身这个term的词性.需要在词性识别之后才会有值,默认是空 - private Nature nature = TermNature.NULL.nature; - - private List subTerm = null; - - // 是否是外国人名 - public boolean isFName = false; - - public Term(String name, int offe, TermNatures termNatures) { - super(); - this.name = name; - this.offe = offe; - this.termNatures = termNatures; - if (termNatures == TermNatures.NR || termNatures == TermNatures.NULL || name.length() == 1) { - isFName = ForeignPersonRecognition.isFName(this.name); - } - } - - // 可以到达的位置 - public int getToValue() { - return offe + name.length(); - } - - public int getOffe() { - return offe; - } - - public void setOffe(int offe) { - this.offe = offe; - } - - public String getName() { - return name; - } - - public void setName(String name) { - this.name = name; - } - - /** - * 核心构建最优的路径 - * - * @param term - */ - public void setPathScore(Term from) { - // 维特比进行最优路径的构建 - double score = MathUtil.compuScore(from, this); - if (this.from == null || this.getScore() >= score) { - this.setFromAndScore(from, score); - } - } - - /** - * 核心分数的最优的路径,越小越好 - * - * @param term - */ - public void setPathSelfScore(Term from) { - double score = this.selfScore + from.getScore(); - // 维特比进行最优路径的构建 - if (this.from == null || this.getScore() > score) { - this.setFromAndScore(from, score); - } - } - - private void setFromAndScore(Term from, double score) { - // TODO Auto-generated method stub - this.from = from; - this.score = score; - } - - /** - * 进行term合并 - * - * @param term - * @param maxNature - */ - public Term merage(Term to) { - this.name = this.name + to.getName(); - return this; - } - - /** - * 更新偏移量 - * - * @param offe - */ - public void updateOffe(int offe) { - // TODO Auto-generated method stub - this.offe += offe; - } - - public Term getNext() { - return next; - } - - /** - * 返回他自己 - * - * @param next - * 设置他的下一个 - * @return - */ - public Term setNext(Term next) { - this.next = next; - return this; - } - - public double getScore() { - // TODO Auto-generated method stub - return this.score; - } - - public Term getFrom() { - return from; - } - - public Term getTo() { - return to; - } - - public void setFrom(Term from) { - this.from = from; - } - - public void setTo(Term to) { - this.to = to; - } - - /** - * 获得这个term的所有词性 - * - * @return - */ - public TermNatures getTermNatures() { - return termNatures; - } - - @Override - public int compareTo(Term o) { - // TODO Auto-generated method stub - if (this.score > o.score) { - return 0; - } else { - return 1; - } - } - - public void setNature(Nature nature) { - // TODO Auto-generated method stub - this.nature = nature; - } - - /** - * 获得这个词的词性.词性计算后才可生效 - * - * @return - */ - public Nature getNatrue() { - return nature; - } - - @Override - public String toString() { - if (nature != null && !"null".equals(nature.natureStr)) { - if (this.getSubTerm() != null) { - return this.getSubTerm().toString() + "/" + nature.natureStr; - } else { - return this.name + "/" + nature.natureStr; - } - } else { - return this.name; - } - } - - /** - * 将term的所有分数置为0 - */ - public void clearScore() { - this.score = 0; - this.selfScore = 0; - } - - /** - * 得到细颗粒度的分词， - * - * @return 返回是null说明已经是最细颗粒度 - */ - public List getSubTerm() { - if (subTerm != null) { - return subTerm; - } - - if (this.getName().length() > 3 && (this.termNatures == TermNatures.NT ||this.termNatures == TermNatures.NW )) { - List words = MyStaticValue.getMinSplitWord().cut(this.getName()); - - if (words.size() == 1) { - return null; - } - subTerm = NatureRecognition.recognition(words, this.offe); - - return subTerm; - } else { - return null; - } - - } - - public void setSubTerm(List subTerm) { - this.subTerm = subTerm; - } + public static final Term NULL = new Term("NULL", 0, TermNatures.NULL); + // 当前词 + private String name; + // 当前词的起始位置 + private int offe; + // 词性列表 + private TermNatures termNatures = null; + // 同一行内数据 + private Term next; + // 分数 + public double score = 0; + // 本身分数 + public double selfScore = 1; + // 起始位置 + private Term from; + // 到达位置 + private Term to; + // 本身这个term的词性.需要在词性识别之后才会有值,默认是空 + private Nature nature = TermNature.NULL.nature; + + private List subTerm = null; + + // 是否是外国人名 + public boolean isFName = false; + + public Term(String name, int offe, TermNatures termNatures) { + super(); + this.name = name; + this.offe = offe; + this.termNatures = termNatures; + if (termNatures == TermNatures.NR || termNatures == TermNatures.NULL || name.length() == 1) { + isFName = ForeignPersonRecognition.isFName(this.name); + } + } + + public Term(String name, int offe, String natureStr, int natureFreq) { + super(); + this.name = name; + this.offe = offe; + TermNature termNature = new TermNature(natureStr,natureFreq) ; + this.nature = termNature.nature ; + this.termNatures = new TermNatures(termNature); + } + + // 可以到达的位置 + public int getToValue() { + return offe + name.length(); + } + + public int getOffe() { + return offe; + } + + public void setOffe(int offe) { + this.offe = offe; + } + + public String getName() { + return name; + } + + public void setName(String name) { + this.name = name; + } + + /** + * 核心构建最优的路径 + * + * @param term + */ + public void setPathScore(Term from) { + // 维特比进行最优路径的构建 + double score = MathUtil.compuScore(from, this); + if (this.from == null || this.getScore() >= score) { + this.setFromAndScore(from, score); + } + } + + /** + * 核心分数的最优的路径,越小越好 + * + * @param term + */ + public void setPathSelfScore(Term from) { + double score = this.selfScore + from.getScore(); + // 维特比进行最优路径的构建 + if (this.from == null || this.getScore() > score) { + this.setFromAndScore(from, score); + } + } + + private void setFromAndScore(Term from, double score) { + // TODO Auto-generated method stub + this.from = from; + this.score = score; + } + + /** + * 进行term合并 + * + * @param term + * @param maxNature + */ + public Term merage(Term to) { + this.name = this.name + to.getName(); + return this; + } + + /** + * 更新偏移量 + * + * @param offe + */ + public void updateOffe(int offe) { + // TODO Auto-generated method stub + this.offe += offe; + } + + public Term getNext() { + return next; + } + + /** + * 返回他自己 + * + * @param next + * 设置他的下一个 + * @return + */ + public Term setNext(Term next) { + this.next = next; + return this; + } + + public double getScore() { + // TODO Auto-generated method stub + return this.score; + } + + public Term getFrom() { + return from; + } + + public Term getTo() { + return to; + } + + public void setFrom(Term from) { + this.from = from; + } + + public void setTo(Term to) { + this.to = to; + } + + /** + * 获得这个term的所有词性 + * + * @return + */ + public TermNatures getTermNatures() { + return termNatures; + } + + @Override + public int compareTo(Term o) { + // TODO Auto-generated method stub + if (this.score > o.score) { + return 0; + } else { + return 1; + } + } + + public void setNature(Nature nature) { + // TODO Auto-generated method stub + this.nature = nature; + } + + /** + * 获得这个词的词性.词性计算后才可生效 + * + * @return + */ + public Nature getNatrue() { + return nature; + } + + @Override + public String toString() { + if (nature != null && !"null".equals(nature.natureStr)) { + if (this.subTerm != null) { + return this.subTerm.toString() + "/" + nature.natureStr; + } else { + return this.name + "/" + nature.natureStr; + } + } else { + return this.name; + } + } + + /** + * 将term的所有分数置为0 + */ + public void clearScore() { + this.score = 0; + this.selfScore = 0; + } + + public void setSubTerm(List subTerm) { + this.subTerm = subTerm; + } + + public List getSubTerm() { + return subTerm; + } + + } diff --git a/src/main/java/org/ansj/domain/TermNatures.java b/src/main/java/org/ansj/domain/TermNatures.java index 52efdc62..555cbe5d 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/domain/TermNatures.java +++ b/src/main/java/org/ansj/domain/TermNatures.java @@ -37,16 +37,7 @@ public class TermNatures { */ public PersonNatureAttr personAttr = PersonNatureAttr.NULL; - /** - * 机构名词性 - */ - public CompanyNatureAttr companyAttr = CompanyNatureAttr.NULL; - /** - * 新词词性 - */ - public NewWordNatureAttr newWordAttr = NewWordNatureAttr.NULL; - /** * 所有的词频 */ @@ -117,14 +108,4 @@ public void setPersonNatureAttr(PersonNatureAttr personAttr) { this.personAttr = personAttr; } - public void setCompanyAttr(CompanyNatureAttr companyAttr) { - this.companyAttr = companyAttr; - } - - public void setNewWordAttr(NewWordNatureAttr newWordAttr) { - this.newWordAttr = newWordAttr; - } - - - } diff --git a/src/main/java/org/ansj/library/InitDictionary.java b/src/main/java/org/ansj/library/InitDictionary.java index fc6ffb47..6e1e07eb 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/library/InitDictionary.java +++ b/src/main/java/org/ansj/library/InitDictionary.java @@ -9,14 +9,10 @@ import love.cq.util.StringUtil; import org.ansj.dic.DicReader; -import org.ansj.domain.CompanyNatureAttr; -import org.ansj.domain.NewWordNatureAttr; import org.ansj.domain.PersonNatureAttr; import org.ansj.domain.TermNature; import org.ansj.domain.TermNatures; -import org.ansj.library.company.CompanyAttrLibrary; import org.ansj.library.name.PersonAttrLibrary; -import org.ansj.library.newWord.NewWordAttrLibrary; import org.ansj.util.MyStaticValue; public class InitDictionary { @@ -112,14 +108,6 @@ public static void initArrays(BufferedReader reader) throws Exception { HashMap personMap = new PersonAttrLibrary().getPersonMap(); PersonNatureAttr personAttr = null; - /** - * 机构名识别必备的 - */ - HashMap companyMap = new CompanyAttrLibrary().getCompanyMap(); - CompanyNatureAttr companyAttr = null; - - HashMap newWordMap = new NewWordAttrLibrary().getNewWordMap(); - NewWordNatureAttr newWordAttr = null; /** * 下面开始加载词典 @@ -146,17 +134,6 @@ public static void initArrays(BufferedReader reader) throws Exception { if ((personAttr = personMap.get(strs[1])) != null) { tn.setPersonNatureAttr(personAttr); } - // 判断是否是地名属性 - if ((companyAttr = companyMap.get(strs[1])) != null) { - tn.setCompanyAttr(companyAttr); - } - - // 判断是否是新词属性 - if ((newWordAttr = newWordMap.get(strs[1])) != null) { - //更新成词的概率 - newWordAttr.updateAll(tn.allFreq); - tn.setNewWordAttr(newWordAttr); - } termNatures[num] = tn; } @@ -186,28 +163,6 @@ public static void initArrays(BufferedReader reader) throws Exception { } } - // 机构词性补录 - Set> cnSet = companyMap.entrySet(); - for (Entry entry : cnSet) { - if (entry.getKey().length() == 1) { - c = entry.getKey().charAt(0); - if (status[c] > 1) { - continue; - } - if (status[c] == 0) { - base[c] = c; - check[c] = -1; - status[c] = 3; - words[c] = entry.getKey(); - } - - if ((tn = termNatures[c]) == null) { - tn = new TermNatures(TermNature.NULL); - } - tn.setCompanyAttr(entry.getValue()); - termNatures[c] = tn; - } - } // 简繁体字体转换 BufferedReader reader2 = DicReader.getReader("jianFan.dic"); while ((temp = reader2.readLine()) != null) { diff --git a/src/main/java/org/ansj/library/UserDefineLibrary.java b/src/main/java/org/ansj/library/UserDefineLibrary.java index ad0a1c6c..f9eaa7f0 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/library/UserDefineLibrary.java +++ b/src/main/java/org/ansj/library/UserDefineLibrary.java @@ -8,7 +8,6 @@ import java.io.IOException; import java.io.UnsupportedEncodingException; -import love.cq.domain.Branch; import love.cq.domain.Forest; import love.cq.domain.Value; import love.cq.domain.WoodInterface; diff --git a/src/main/java/org/ansj/library/company/CompanyAttrLibrary.java b/src/main/java/org/ansj/library/company/CompanyAttrLibrary.java index ba9ef779..fed20ab5 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/library/company/CompanyAttrLibrary.java +++ b/src/main/java/org/ansj/library/company/CompanyAttrLibrary.java @@ -4,10 +4,6 @@ import java.io.IOException; import java.util.HashMap; -import love.cq.util.StringUtil; - -import org.ansj.dic.DicReader; -import org.ansj.domain.CompanyNatureAttr; import org.ansj.util.MyStaticValue; /** @@ -17,47 +13,40 @@ * */ public class CompanyAttrLibrary { - private HashMap cnMap = null; + private static HashMap cnMap = null; - public CompanyAttrLibrary() { + private CompanyAttrLibrary() { } - public HashMap getCompanyMap() throws NumberFormatException, IOException { + public static HashMap getCompanyMap() { if (cnMap != null) { return cnMap; } - init(); + try { + init(); + } catch (Exception e) { + e.printStackTrace() ; + cnMap = new HashMap() ; + } return cnMap; } // company_freq - private void init() throws NumberFormatException, IOException { + private static void init() throws NumberFormatException, IOException { // TODO Auto-generated method stub BufferedReader br = null; try { - cnMap = new HashMap(); + cnMap = new HashMap(); br = MyStaticValue.getCompanReader(); String temp = null; String[] strs = null; - CompanyNatureAttr cna = null; - - int p = 0; - int b = 0; - int m = 0; - int e = 0; - int s = 0; - int allFreq = 0 ; - + int[] cna = null; while ((temp = br.readLine()) != null) { strs = temp.split("\t"); - p = Integer.parseInt(strs[1]); - b = Integer.parseInt(strs[2]); - m = Integer.parseInt(strs[3]); - e = Integer.parseInt(strs[4]); - s = Integer.parseInt(strs[5]); - allFreq = Integer.parseInt(strs[6]); - cna = new CompanyNatureAttr(p, b, m, e, s,allFreq); + cna = new int[2]; + cna[0] = Integer.parseInt(strs[1]); + cna[1] = Integer.parseInt(strs[2]); cnMap.put(strs[0], cna); } } finally { @@ -66,39 +55,4 @@ private void init() throws NumberFormatException, IOException { } } - public static double[] loadFactory() { - // TODO Auto-generated method stub - BufferedReader reader = DicReader.getReader("company/company.map"); - String temp = null; - double[] factory = new double[51]; - String[] strs = null; - int index = 0; - float fac = 0; - try { - while ((temp = reader.readLine()) != null) { - if (StringUtil.isBlank(temp = temp.trim())) { - continue; - } - strs = temp.split("\t"); - index = Integer.parseInt(strs[0]); - fac = Float.parseFloat(strs[2]); - if (index > 50) { - index = 50; - } - factory[index] += fac; - } - } catch (IOException e) { - // TODO Auto-generated catch block - System.err.println("公司频率词典加载失败!"); - e.printStackTrace(); - } finally { - try { - reader.close(); - } catch (IOException e) { - // TODO Auto-generated catch block - e.printStackTrace(); - } - } - return factory; - } } diff --git a/src/main/java/org/ansj/library/newWord/NewWordAttrLibrary.java b/src/main/java/org/ansj/library/newWord/NewWordAttrLibrary.java deleted file mode 100644 index 871ac848..00000000 --- a/src/main/java/org/ansj/library/newWord/NewWordAttrLibrary.java +++ /dev/null @@ -1,59 +0,0 @@ -package org.ansj.library.newWord; - -import java.io.BufferedReader; -import java.io.IOException; -import java.util.HashMap; - -import org.ansj.domain.NewWordNatureAttr; -import org.ansj.util.MyStaticValue; - -/** - * 新词发现的词典加载 - * - * @author ansj - * - */ -public class NewWordAttrLibrary { - private HashMap nwMap = null; - - public NewWordAttrLibrary() { - } - - public HashMap getNewWordMap() throws NumberFormatException, IOException { - if (nwMap != null) { - return nwMap; - } - init(); - return nwMap; - } - - // company_freq - - private void init() throws NumberFormatException, IOException { - // TODO Auto-generated method stub - BufferedReader br = null; - try { - nwMap = new HashMap(); - br = MyStaticValue.getNewWordReader(); - String temp = null; - String[] strs = null; - NewWordNatureAttr nna = null; - - int b = 0; - int m = 0; - int e = 0; - - while ((temp = br.readLine()) != null) { - strs = temp.split("\t"); - b = Integer.parseInt(strs[1]); - m = Integer.parseInt(strs[2]); - e = Integer.parseInt(strs[3]); - nna = new NewWordNatureAttr(b, m, e); - nwMap.put(strs[0], nna); - } - } finally { - if (br != null) - br.close(); - } - } -} diff --git a/src/main/java/org/ansj/recognition/AsianPersonRecognition.java b/src/main/java/org/ansj/recognition/AsianPersonRecognition.java index f54367d1..fae1fcfe 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/recognition/AsianPersonRecognition.java +++ b/src/main/java/org/ansj/recognition/AsianPersonRecognition.java @@ -7,6 +7,7 @@ import org.ansj.domain.PersonNatureAttr; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.domain.TermNatures; +import org.ansj.library.NatureLibrary; import org.ansj.library.NgramLibrary; import org.ansj.util.TermUtil; @@ -17,185 +18,182 @@ * */ public class AsianPersonRecognition { - private static final double[] FACTORY = { 0.16271366224044456, 0.8060521860870434, - 0.031234151672511947 }; - private boolean skip = false; - private Term[] terms; - - // 名称是否有歧异 - // public int B = -1;//0 姓氏 - // public int C = -1;//1 双名的首字 - // public int D = -1;//2 双名的末字 - // public int E = -1;//3 单名 - // public int N = -1; //4任意字 - // public int L = -1;//11 人名的下文 - // public int M = -1;//12 两个中国人名之间的成分 - // public int m = -1;//44 可拆分的姓名 - // double[] factory = {"BC", "BCD", "BCDE"} - - public AsianPersonRecognition(Term[] terms) { - this.terms = terms; - } - - public void recognition() { - List termList = recogntion_(); - for (Term term2 : termList) { - TermUtil.insertTerm(terms, term2); - } - } - - private List recogntion_() { - Term term = null; - Term tempTerm = null; - List termList = new ArrayList(); - int beginFreq = 10; - for (int i = 0; i < terms.length; i++) { - term = terms[i]; - if (term == null || !term.getTermNatures().personAttr.flag) { - continue; - } - term.score = 0; - term.selfScore = 0; - int freq = 0; - for (int j = 2; j > -1; j--) { - freq = term.getTermNatures().personAttr.getFreq(j, 0); - if ((freq > 10) || (term.getName().length() == 2 && freq > 10)) { - tempTerm = nameFind(i, beginFreq, j); - if (tempTerm != null) { - termList.add(tempTerm); - // 如果是无争议性识别 - if (skip) { - for (int j2 = i; j2 < tempTerm.getToValue(); j2++) { - if (terms[j2] != null) { - terms[j2].score = 0; - terms[j2].selfScore = 0; - } - } - i = tempTerm.getToValue() - 1; - break; - } - } - } - } - beginFreq = term.getTermNatures().personAttr.begin + 1; - } - return termList; - } - - /** - * 人名识别 - * - * @param term - * @param offe - * @param freq - */ - - private Term nameFind(int offe, int beginFreq, int size) { - // TODO Auto-generated method stub - StringBuilder sb = new StringBuilder(); - int undefinite = 0; - skip = false; - PersonNatureAttr pna = null; - int index = 0; - int freq = 0; - double allFreq = 0; - Term term = null; - int i = offe; - for (; i < terms.length; i++) { - // 走到结尾处识别出来一个名字. - if (terms[i] == null) { - continue; - } - term = terms[i]; - pna = term.getTermNatures().personAttr; - // 在这个长度的这个位置的词频,如果没有可能就干掉,跳出循环 - if ((freq = pna.getFreq(size, index)) == 0) { - return null; - } - - if (pna.allFreq > 0) { - undefinite++; - } - sb.append(term.getName()); - allFreq += Math.log(term.getTermNatures().allFreq + 1); - allFreq += -Math.log((freq)); - index++; - - if (index == size + 2) { - break; - } - } - - double score = -Math.log(FACTORY[size]); - score += allFreq; - double endFreq = 0; - // 开始寻找结尾词 - boolean flag = true; - while (flag) { - i++; - if (i >= terms.length) { - endFreq = 10; - flag = false; - } else if (terms[i] != null) { - int twoWordFreq = NgramLibrary.getTwoWordFreq(term, terms[i]); - if (twoWordFreq > 3) { - return null; - } - endFreq = terms[i].getTermNatures().personAttr.end + 1; - flag = false; - } - } - - score -= Math.log(endFreq); - score -= Math.log(beginFreq); - - if (score > -3) { - return null; - } - - if (allFreq > 0 && undefinite > 0) { - return null; - } - - skip = undefinite == 0; - term = new Term(sb.toString(), offe, TermNatures.NR); - term.selfScore = score; - - return term; - - } - - public List getNewWords() { - // TODO Auto-generated method stub - List all = new ArrayList(); - List termList = recogntion_(); - for (Term term2 : termList) { - all.add(new NewWord(term2.getName(), TermNatures.NR, term2.selfScore, 1)); - } - return all; - } - - /** - * 人名消歧,比如.邓颖超生前->邓颖 超生 前 fix to 丁颖超 生 前! - */ - public static void nameAmbiguity(Term[] terms) { - Term term = null; - Term next = null; - for (int i = 0; i < terms.length - 1; i++) { - term = terms[i]; - if (term != null && term.getTermNatures() == TermNatures.NR - && term.getName().length() == 2) { - next = terms[i + 2]; - if (next.getTermNatures().personAttr.split > 0) { - term.setName(term.getName() + next.getName().charAt(0)); - terms[i + 2] = null; - terms[i + 3] = new Term(next.getName().substring(1), next.getOffe(), - TermNatures.NULL); - TermUtil.termLink(term, terms[i + 3]); - TermUtil.termLink(terms[i + 3], next.getTo()); - } - } - } - } + private static final double[] FACTORY = { 0.16271366224044456, 0.8060521860870434, 0.031234151672511947 }; + private boolean skip = false; + private Term[] terms; + + // 名称是否有歧异 + // public int B = -1;//0 姓氏 + // public int C = -1;//1 双名的首字 + // public int D = -1;//2 双名的末字 + // public int E = -1;//3 单名 + // public int N = -1; //4任意字 + // public int L = -1;//11 人名的下文 + // public int M = -1;//12 两个中国人名之间的成分 + // public int m = -1;//44 可拆分的姓名 + // double[] factory = {"BC", "BCD", "BCDE"} + + public AsianPersonRecognition(Term[] terms) { + this.terms = terms; + } + + public void recognition() { + List termList = recogntion_(); + for (Term term2 : termList) { + TermUtil.insertTerm(terms, term2); + } + } + + private List recogntion_() { + Term term = null; + Term tempTerm = null; + List termList = new ArrayList(); + int beginFreq = 10; + for (int i = 0; i < terms.length; i++) { + term = terms[i]; + if (term == null || !term.getTermNatures().personAttr.flag) { + continue; + } + term.score = 0; + term.selfScore = 0; + int freq = 0; + for (int j = 2; j > -1; j--) { + freq = term.getTermNatures().personAttr.getFreq(j, 0); + if ((freq > 10) || (term.getName().length() == 2 && freq > 10)) { + tempTerm = nameFind(i, beginFreq, j); + if (tempTerm != null) { + termList.add(tempTerm); + // 如果是无争议性识别 + if (skip) { + for (int j2 = i; j2 < tempTerm.getToValue(); j2++) { + if (terms[j2] != null) { + terms[j2].score = 0; + terms[j2].selfScore = 0; + } + } + i = tempTerm.getToValue() - 1; + break; + } + } + } + } + beginFreq = term.getTermNatures().personAttr.begin + 1; + } + return termList; + } + + /** + * 人名识别 + * + * @param term + * @param offe + * @param freq + */ + + private Term nameFind(int offe, int beginFreq, int size) { + // TODO Auto-generated method stub + StringBuilder sb = new StringBuilder(); + int undefinite = 0; + skip = false; + PersonNatureAttr pna = null; + int index = 0; + int freq = 0; + double allFreq = 0; + Term term = null; + int i = offe; + for (; i < terms.length; i++) { + // 走到结尾处识别出来一个名字. + if (terms[i] == null) { + continue; + } + term = terms[i]; + pna = term.getTermNatures().personAttr; + // 在这个长度的这个位置的词频,如果没有可能就干掉,跳出循环 + if ((freq = pna.getFreq(size, index)) == 0) { + return null; + } + + if (pna.allFreq > 0) { + undefinite++; + } + sb.append(term.getName()); + allFreq += Math.log(term.getTermNatures().allFreq + 1); + allFreq += -Math.log((freq)); + index++; + + if (index == size + 2) { + break; + } + } + + double score = -Math.log(FACTORY[size]); + score += allFreq; + double endFreq = 0; + // 开始寻找结尾词 + boolean flag = true; + while (flag) { + i++; + if (i >= terms.length) { + endFreq = 10; + flag = false; + } else if (terms[i] != null) { + int twoWordFreq = NgramLibrary.getTwoWordFreq(term, terms[i]); + if (twoWordFreq > 3) { + return null; + } + endFreq = terms[i].getTermNatures().personAttr.end + 1; + flag = false; + } + } + + score -= Math.log(endFreq); + score -= Math.log(beginFreq); + + if (score > -3) { + return null; + } + + if (allFreq > 0 && undefinite > 0) { + return null; + } + + skip = undefinite == 0; + term = new Term(sb.toString(), offe, TermNatures.NR); + term.selfScore = score; + + return term; + + } + + public List getNewWords() { + // TODO Auto-generated method stub + List all = new ArrayList(); + List termList = recogntion_(); + for (Term term2 : termList) { + all.add(new NewWord(term2.getName(), NatureLibrary.getNature("nr"), term2.selfScore)); + } + return all; + } + + /** + * 人名消歧,比如.邓颖超生前->邓颖 超生 前 fix to 丁颖超 生 前! + */ + public static void nameAmbiguity(Term[] terms) { + Term term = null; + Term next = null; + for (int i = 0; i < terms.length - 1; i++) { + term = terms[i]; + if (term != null && term.getTermNatures() == TermNatures.NR && term.getName().length() == 2) { + next = terms[i + 2]; + if (next.getTermNatures().personAttr.split > 0) { + term.setName(term.getName() + next.getName().charAt(0)); + terms[i + 2] = null; + terms[i + 3] = new Term(next.getName().substring(1), next.getOffe(), TermNatures.NULL); + TermUtil.termLink(term, terms[i + 3]); + TermUtil.termLink(terms[i + 3], next.getTo()); + } + } + } + } } diff --git a/src/main/java/org/ansj/recognition/CompanyRecogntion.java b/src/main/java/org/ansj/recognition/CompanyRecogntion.java deleted file mode 100644 index 094546ae..00000000 --- a/src/main/java/org/ansj/recognition/CompanyRecogntion.java +++ /dev/null @@ -1,132 +0,0 @@ -package org.ansj.recognition; - -import java.util.ArrayList; -import java.util.List; - -import org.ansj.domain.CompanyNatureAttr; -import org.ansj.domain.NewWord; -import org.ansj.domain.Term; -import org.ansj.domain.TermNatures; -import org.ansj.library.company.CompanyAttrLibrary; -import org.ansj.util.TermUtil; - -/** - * 机构识别 - * - * @author ansj - * - */ -public class CompanyRecogntion { - - // private static final char[] open = {'(','（'} ; - // private static final char[] close = {')','）'} ; - // - // private boolean isOpen ; - - /** - * 2-n词概率 - */ - private static final double[] FACTORY = CompanyAttrLibrary.loadFactory(); - - private Term[] terms; - - public CompanyRecogntion(Term[] terms) { - this.terms = terms; - } - - private Term tempTerm = null; - - private int offe; - private Term beginTerm; - - public List getNewWords() { - List all = new ArrayList(); - Term term = null; - for (int i = 0; i < terms.length; i++) { - term = terms[i]; - if (term == null) { - continue; - } - term.selfScore = 0; - term.score = 0; - if (term.getTermNatures().companyAttr.bb < -0.005 && term.getTermNatures().companyAttr.b > 1000) { - double tempScore = term.getTermNatures().companyAttr.bb; - offe = term.getOffe(); - tempTerm = null; - beginTerm = term.getFrom(); - recogntion(term, tempScore); - if (maxTerm != null) { - all.add(new NewWord(maxTerm.getName(), TermNatures.NT, maxTerm.selfScore,1)); - maxTerm = null; - } - } - } - return all; - } - - public void recogntion() { - Term term = null; - for (int i = 0; i < terms.length; i++) { - term = terms[i]; - if (term == null) { - continue; - } - term.selfScore = 0; - term.score = 0; - if (term.getTermNatures().companyAttr.bb < -0.005 && term.getTermNatures().companyAttr.b > 1000) { - double tempScore = term.getTermNatures().companyAttr.bb; - offe = term.getOffe(); - tempTerm = null; - beginTerm = term.getFrom(); - recogntion(term, tempScore); - if (maxTerm != null) { - TermUtil.insertTerm(terms, maxTerm); - maxTerm = null; - } - } - } - } - - private Term maxTerm = null; - - private void recogntion(Term term, double score) { - // TODO Auto-generated method stub - String companyName = term.getName(); - CompanyNatureAttr companyAttr = null; - while ((term = term.getTo()) != null && (companyAttr = term.getTermNatures().companyAttr) != CompanyNatureAttr.NULL) { - - companyName += term.getName(); - if (companyAttr.eb < -0.005 && companyAttr.e > 200) { - score += term.getTermNatures().companyAttr.eb; - - tempTerm = new Term(companyName, offe, TermNatures.NT); - - tempTerm.selfScore = score; - // 前缀分数 - if (beginTerm == null || beginTerm.getTermNatures() == TermNatures.BEGIN) { - tempTerm.selfScore += beginTerm.getTermNatures().companyAttr.pb; - } - - // 后缀分数 - Term to = term.getTo(); - if (to == null || to.getTermNatures() == TermNatures.END) { - tempTerm.selfScore += to.getTermNatures().companyAttr.sb; - } - // 计算分数 - int length = companyName.length() > 50 ? 50 : companyName.length(); - tempTerm.selfScore *= -Math.log(1 - FACTORY[length]);// * - - // length; - if (maxTerm == null || maxTerm.selfScore > tempTerm.selfScore) { - maxTerm = tempTerm; - } - } - - if (companyAttr.mb < -0.005 && companyAttr.m > 50) { - score += term.getTermNatures().companyAttr.mb; - } else { - return; - } - } - } -} diff --git a/src/main/java/org/ansj/recognition/ForeignPersonRecognition.java b/src/main/java/org/ansj/recognition/ForeignPersonRecognition.java index bd032b9b..e53345c4 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/recognition/ForeignPersonRecognition.java +++ b/src/main/java/org/ansj/recognition/ForeignPersonRecognition.java @@ -11,6 +11,7 @@ import org.ansj.domain.NewWord; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.domain.TermNatures; +import org.ansj.library.NatureLibrary; import org.ansj.util.TermUtil; /** @@ -113,6 +114,7 @@ private boolean validate(String name) { return flag; } + @SuppressWarnings("unchecked") private void reset() { // TODO Auto-generated method stub tempList.clear(); @@ -179,7 +181,7 @@ public List getNewWords() { for (Term temp : tempList) { sb.append(temp.getName()); } - all.add(new NewWord(sb.toString(), TermNatures.NR, -1, 1)); + all.add(new NewWord(sb.toString(), NatureLibrary.getNature("nrf"), -sb.length())); reset(); } } diff --git a/src/main/java/org/ansj/recognition/NewWordRecognition.java b/src/main/java/org/ansj/recognition/NewWordRecognition.java index c9fe5c65..a466db89 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/recognition/NewWordRecognition.java +++ b/src/main/java/org/ansj/recognition/NewWordRecognition.java @@ -3,9 +3,9 @@ import love.cq.domain.SmartForest; import org.ansj.dic.LearnTool; +import org.ansj.domain.Nature; import org.ansj.domain.NewWord; import org.ansj.domain.Term; -import org.ansj.domain.TermNatures; import org.ansj.util.TermUtil; /** @@ -28,7 +28,7 @@ public class NewWordRecognition { // private int offe = -1; // private int endOffe = -1; - private TermNatures tempNatures; + private Nature tempNature; private Term from; @@ -71,8 +71,8 @@ public void recognition() { // 循环查找添加 term = terms[i]; sb.append(term.getName()); - if(branch.getStatus()==2){ - term.selfScore = branch.getParam().getScore() ; + if (branch.getStatus() == 2) { + term.selfScore = branch.getParam().getScore(); } boolean flag = true; while (flag) { @@ -90,14 +90,14 @@ public void recognition() { case 2: sb.append(term.getName()); score = branch.getParam().getScore(); - tempNatures = branch.getParam().getNature(); + tempNature = branch.getParam().getNature(); to = term.getTo(); makeNewTerm(); continue; case 3: sb.append(term.getName()); score = branch.getParam().getScore(); - tempNatures = branch.getParam().getNature(); + tempNature = branch.getParam().getNature(); to = term.getTo(); makeNewTerm(); flag = false; @@ -113,12 +113,13 @@ public void recognition() { private void makeNewTerm() { // TODO Auto-generated method stub - Term term = new Term(sb.toString(), offe, tempNatures); + Term term = new Term(sb.toString(), offe, tempNature.natureStr , 1); term.selfScore = score; - term.setNature(tempNatures.termNatures[0].nature) ; + term.setNature(tempNature); TermUtil.termLink(from, term); TermUtil.termLink(term, to); TermUtil.insertTerm(terms, term); + TermUtil.parseNatureAndSubTerm(term); } /** @@ -126,7 +127,7 @@ private void makeNewTerm() { */ private void reset() { offe = -1; - tempNatures = null; + tempNature = null; branch = forest; score = 0; sb = new StringBuilder(); diff --git a/src/main/java/org/ansj/splitWord/analysis/NlpAnalysis.java b/src/main/java/org/ansj/splitWord/analysis/NlpAnalysis.java index 694aea35..ae0d7706 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/splitWord/analysis/NlpAnalysis.java +++ b/src/main/java/org/ansj/splitWord/analysis/NlpAnalysis.java @@ -11,9 +11,10 @@ import org.ansj.dic.LearnTool; import org.ansj.domain.NewWord; import org.ansj.domain.Term; -import org.ansj.domain.TermNatures; import org.ansj.library.InitDictionary; +import org.ansj.library.NatureLibrary; import org.ansj.library.UserDefineLibrary; +import org.ansj.recognition.AsianPersonRecognition; import org.ansj.recognition.NatureRecognition; import org.ansj.recognition.NewWordRecognition; import org.ansj.recognition.NumRecognition; @@ -30,128 +31,130 @@ */ public class NlpAnalysis extends Analysis { - private LearnTool learn = null; + private LearnTool learn = null; - private SplitWord sw = null; + private SplitWord sw = null; - private static SplitWord defaultSlitWord = MyStaticValue.getBigSplitWord(); + private static SplitWord defaultSlitWord = MyStaticValue.getBigSplitWord(); - public NlpAnalysis(Reader reader, Model model, LearnTool learn) { - super(reader); - if (model != null) { - sw = new SplitWord(model); - } + public NlpAnalysis(Reader reader, Model model, LearnTool learn) { + super(reader); + if (model != null) { + sw = new SplitWord(model); + } - if (learn == null) { - this.learn = new LearnTool(); - } else { - this.learn = learn; - } - } - - /** - * 用户自定义的model， - * - * @param reader - * @param modelPath - * @param templatePath - */ - private NlpAnalysis(Model model, LearnTool learn) { - if (model != null) { - sw = new SplitWord(model); - } - if (learn == null) { - this.learn = new LearnTool(); - } else { - this.learn = learn; + if (learn == null) { + this.learn = new LearnTool(); + } else { + this.learn = learn; + } } - } - @Override - protected List getResult(final Graph graph) { - // TODO Auto-generated method stub - if (sw == null) { - sw = defaultSlitWord; + /** + * 用户自定义的model， + * + * @param reader + * @param modelPath + * @param templatePath + */ + private NlpAnalysis(Model model, LearnTool learn) { + if (model != null) { + sw = new SplitWord(model); + } + if (learn == null) { + this.learn = new LearnTool(); + } else { + this.learn = learn; + } } - Merger merger = new Merger() { - @Override - public List merger() { + @Override + protected List getResult(final Graph graph) { // TODO Auto-generated method stub - graph.walkPath(); - - // 数字发现 - if (graph.hasNum) { - NumRecognition.recognition(graph.terms); + if (sw == null) { + sw = defaultSlitWord; } - // 词性标注 - List result = getResult(); - new NatureRecognition(result).recognition(); - - learn.learn(graph); - - // 通过crf分词 - List words = sw.cut(graph.str); - - for (String word : words) { - if (word.length() == 1 || word.endsWith(".") || StringUtil.isBlank(word)) { - continue; - } - if (InitDictionary.isInSystemDic(word) || UserDefineLibrary.contains(word)) { - continue; - } - - if (word.charAt(0) < 256 || word.charAt(word.length() - 1) < 256) { - continue; - } - learn.addTerm(new NewWord(word, TermNatures.NW, -1, word.length())); - } - // 进行新词发现 - new NewWordRecognition(graph.terms, learn).recognition(); - graph.rmLittlePathByScore(); - graph.walkPathByScore(); + Merger merger = new Merger() { + @Override + public List merger() { + // TODO Auto-generated method stub + graph.walkPath(); + + // 数字发现 + if (graph.hasNum) { + NumRecognition.recognition(graph.terms); + } + + // 词性标注 + List result = getResult(); + new NatureRecognition(result).recognition(); + + learn.learn(graph); + + // 通过crf分词 + List words = sw.cut(graph.str); + + for (String word : words) { + if (word.length() == 1 || word.endsWith(".") || StringUtil.isBlank(word)) { + continue; + } + if (InitDictionary.isInSystemDic(word) || UserDefineLibrary.contains(word)) { + continue; + } + + if (word.charAt(0) < 256 || word.charAt(word.length() - 1) < 256) { + continue; + } + learn.addTerm(new NewWord(word, NatureLibrary.getNature("nw"), -word.length())); + } + // 进行新词发现 + new NewWordRecognition(graph.terms, learn).recognition(); + graph.walkPathByScore(); + + //修复人名左右连接 + AsianPersonRecognition.nameAmbiguity(graph.terms); + + // 用户自定义词典的识别 + new UserDefineRecognition(graph.terms).recognition(); + graph.walkPathByScore(); + + // 优化后重新获得最优路径 + result = getResult(); + + return result; + } + + private List getResult() { + // TODO Auto-generated method stub + List result = new ArrayList(); + int length = graph.terms.length - 1; + for (int i = 0; i < length; i++) { + if (graph.terms[i] == null) { + continue; + } + result.add(graph.terms[i]); + } + return result; + } + }; + return merger.merger(); + } - // 用户自定义词典的识别 - new UserDefineRecognition(graph.terms).recognition(); - graph.walkPathByScore(); + public static List parse(String str, Model model) { + return new NlpAnalysis(model, null).parseStr(str); + } - // 优化后重新获得最优路径 - result = getResult(); + public static List parse(String str, LearnTool learn) { + return new NlpAnalysis(null, learn).parseStr(str); + } - return result; - } + public static List parse(String str) { + return new NlpAnalysis(null, null).parseStr(str); + } - private List getResult() { - // TODO Auto-generated method stub - List result = new ArrayList(); - int length = graph.terms.length - 1; - for (int i = 0; i < length; i++) { - if (graph.terms[i] == null) { - continue; - } - result.add(graph.terms[i]); - } - return result; - } - }; - return merger.merger(); - } - - public static List parse(String str, Model model) { - return new NlpAnalysis(model, null).parseStr(str); - } - - public static List parse(String str, LearnTool learn) { - return new NlpAnalysis(null, learn).parseStr(str); - } - - public static List parse(String str) { - return new NlpAnalysis(null, null).parseStr(str); - } - - public static List parse(String str, Model model, LearnTool learn) { - return new NlpAnalysis(model, learn).parseStr(str); - } + public static List parse(String str, Model model, LearnTool learn) { + return new NlpAnalysis(model, learn).parseStr(str); + } } diff --git a/src/main/java/org/ansj/util/MathUtil.java b/src/main/java/org/ansj/util/MathUtil.java index 6d9f9eb7..ed375998 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/util/MathUtil.java +++ b/src/main/java/org/ansj/util/MathUtil.java @@ -1,8 +1,5 @@ package org.ansj.util; -import java.util.List; - -import org.ansj.domain.NewWordNatureAttr; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.library.NatureLibrary; import org.ansj.library.NgramLibrary; @@ -34,9 +31,7 @@ public static double compuScore(Term from, Term to) { } int nTwoWordsFreq = NgramLibrary.getTwoWordFreq(from, to); - double value = -Math.log(dSmoothingPara * frequency / (MAX_FREQUENCE + 80000) + (1 - dSmoothingPara) - * ((1 - dTemp) * nTwoWordsFreq / frequency + dTemp)); - + double value = -Math.log(dSmoothingPara * frequency / (MAX_FREQUENCE + 80000) + (1 - dSmoothingPara) * ((1 - dTemp) * nTwoWordsFreq / frequency + dTemp)); if (value < 0) { value += frequency; @@ -72,68 +67,8 @@ public static double compuNatureFreq(NatureTerm from, NatureTerm to) { return score; } - public static void main(String[] args) { System.out.println(Math.log(dTemp * 2)); } - /** - * 新词熵及其左右熵 - * - * @param all - */ - public static double leftRightEntropy(List all) { - // TODO Auto-generated method stub - double score = 0; - NewWordNatureAttr newWordAttr = null; - Term first = all.get(0); - - - // 查看左右链接 - int twoWordFreq = NgramLibrary.getTwoWordFreq(first.getFrom(), first); - score -= twoWordFreq; - - - // 查看右连接 - int length = all.size() - 1; - Term end = all.get(all.size() - 1); - twoWordFreq = NgramLibrary.getTwoWordFreq(end, end.getTo()); - score -= twoWordFreq; - - - // 查看内部链接 - for (int i = 0; i < length; i++) { - score -= NgramLibrary.getTwoWordFreq(all.get(i), all.get(i + 1)); - } - if (score < -3) { - return 0; - } - - - // 首字分数 - newWordAttr = first.getTermNatures().newWordAttr; - score += getTermScore(newWordAttr, newWordAttr.getB()); - // 末字分数 - newWordAttr = end.getTermNatures().newWordAttr; - score += getTermScore(newWordAttr, newWordAttr.getE()); - // 中词分数 - double midelScore = 0 ; - Term term = null ; - for (int i = 1; i < length ; i++) { - term = all.get(i) ; - newWordAttr = term.getTermNatures().newWordAttr; - midelScore += getTermScore(newWordAttr, newWordAttr.getM()); - } - score += midelScore/(length) ; - return score; - } - - private static double getTermScore(NewWordNatureAttr newWordAttr, int freq) { - if(newWordAttr==NewWordNatureAttr.NULL){ - return 3 ; - } - return (freq / (double) (newWordAttr.getAll() + 1)) * Math.log(500000 / (double) (newWordAttr.getAll() + 1)); - } - - } diff --git a/src/main/java/org/ansj/util/TermUtil.java b/src/main/java/org/ansj/util/TermUtil.java index d1dc77fb..90172eae 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/util/TermUtil.java +++ b/src/main/java/org/ansj/util/TermUtil.java @@ -1,9 +1,14 @@ package org.ansj.util; +import java.util.HashMap; import java.util.List; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.domain.TermNatures; +import org.ansj.library.NatureLibrary; +import org.ansj.library.company.CompanyAttrLibrary; +import org.ansj.recognition.ForeignPersonRecognition; +import org.ansj.recognition.NatureRecognition; /** * term的操作类 @@ -44,11 +49,11 @@ public static void insertTerm(Term[] terms, Term term) { Term temp = terms[term.getOffe()]; if (temp == null) { terms[term.getOffe()] = term; - }else{ - if(temp.getNext()!=null){ - term.setNext(temp.getNext()) ; + } else { + if (temp.getNext() != null) { + term.setNext(temp.getNext()); } - temp.setNext(term) ; + temp.setNext(term); } } @@ -76,4 +81,56 @@ protected static Term setToAndfrom(Term to, Term from) { to.setFrom(from); return from; } + + private static final HashMap companyMap = CompanyAttrLibrary.getCompanyMap(); + + /** + * 得到细颗粒度的分词，并且确定词性 + * + * @return 返回是null说明已经是最细颗粒度 + */ + public static void parseNatureAndSubTerm(Term term) { + + String name = term.getName() ; + int offe = term.getOffe() ; + + if (name.length() <= 3) { + return ; + } + + List words = MyStaticValue.getMinSplitWord().cut(name); + + if (words.size() == 1) { + return ; + } + + //是否是外国人名 + if(ForeignPersonRecognition.isFName(name)){ + term.setNature(NatureLibrary.getNature("nrf")) ; + return ; + } + + + List subTerm = NatureRecognition.recognition(words, offe); + + + //判断是否是机构名 + term.setSubTerm(subTerm) ; + Term first = subTerm.get(0) ; + Term last = subTerm.get(subTerm.size()-1) ; + int[] is = companyMap.get(first.getName()) ; + int all = 0 ; +// if(is!=null){ +// all+=is[0] ; +// } + is = companyMap.get(last.getName()) ; + if(is!=null){ + all+=is[1] ; + } + + if(all>1000){ + term.setNature(NatureLibrary.getNature("nt")) ; + return ; + } + } } diff --git a/src/main/java/org/ansj/util/WordAlert.java b/src/main/java/org/ansj/util/WordAlert.java index 72b1e22a..3d757094 100644 --- a/src/main/java/org/ansj/util/WordAlert.java +++ b/src/main/java/org/ansj/util/WordAlert.java @@ -253,7 +253,7 @@ public static String alertNumber(String temp, int start, int end) { return sb.toString(); } - private static char[] alertStr(String str) { + public static char[] alertStr(String str) { char[] chars = new char[str.length()]; for (int i = 0; i < chars.length; i++) { chars[i] = CHARCOVER[str.charAt(i)]; diff --git a/src/main/resources/company/company.data b/src/main/resources/company/company.data index 4669e5fe..4569b029 100644 --- a/src/main/resources/company/company.data +++ b/src/main/resources/company/company.data @@ -1,44146 +1,3008 @@ -－ 0 0 0 0 4 4 -— 13 0 0 0 2 306 -― 0 0 819 5 0 1 -！ 0 0 0 0 12 665 -＄ 0 1 0 0 0 1 -( 0 0 243598 0 0 1 -（ 74 857 452871 0 98 4316 -) 0 0 83881 0 0 1 -） 33 0 79420 0 52 4316 -， 2131 0 0 0 884 74920 -、 1562 0 0 0 0 23116 -． 1 0 0 0 0 2 -。 0 0 0 0 332 35985 -： 78 6 0 0 0 3258 -； 95 7 0 0 0 2636 -？ 0 0 0 0 0 771 -＿ 0 1 0 0 0 1 -｀ 0 1 0 0 0 1 -’ 0 0 0 0 2 205 -“ 155 0 0 0 0 7970 -” 4 0 0 0 0 7943 -′ 0 0 1 0 0 1 -〈 3 0 0 0 0 5 -〉 0 0 0 0 0 5 -《 267 0 0 0 0 1940 -》 5 0 0 0 0 1940 -「 21 0 0 0 0 1 -」 3 0 0 0 0 1 -〔 0 2 561 0 0 0 -〕 0 0 74 0 0 0 -阿 0 3945 8130 1 0 94 -阿坝 0 436 139 0 0 0 -阿波罗 0 68 375 0 0 2 -阿伯丁 0 0 3 0 0 0 -阿布扎比 0 0 5 0 0 5 -阿部 0 1 3 0 0 0 -阿昌族 0 0 1 0 0 1 -阿城 0 35 94 1 0 0 -阿城市 0 107 61 0 0 0 -阿德莱德 0 0 2 0 0 0 -阿迪达斯 0 1 6 0 0 4 -阿弟 0 2 6 0 0 0 -阿爹 0 0 1 0 0 0 -阿斗 0 2 6 0 0 0 -阿尔卑斯 0 9 22 0 0 0 -阿尔卑斯山 0 0 2 0 0 0 -阿尔法 0 68 187 2 0 1 -阿尔及利亚 0 8 4 0 0 57 -阿尔派 0 6 22 0 0 0 -阿尔萨斯 0 0 3 0 0 0 -阿尔山 0 34 11 0 0 0 -阿方 0 1 3 0 0 3 -阿房宫 0 2 21 0 0 0 -阿飞 0 23 14 0 0 0 -阿富汗 0 5 1 0 0 14 -阿哥 0 7 9 0 0 1 -阿根廷 0 15 6 0 0 37 -阿胶 0 1 221 2 0 0 -阿克拉 0 1 0 0 0 0 -阿克苏 0 2142 1003 0 0 0 -阿克苏河 0 0 1 0 0 0 -阿拉伯 0 19 23 0 0 86 -阿拉伯胶 0 0 1 0 0 0 -阿拉伯语 0 0 4 0 0 0 -阿拉木图 0 1 5 0 0 13 -阿拉善 0 88 74 0 0 1 -阿拉善盟 0 70 60 0 0 0 -阿拉斯加 0 1 6 0 0 0 -阿勒泰 0 67 77 0 0 0 -阿里 0 221 486 1 0 9 -阿里安 0 1 2 0 0 2 -阿里山 0 11 51 0 0 0 -阿联酋 0 96 7 0 0 6 -阿鲁巴 0 1 0 0 0 0 -阿鲁沙 0 0 1 0 0 0 -阿妈 0 5 6 0 0 1 -阿曼 0 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0 2 -底盘 0 1 162 0 0 0 -底片 0 0 3 0 0 0 -底下 0 0 2 0 0 9 -底线 0 1 3 0 0 1 -底蕴 0 0 1 0 0 5 -底座 0 0 18 0 0 5 -柢 0 0 3 0 0 0 -砥 0 2 58 0 0 0 -骶 0 0 2 0 0 1 -地 0 241 11997 60 2 2379 -地板 0 11 3937 0 0 3 -地板革 0 0 26 0 0 0 -地板蜡 0 0 3 0 0 0 -地磅 0 3 91 2 0 0 -地堡 0 0 2 0 0 0 -地标 0 3 24 0 0 0 -地表 0 0 2 0 0 4 -地表水 0 0 1 0 0 1 -地鳖虫 0 0 2 0 0 0 -地波 0 0 5 0 0 0 -地层 0 0 3 0 0 2 -地产 0 7 1570 0 0 6 -地秤 0 0 2 0 0 0 -地处 0 0 2 0 6 42 -地磁 0 0 15 0 0 1 -地大物博 0 0 1 0 0 0 -地带 0 1 280 0 0 12 -地道 0 3 44 0 0 5 -地地道道 0 0 4 0 0 2 -地点 0 0 3 0 0 30 -地段 0 0 5 0 0 11 -地对空 0 0 2 0 0 0 -地方 2 163 1147 19 1 454 -地方病 0 0 7 0 0 0 -地方官 0 2 0 0 0 0 -地方军 0 2 1 0 0 1 -地方志 0 0 20 0 0 0 -地沟 0 0 10 0 0 0 -地瓜 0 17 107 0 0 0 -地光 0 0 5 0 0 0 -地黄 0 3 15 0 0 0 -地火 0 1 1 0 0 0 -地基 0 6 161 1 0 3 -地级 0 0 1 0 0 2 -地极 0 1 4 0 0 0 -地价 0 0 49 0 0 6 -地角 0 2 24 0 0 0 -地脚 0 0 5 0 0 0 -地久天长 0 1 7 0 0 0 -地勘 0 3 65 0 0 1 -地炕 0 0 1 0 0 0 -地壳 0 1 4 0 0 1 -地矿 0 3 197 0 0 2 -地矿部 0 14 0 0 0 2 -地矿厅 0 0 1 0 0 4 -地拉那 0 0 1 0 0 2 -地雷 0 1 1 0 0 1 -地梨 0 0 1 0 0 0 -地理 0 5 105 0 4 23 -地理学 0 0 2 0 0 1 -地力 0 1 27 0 0 0 -地利 0 6 99 0 0 1 -地漏 0 0 17 0 0 0 -地炉 0 0 1 0 0 0 -地脉 0 0 11 0 0 0 -地面 0 1 228 4 0 44 -地面站 0 0 1 0 0 1 -地面砖 0 0 13 0 0 0 -地名 0 3 19 0 0 3 -地膜 0 1 44 0 0 3 -地盘 0 0 7 0 0 7 -地皮 0 1 1 0 0 2 -地平线 0 27 188 0 0 2 -地铺 0 0 12 2 0 0 -地气 0 0 1 0 0 0 -地勤 0 1 8 0 0 0 -地球 0 29 206 0 0 37 -地球村 0 20 61 0 0 5 -地球化学 0 1 11 0 1 0 -地球仪 0 1 7 0 0 0 -地区 5 59 7514 143 0 1190 -地区性 0 5 1 2 0 10 -地热 0 2 276 0 0 0 -地上 0 0 2 0 0 23 -地市 0 0 5 0 0 0 -地势 0 0 26 0 0 2 -地税 0 0 16 0 0 4 -地税局 0 3 25 23 0 8 -地税所 0 0 2 31 0 0 -地摊 0 11 27 4 0 1 -地坛 0 0 7 0 0 7 -地毯 0 10 2842 25 0 5 -地铁 0 9 136 0 0 13 -地铁站 0 0 19 0 0 3 -地头 0 0 1 0 0 2 -地图 0 0 54 0 0 7 -地委 0 1 8 0 0 26 -地位 0 0 1 0 0 216 -地温 0 2 35 0 0 0 -地物 0 0 10 0 0 0 -地下 0 12 160 1 2 35 -地下室 0 0 6 0 0 3 -地下水 0 0 14 0 0 7 -地下铁道 0 0 21 0 0 0 -地县 0 0 4 0 0 1 -地线 0 0 13 0 0 0 -地心 0 0 26 0 0 1 -地心引力 0 0 2 0 0 0 -地形 1 0 1 0 0 5 -地学 0 0 4 0 0 0 -地压 0 0 1 0 0 0 -地衣 0 0 9 0 0 0 -地狱 0 5 6 0 0 1 -地域 0 0 2 0 0 24 -地缘 0 1 104 0 0 5 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-硝化棉 0 1 7 0 0 0 -硝石 0 0 2 0 0 0 -硝酸 0 0 6 0 0 0 -硝酸铵 0 2 0 0 0 1 -硝酸钾 0 0 6 0 0 0 -硝酸盐 0 0 1 0 0 2 -硝烟 0 0 1 0 0 5 -硝盐 0 0 4 0 0 0 -销 0 4 1871 427 0 28 -销钉 0 0 11 0 0 0 -销行 0 0 1 0 0 0 -销毁 0 0 1 0 0 31 -销魂 0 0 1 0 0 0 -销货 0 0 5 2 0 1 -销假 0 0 1 0 0 0 -销价 0 0 2 0 0 0 -销量 0 0 5 0 0 9 -销路 0 1 1 1 0 9 -销声匿迹 0 2 0 0 0 3 -销售 1 92 233743 3217 8 193 -销售点 0 1 14 294 0 1 -销售科 0 0 214 490 0 0 -销售商 0 1 166 40 0 5 -销售网 0 0 24 53 0 0 -销售员 0 0 8 7 0 5 -销子 0 0 5 0 0 0 -箫 0 10 58 1 0 2 -潇 0 127 663 2 0 0 -潇洒 0 23 33 0 0 13 -潇水 0 1 2 0 0 0 -潇潇 0 24 49 0 0 0 -霄 0 25 495 3 0 0 -霄汉 0 2 9 0 0 0 -嚣 0 1 38 0 0 0 -嚣张 0 1 1 0 0 0 -崤 0 1 11 0 0 0 -淆 0 1 0 0 0 1 -小 1 5589 26135 80 3 580 -小霸王 0 18 101 1 0 0 -小白菜 0 1 4 0 0 1 -小白鹭 0 0 1 0 0 15 -小百货 0 4 189 19 0 0 -小班 0 0 2 0 0 0 -小半 0 0 2 0 0 0 -小宝宝 0 0 3 1 0 2 -小报 0 0 1 0 0 1 -小本经营 0 4 0 1 0 0 -小本生意 0 3 2 1 0 1 -小辫 0 0 2 0 0 1 -小辫子 0 3 1 0 0 0 -小博士 0 25 62 0 0 0 -小不点儿 0 1 1 0 0 0 -小菜 0 4 18 0 0 1 -小仓 0 0 8 0 0 0 -小曹娥镇 0 0 22 0 0 0 -小肠 0 1 3 0 0 0 -小炒 0 0 3 0 0 0 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7 33 -一家一户 0 2 3 0 0 2 -一家子 0 0 5 0 0 0 -一剪梅 0 2 14 0 0 1 -一见倾心 0 1 1 0 0 0 -一见钟情 0 4 3 0 0 1 -一角 0 4 10 0 0 13 -一经 0 0 5 0 0 6 -一举 0 1 3 0 0 21 -一举成名 0 2 8 0 0 0 -一决雌雄 0 0 0 0 1 0 -一刻 0 0 8 0 0 15 -一块 1 0 7 0 0 2 -一来 0 0 10 0 0 5 -一来二去 0 0 1 0 0 0 -一览 0 8 42 0 0 1 -一力 0 12 135 0 0 0 -一连 0 0 3 35 0 10 -一流 0 7 47 0 0 48 -一路 0 60 217 2 0 21 -一路平安 0 3 7 0 0 0 -一路顺风 0 2 5 0 0 2 -一落千丈 0 1 2 0 0 1 -一律 0 0 1 0 0 34 -一马平川 0 0 1 0 0 0 -一棉 0 1 40 2 0 0 -一面 0 1 18 0 0 14 -一鸣惊人 0 0 2 0 0 2 -一目了然 0 1 1 0 0 5 -一年四季 0 0 1 0 0 8 -一诺千金 0 4 18 0 0 1 -一派 0 3 99 1 0 28 -一品 0 300 1461 2 0 5 -一品红 0 12 62 2 0 0 -一期 0 1 14 0 0 0 -一齐 0 1 2 0 0 7 -一起 0 23 45 1 1 225 -一气 0 5 17 1 0 0 -一汽 0 279 506 5 0 3 -一切 1 4 11 0 0 177 -一轻 0 0 46 0 0 2 -一穷二白 0 1 0 0 0 0 -一日千里 0 0 1 0 0 0 -一日游 0 0 16 0 0 4 -一身 0 5 28 1 0 7 -一生 0 43 333 0 0 39 -一生一世 0 3 3 0 0 0 -一时 0 1 1 0 2 33 -一时间 0 1 0 0 0 4 -一世 0 11 39 0 0 0 -一是一 0 0 2 0 0 0 -一手 0 2 28 0 1 28 -一手一足 0 0 1 0 0 0 -一手遮天 0 1 1 0 0 0 -一瞬 0 1 5 0 0 1 -一瞬间 0 4 0 0 0 0 -一体 0 12 110 2 0 30 -一体化 0 2 124 3 0 63 -一条龙 0 6 57 4 0 9 -一通百通 0 0 5 0 0 0 -一同 0 5 26 0 1 12 -一统天下 0 2 2 0 0 3 -一拖 0 208 158 0 0 1 -一网打尽 0 3 3 0 0 0 -一味 0 1 39 0 0 11 -一窝蜂 0 0 1 0 0 0 -一无 0 0 3 0 0 0 -一五一十 0 1 1 0 0 1 -一席之地 0 2 2 0 0 6 -一下 0 0 9 0 0 63 -一线 0 56 212 3 0 12 -一向 0 1 2 0 0 22 -一小撮 1 0 0 0 0 0 -一些 4 0 1 1 4 910 -一心 0 48 223 0 0 8 -一心一意 0 3 4 0 0 1 -一言九鼎 0 3 4 0 0 2 -一言堂 0 1 1 0 0 0 -一眼 0 1 3 0 0 4 -一氧化碳 0 0 4 0 0 6 -一样 0 3 15 1 3 175 -一药 0 0 22 0 0 0 -一业 0 2 9 0 0 1 -一一 0 41 269 3 0 12 -一隅 0 1 3 1 0 5 -一元 0 50 138 0 0 0 -一月 0 2 2 0 0 175 -一再 0 0 0 0 3 26 -一则 0 0 1 0 1 4 -一针 0 1 20 0 0 1 -一阵 0 0 1 0 0 25 -一阵风 0 2 2 0 0 2 -一枝独秀 0 1 2 0 0 1 -一直 0 4 7 0 2 184 -一致 0 6 94 0 0 142 -一中 0 10 194 43 0 5 -一字千金 0 1 1 0 0 0 -伊 0 2153 10115 3 0 101 -伊比利亚 0 4 3 0 0 0 -伊川 0 66 84 0 0 0 -伊川县 0 157 108 0 0 0 -伊春 0 547 653 0 0 0 -伊春市 0 2855 431 1 0 0 -伊甸园 0 28 101 2 0 1 -伊都锦 0 1 2 0 0 0 -伊豆 0 5 8 0 0 0 -伊尔 0 28 255 2 0 0 -伊尔库茨克 0 0 5 0 0 0 -伊方 0 0 15 0 0 6 -伊克昭盟 0 9 1 0 0 3 -伊拉克 0 5 1 0 0 384 -伊朗 0 61 14 0 0 105 -伊犁 0 331 307 0 0 0 -伊丽莎白 0 15 16 0 0 1 -伊利 0 189 298 0 0 22 -伊林 0 8 41 0 0 0 -伊盟 0 8 15 0 0 5 -伊敏 0 8 13 0 0 0 -伊宁 0 53 70 0 0 0 -伊宁市 0 93 41 1 0 0 -伊始 0 4 2 0 0 11 -伊士曼 0 9 56 0 0 0 -伊斯兰 0 7 83 0 0 49 -伊斯兰教 0 0 7 0 0 17 -伊藤 0 39 71 0 0 1 -伊图里河 0 8 3 0 0 0 -衣 0 615 13489 64 3 19 -衣被 0 1 0 0 0 15 -衣钵 0 0 1 0 0 0 -衣橱 0 4 106 11 0 0 -衣袋 0 0 3 0 0 1 -衣分 0 0 6 1 0 0 -衣服 0 17 320 9 0 29 -衣勾 0 0 1 0 0 0 -衣钩 0 0 1 0 0 0 -衣冠 0 2 6 0 0 0 -衣柜 0 4 203 18 0 0 -衣夹 0 0 22 0 0 0 -衣架 0 1 972 9 0 0 -衣角 0 0 2 0 0 0 -衣裤 0 2 16 1 0 1 -衣料 0 0 8 0 0 0 -衣领 0 1 2 0 0 2 -衣帽 0 1 113 1 0 0 -衣帽架 0 0 10 0 0 0 -衣帽间 0 0 1 0 0 0 -衣衫 0 0 6 0 0 2 -衣裳 0 4 48 0 0 1 -衣食 0 1 4 0 0 2 -衣食住行 0 1 0 0 0 4 -衣饰 0 17 77 5 0 2 -衣物 0 3 19 0 0 8 -衣箱 0 0 2 0 0 0 -衣袖 0 0 1 0 0 2 -衣着 0 1 8 0 0 6 -衣装 0 5 7 0 0 0 -医 0 47 1688 3 0 6 -医大 0 2 29 1 0 1 -医道 0 1 7 0 0 1 -医德 0 0 5 0 0 3 -医护 0 1 18 0 0 15 -医技 0 0 8 0 0 1 -医科 0 2 199 0 0 18 -医科院 0 3 5 1 0 0 -医理 0 0 1 0 0 0 -医疗 0 39 21575 36 0 132 -医疗费 0 0 2 0 0 3 -医疗站 0 0 1 13 0 5 -医生 0 1 103 3 1 66 -医圣 0 0 50 0 0 0 -医师 0 1 15 1 0 7 -医书 0 0 2 0 0 2 -医术 0 0 4 0 0 4 -医务 0 0 5 0 0 20 -医务室 0 0 1 145 0 1 -医务所 0 0 1 18 0 0 -医学 0 21 2638 11 5 31 -医学会 0 1 15 4 0 10 -医学院 0 1 164 145 2 10 -医药 0 96 27768 168 0 63 -医药箱 0 0 10 0 0 0 -医用 0 8 2759 0 0 5 -医院 0 4 370 1145 10 251 -医治 0 0 6 0 0 8 -依 0 1320 7696 2 0 15 -依次 0 1 0 0 0 12 -依存 0 0 2 0 0 8 -依多金 0 0 10 0 0 4 -依法 0 2 6 0 9 178 -依旧 0 1 19 0 0 14 -依据 1 0 0 0 0 49 -依靠 1 0 4 1 8 106 -依赖 0 2 1 0 0 41 -依恋 0 15 60 0 0 1 -依凭 0 1 0 0 0 0 -依然 0 41 76 1 0 94 -依山傍水 0 0 1 0 0 1 -依顺 0 4 30 0 0 0 -依托 0 2 16 0 0 36 -依偎 0 0 1 0 0 5 -依稀 0 3 1 0 0 3 -依依 0 60 187 0 0 3 -依依不舍 0 10 7 0 0 4 -依照 0 0 2 0 0 34 -咿 0 6 21 0 0 1 -咿呀 0 9 13 0 0 1 -咿咿呀呀 0 4 3 0 0 0 -铱 0 9 162 5 0 2 -铱星 0 4 32 0 0 0 -猗 0 4 18 0 0 0 -揖 0 12 7 0 0 0 -壹 0 274 1885 1 0 0 -欹 0 0 8 0 0 0 -漪 0 10 109 0 0 0 -噫 0 0 1 0 0 0 -黟 0 0 12 0 0 0 -黟县 0 227 126 0 0 0 -仪 0 142 7422 71 0 1 -仪表 0 13 17017 71 0 2 -仪表厂 0 0 399 2840 0 0 -仪表盘 0 0 3 0 0 0 -仪化 0 6 38 0 0 0 -仪节 0 0 2 0 0 0 -仪陇 0 33 146 0 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0 0 1 0 0 6 -移民 0 4 294 4 0 59 -移民局 0 0 3 1 0 1 -移位 0 1 3 0 0 0 -移植 0 0 24 0 0 8 -痍 0 0 4 0 0 0 -遗 0 3 17 0 0 2 -遗产 0 0 13 0 0 16 -遗传 0 0 15 0 0 7 -遗风 0 2 3 0 0 3 -遗留 0 0 1 0 0 16 -遗失 0 3 4 0 0 2 -遗忘 0 2 5 0 0 4 -遗文 0 0 1 0 0 0 -遗物 0 0 1 0 0 5 -遗训 0 0 1 0 0 0 -遗址 0 0 37 0 0 12 -遗族 0 0 1 0 0 0 -颐 0 183 2203 1 0 1 -颐和园 0 1 28 1 0 2 -颐养 0 2 52 0 0 0 -颐中 0 24 40 0 0 0 -疑 0 1 24 1 0 2 -疑难 0 5 25 0 0 4 -疑难病 0 2 39 0 0 1 -嶷 0 1 38 0 0 0 -彝 0 35 99 0 0 2 -彝山 0 1 4 0 0 0 -彝族 0 4 296 0 0 26 -乙 0 57 954 0 1 2 -乙辰 0 1 22 0 0 0 -乙醇 0 0 44 0 0 0 -乙方 0 1 18 0 0 8 -乙肝 0 0 6 0 0 3 -乙级 0 0 2 0 0 0 -乙醚 0 0 2 0 0 0 -乙醛 0 0 2 0 0 0 -乙炔 0 2 381 1 0 0 -乙酸 0 0 3 0 0 0 -乙烷 0 0 7 0 0 0 -乙未 0 0 3 0 0 0 -乙烯 0 3 191 0 0 9 -乙酉 0 0 11 0 0 0 -已 0 5 161 0 75 1609 -已经 2 4 7 0 23 459 -已然 0 0 3 0 0 2 -以 55 207 1442 2 34 2362 -以北 0 0 1 0 0 10 -以便 0 0 2 0 0 43 -以诚相待 0 3 0 0 0 1 -以东 0 1 8 0 0 2 -以法 0 1 15 0 0 2 -以方 0 1 0 0 0 19 -以观后效 0 0 2 0 0 0 -以后 2 8 5 0 4 131 -以及 19 2 10 1 11 452 -以军 0 0 3 0 0 14 -以来 1 0 5 0 0 448 -以南 0 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8 +东兴市 309 0 +丹东市 8027 0 +简阳市 1420 0 +瑞安市 5183 0 +个体户 11 293 +沾益县 310 0 +东光县 474 0 +东兴区 232 0 +展览会 2 245 +峨眉山 257 0 +商丘市 2980 0 +清丰县 759 0 diff --git a/src/main/resources/company/company.map b/src/main/resources/company/company.map deleted file mode 100644 index 0adff1d6..00000000 --- a/src/main/resources/company/company.map +++ /dev/null @@ -1,77 +0,0 @@ -1 3 3.64114832594e-07 -2 66 8.01052631707e-06 -3 5289 0.000641934449863 -4 13783 0.00167286491255 -5 39499 0.00479405725754 -6 46231 0.00561113094188 -7 289443 0.0351301631635 -8 354050 0.0429716188266 -9 630113 0.0764778298368 -10 516461 0.0626837035188 -11 1170169 0.142025296514 -12 911904 0.110679257434 -13 1270963 0.154258826659 -14 889352 0.107942084866 -15 721556 0.0875764140491 -16 454968 0.0552201990519 -17 322710 0.0391678325421 -18 215975 0.0262132336565 -19 136492 0.0165662539101 -20 90820 0.0110229696987 -21 54362 0.00659800350982 -22 32202 0.00390840861306 -23 19424 0.00235752216944 -24 13402 0.00162662232881 -25 8315 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1.21371610865e-07 -66 1 1.21371610865e-07 -67 1 1.21371610865e-07 -68 3 3.64114832594e-07 -69 1 1.21371610865e-07 -70 1 1.21371610865e-07 -71 1 1.21371610865e-07 -72 1 1.21371610865e-07 -78 2 2.42743221729e-07 -79 1 1.21371610865e-07 -81 1 1.21371610865e-07 -83 2 2.42743221729e-07 -105 1 1.21371610865e-07 -109 1 1.21371610865e-07 \ No newline at end of file diff --git a/src/test/java/org/ansj/demo/NlpDemo.java b/src/test/java/org/ansj/demo/NlpDemo.java index fae406f5..af059ffb 100644 --- a/src/test/java/org/ansj/demo/NlpDemo.java +++ b/src/test/java/org/ansj/demo/NlpDemo.java @@ -27,8 +27,6 @@ public static void main(String[] args) throws IOException { //关闭人名识别 learn.isAsianName = false ; - //关闭机构名识别 - learn.isCompany= false ; //关闭外国人名识别 learn.isForeignName=false ; diff --git a/src/test/java/org/ansj/test/BigSplitWordTest.java b/src/test/java/org/ansj/test/BigSplitWordTest.java new file mode 100644 index 00000000..b233a535 --- /dev/null +++ b/src/test/java/org/ansj/test/BigSplitWordTest.java @@ -0,0 +1,9 @@ +package org.ansj.test; + +import org.ansj.util.MyStaticValue; + +public class BigSplitWordTest { + public static void main(String[] args) { + System.out.println(MyStaticValue.getBigSplitWord().cut("协会主席亚拉·巴洛斯说他们是在1990年开始寻找野生金刚鹦鹉的")); + } +} diff --git a/src/test/java/org/ansj/test/CompanyTest.java b/src/test/java/org/ansj/test/CompanyTest.java index 3313239f..b006712d 100644 --- a/src/test/java/org/ansj/test/CompanyTest.java +++ b/src/test/java/org/ansj/test/CompanyTest.java @@ -16,13 +16,12 @@ */ public class CompanyTest { public static void main(String[] args) throws IOException { - List all = new ArrayList(); - String example = "江苏宏宝五金股份有限公司（以下简称“本公司”）于2012年11月9日接到实际控制人" + "江苏宏宝集团有限公司（以下简称“宏宝集团”）通知，" + "宏宝集团将其所持本公司无限售条件流通股份500万股（占公司总股本的2．72％）质押给" - + "华夏银行股份有限公司苏州分行，为" + "张家港市宏大钢管有限公司向华夏银行股份有限公司苏州分行" + "申请最高融资额提供担保，股权质押登记日为2012年11月8日，质押期限至2013年11月5日止；同日，" + "宏宝集团" - + "将其所持本公司无限售条件流通股份1000万股（占公司总股本的5．43％）质押给" + "江苏张家港农村商业银行股份有限公司，为张家港保税区" + "康龙国际贸易有限公司向" - + "江苏张家港农村商业银行股份有限公司申请的流动资金贷款提供担保，股权质押登记日为2012年11月8日，质押期限至2014年11月5日止。上述质押登记手续已在中国证券登记结算有限责任公司深圳分公司办理完毕。"; + List all = new ArrayList(); + String example = "江苏宏宝五金股份有限公司（以下简称“本公司”）于2012年11月9日接到实际控制人" + "江苏宏宝集团有限公司（以下简称“宏宝集团”）通知，" + "宏宝集团将其所持本公司无限售条件流通股份500万股（占公司总股本的2．72％）质押给" + "华夏银行股份有限公司苏州分行，为" + + "张家港市宏大钢管有限公司向华夏银行股份有限公司苏州分行" + "申请最高融资额提供担保，股权质押登记日为2012年11月8日，质押期限至2013年11月5日止；同日，" + "宏宝集团" + "将其所持本公司无限售条件流通股份1000万股（占公司总股本的5．43％）质押给" + + "江苏张家港农村商业银行股份有限公司，为张家港保税区" + "康龙国际贸易有限公司向" + "江苏张家港农村商业银行股份有限公司申请的流动资金贷款提供担保，股权质押登记日为2012年11月8日，质押期限至2014年11月5日止。上述质押登记手续已在中国证券登记结算有限责任公司深圳分公司办理完毕。"; System.out.println(example); - + all.add(example); example = " 新浪体育讯　北京时间4月15日03:00(英国当地时间14日20:00)，2009/10赛季英格兰足球超级联赛第34轮一场焦点战在白鹿巷球场展开角逐，阿森纳客场1比2不敌托特纳姆热刺，丹尼-罗斯和拜尔先入两球，本特纳扳回一城。阿森纳仍落后切尔西6分(净胜球少15个)，夺冠几成泡影。热刺近 7轮联赛取得6胜，继续以1分之差紧逼曼城。"; all.add(example); @@ -32,7 +31,7 @@ public static void main(String[] args) throws IOException { all.add("蓝鼎集团资产总额为79.49亿元，净资产9.00亿元。2010年蓝鼎集团总资产64.21亿元，其中所有者权益2.19亿元。这意味着，2010年和2011年蓝鼎集团的资产负债率分别高达96.6%和88.34%。如此高的资产负债率在A股房地产类上市公司中较为少见。有关数据显示，在135家房地产上市公司中，2011年资产负债率高于88%的仅有3家公司，分别是*ST园城[10.61 -0.09% 股吧 研报](107.7%)、高新发展[6.72 -0.59% 股吧 研报](95.5%)以及鲁商置业[4.18 0.48% 股吧 研报](92%)。"); all.add("能不能试试这个 西伯利亚雅特大教堂位于俄罗斯东西伯利亚地区"); all.add("【10000亿——阿里巴巴称淘宝和天猫本年度的总零售额突破 10000亿】 阿里巴巴还公布了其它有趣的数据：2012 年第 3 季度中国第三方互联网支付市场交易规模达到 9764 亿元人民币，支付宝占 46.9%，财付通占 20.4%，银联在线占 11.5%"); - + all.add("电子科技大学成都学院云计算系大一新生唐鑫不幸患上了白血病，急需A型血且血小板浓度在150以上，最好是男性（无病史，近日未摄入药物）。愿意帮助她的小伙伴请与唐鑫妈妈联系，电话号码：13219119727。唐鑫现在在成都军区总医院，请大家相互转发，来成都帮她渡过难关，真诚感谢您的爱心。"); LearnTool learn = new LearnTool(); for (String string : all) { List parse = NlpAnalysis.parse(string, learn); diff --git a/src/test/java/org/ansj/test/ForeignPersonRecongnitionTest.java b/src/test/java/org/ansj/test/ForeignPersonRecongnitionTest.java index 172722f9..024caea9 100644 --- a/src/test/java/org/ansj/test/ForeignPersonRecongnitionTest.java +++ b/src/test/java/org/ansj/test/ForeignPersonRecongnitionTest.java @@ -4,12 +4,12 @@ import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.recognition.NatureRecognition; +import org.ansj.splitWord.analysis.NlpAnalysis; import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis; public class ForeignPersonRecongnitionTest { public static void main(String[] args) { - List parse = ToAnalysis.parse("俞志龙和陈举亚是南京维数公司的同事 ,保护协会，协会主席亚拉·巴洛斯说他们是在1990年开始寻找野生金刚鹦鹉的，最后终于找到了唯一的一只，是一只雄性鹦鹉，从那以后生物学家一直在观察它，因为再没有发现第二只野生的金刚鹦鹉。巴洛斯说") ; - new NatureRecognition(parse).recognition() ; + List parse = NlpAnalysis.parse("俞志龙和陈举亚是南京维数公司的同事 ,保护协会，协会主席亚拉·巴洛斯说他们是在1990年开始寻找野生金刚鹦鹉的，最后终于找到了唯一的一只，是一只雄性鹦鹉，从那以后生物学家一直在观察它，因为再没有发现第二只野生的金刚鹦鹉。巴洛斯说") ; System.out.println(parse); } } diff --git a/src/test/java/org/ansj/test/NlpTest.java b/src/test/java/org/ansj/test/NlpTest.java index a7815930..6aef0539 100644 --- a/src/test/java/org/ansj/test/NlpTest.java +++ b/src/test/java/org/ansj/test/NlpTest.java @@ -5,171 +5,166 @@ import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.List; -import java.util.Map.Entry; -import love.cq.util.IOUtil; - -import org.ansj.dic.LearnTool; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.recognition.NatureRecognition; import org.ansj.splitWord.analysis.NlpAnalysis; import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis; public class NlpTest { - public static void main(String[] args) throws IOException { - HashSet all = new HashSet(); - all.add("淘宝网店"); - all.add("他说的确实在理"); - all.add("长春市长春节讲话"); - all.add("结婚的和尚未结婚的"); - all.add("结合成分子时"); - all.add("旅游和服务是最好的"); - all.add("邓颖超生前最喜欢的一个东西"); - all.add("中国航天官员应邀到美国与太空总署官员开会"); - all.add("上海大学城书店"); - all.add("北京大学生前来应聘"); - all.add("中外科学名著"); - all.add("为人民服务"); - all.add("独立自主和平等互利的原则"); - all.add("为人民办公益"); - all.add("这事的确定不下来"); - all.add("费孝通向人大常委会提交书面报告"); - all.add("aaa分事实上发货丨和无哦喝完酒"); - all.add("不好意思清清爽爽"); - all.add("长春市春节讲话"); - all.add("中华人民共和国万岁万岁万万岁"); - all.add("检察院鲍绍检察长就是在世诸葛.像诸葛亮一样聪明"); - all.add("长春市长春药店"); - all.add("乒乓球拍卖完了"); - all.add("计算机网络管理员用虚拟机实现了手机游戏下载和开源项目的管理金山毒霸"); - all.add("长春市长春药店"); - all.add("胡锦涛与神九航天员首次实现天地双向视频通话"); - all.add("mysql不支持 同台机器两个mysql数据库之间做触发器"); - all.add("孙建是一个好人.他和蔡晴是夫妻两 ,对于每一本好书他都原意一一读取..他们都很喜欢元宵.康燕和他们住在一起.我和马春亮,韩鹏飞都是好朋友,不知道什么原因"); - all.add("一年有三百六十五个日出 我送你三百六十五个祝福 时钟每天转了一千四百四十圈我的心每天都藏着 一千四百四十多个思念 每一天都要祝你快快乐乐 每一分钟都盼望你平平安安 吉祥的光永远环绕着你 像那旭日东升灿烂无比 "); - all.add(" 一年有三百六十五个日出"); - all.add("学校学费要一次性交一千元"); - all.add("发展中国家庭养猪事业"); - all.add("安徽省是一个发展中的省"); - all.add("北京理工大学办事处"); - all.add("上海大学城"); - all.add("脚下的一大块方砖地面"); - all.add("程序员祝海林和朱会震是在孙健的左面和右面.范凯在最右面.再往左是李松洪"); - all.add("中文分词 是一个实现,中文分词是一个实现"); - all.add("吃葡萄牙酸"); - all.add("葡萄牙的进攻"); - all.add("凭医生处方才可购买"); - all.add("工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作"); - all.add("门把手坏了,门把手夹了"); - all.add("一个和尚挑水喝,两个和尚抬水喝,三个和尚无水喝 , 一次性交易就毁了施水才"); - all.add("老乡们决定把他重新点燃起来"); - all.add("我的同事张三和李四是夫妻"); - all.add("下面就为大家整理了央视主持人的帅仔 靓女曝光照"); - all.add("两毛五一斤.一斤八两"); - all.add("在训练中将知识巩固"); - all.add("中将孙建很厉害"); - all.add("审讯室里一直陪着我们的两个警察"); - all.add("一只胳膊两个警察"); - all.add("c语言怎么读写ini文件"); - all.add("关卡编辑器"); - all.add("eclipse 多项目依赖"); - all.add("张媛:猩猩的娃叫陈美希吗？不知为什么让我突然想起了林明美"); - all.add("李建民工作了一天"); - all.add("李民工作了一天"); - all.add("李民工作了爸爸"); - all.add("井冈山：党建信息化服务新平台"); - all.add("如果您使用代理服务器，请检查您的代理设置或与您的网络管理员联系，以确保代理服务器工作正常。如果您认为不应该使用代理服务器，请调整您的代理设置：转至扳手菜单 > 设置 > 显示高级设置... > 更改代理服务器设置... > LAN 设置，取消选中“为 LAN 使用代理服务器”复选框"); - all.add("在业内闻名"); - all.add("这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空，我爱北京，我爱Python和C++。"); - all.add("我不喜欢日本和服。"); - all.add("雷猴回归人间。"); - all.add("工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作"); - all.add("我需要廉租房"); - all.add("永和服装饰品有限公司"); - all.add("我爱北京天安门"); - all.add("abc"); - all.add("隐马尔可夫"); - all.add("雷猴是个好网站"); - all.add("“Microsoft”一词由“MICROcomputer（微型计算机）”和“SOFTware（软件）”两部分组成"); - all.add("草泥马和欺实马是今年的流行词汇"); - all.add("伊藤洋华堂总府店"); - all.add("中国科学院计算技术研究所"); - all.add("罗密欧与朱丽叶"); - all.add("我购买了道具和服装"); - all.add("PS: 我觉得开源有一个好处，就是能够敦促自己不断改进，避免敞帚自珍"); - all.add("湖北省石首市"); - all.add("湖北省十堰市"); - all.add("总经理完成了这件事情"); - all.add("电脑修好了"); - all.add("做好了这件事情就一了百了了"); - all.add("人们审美的观点是不同的"); - all.add("我们买了一个美的空调"); - all.add("线程初始化时我们要注意"); - all.add("一个分子是由好多原子组织成的"); - all.add("祝你马到功成"); - all.add("他掉进了无底洞里"); - all.add("中国的首都是北京"); - all.add("孙君意"); - all.add("外交部发言人马朝旭"); - all.add("领导人会议和第四届东亚峰会"); - all.add("在过去的这五年"); - all.add("还需要很长的路要走"); - all.add("60周年首都阅兵"); - all.add("你好人们审美的观点是不同的"); - all.add("买水果然后来世博园"); - all.add("买水果然后去世博园"); - all.add("但是后来我才知道你是对的"); - all.add("存在即合理"); - all.add("的的的的的在的的的的就以和和和"); - all.add("I love你，不以为耻，反以为rong"); - all.add("因"); - all.add(""); - all.add("hello你好人们审美的观点是不同的"); - all.add("很好但主要是基于网页形式"); - all.add("hello你好人们审美的观点是不同的"); - all.add("为什么我不能拥有想要的生活"); - all.add("后来我才"); - all.add("此次来中国是为了"); - all.add("使用了它就可以解决一些问题"); - all.add(",使用了它就可以解决一些问题"); - all.add("其实使用了它就可以解决一些问题"); - all.add("好人使用了它就可以解决一些问题"); - all.add("是因为和国家"); - all.add("老年搜索还支持"); - all.add("干脆就把那部蒙人的闲法给废了拉倒！RT @laoshipukong : 27日，全国人大常委会第三次审议侵权责任法草案，删除了有关医疗损害责任“举证倒置”的规定。在医患纠纷中本已处于弱势地位的消费者由此将陷入万劫不复的境地。 "); - all.add("大"); - all.add(""); - all.add("他说的确实在理"); - all.add("长春市长春节讲话"); - all.add("结婚的和尚未结婚的"); - all.add("结合成分子时"); - all.add("旅游和服务是最好的"); - all.add("这件事情的确是我的错"); - all.add("供大家参考指正"); - all.add("哈尔滨政府公布塌桥原因"); - all.add("我在机场入口处"); - all.add("邢永臣摄影报道"); - all.add("BP神经网络如何训练才能在分类时增加区分度？"); - all.add("南京市长江大桥"); - all.add("应一些使用者的建议，也为了便于利用NiuTrans用于SMT研究"); - all.add("长春市长春药店"); - all.add("邓颖超生前最喜欢的衣服"); - all.add("胡锦涛是热爱世界和平的政治局常委"); - all.add("程序员祝海林和朱会震是在孙健的左面和右面, 范凯在最右面.再往左是李松洪"); - all.add("一次性交多少钱"); - all.add("两块五一套，三块八一斤，四块七一本，五块六一条"); - all.add("小和尚留了一个像大和尚一样的和尚头"); - all.add("我是中华人民共和国公民;我爸爸是共和党党员; 地铁和平门站"); - all.add("二次元乳量，养眼美女，我在泰国用微信"); - ToAnalysis.parse("123孙健234你好公司 有限!"); - long start = System.currentTimeMillis(); - int count = 0; - for (int mm = 0; mm < 1; mm++) { - for (String string : all) { - count += string.length(); - System.out.println(NlpAnalysis.parse(string)); - } + public static void main(String[] args) throws IOException { + HashSet all = new HashSet(); + all.add("淘宝网店"); + all.add("他说的确实在理"); + all.add("长春市长春节讲话"); + all.add("结婚的和尚未结婚的"); + all.add("结合成分子时"); + all.add("旅游和服务是最好的"); + all.add("邓颖超生前最喜欢的一个东西"); + all.add("中国航天官员应邀到美国与太空总署官员开会"); + all.add("上海大学城书店"); + all.add("北京大学生前来应聘"); + all.add("中外科学名著"); + all.add("为人民服务"); + all.add("独立自主和平等互利的原则"); + all.add("为人民办公益"); + all.add("这事的确定不下来"); + all.add("费孝通向人大常委会提交书面报告"); + all.add("aaa分事实上发货丨和无哦喝完酒"); + all.add("不好意思清清爽爽"); + all.add("长春市春节讲话"); + all.add("中华人民共和国万岁万岁万万岁"); + all.add("检察院鲍绍检察长就是在世诸葛.像诸葛亮一样聪明"); + all.add("长春市长春药店"); + all.add("乒乓球拍卖完了"); + all.add("计算机网络管理员用虚拟机实现了手机游戏下载和开源项目的管理金山毒霸"); + all.add("长春市长春药店"); + all.add("胡锦涛与神九航天员首次实现天地双向视频通话"); + all.add("mysql不支持 同台机器两个mysql数据库之间做触发器"); + all.add("孙建是一个好人.他和蔡晴是夫妻两 ,对于每一本好书他都原意一一读取..他们都很喜欢元宵.康燕和他们住在一起.我和马春亮,韩鹏飞都是好朋友,不知道什么原因"); + all.add("一年有三百六十五个日出 我送你三百六十五个祝福 时钟每天转了一千四百四十圈我的心每天都藏着 一千四百四十多个思念 每一天都要祝你快快乐乐 每一分钟都盼望你平平安安 吉祥的光永远环绕着你 像那旭日东升灿烂无比 "); + all.add(" 一年有三百六十五个日出"); + all.add("学校学费要一次性交一千元"); + all.add("发展中国家庭养猪事业"); + all.add("安徽省是一个发展中的省"); + all.add("北京理工大学办事处"); + all.add("上海大学城"); + all.add("脚下的一大块方砖地面"); + all.add("程序员祝海林和朱会震是在孙健的左面和右面.范凯在最右面.再往左是李松洪"); + all.add("中文分词 是一个实现,中文分词是一个实现"); + all.add("吃葡萄牙酸"); + all.add("葡萄牙的进攻"); + all.add("凭医生处方才可购买"); + all.add("工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作"); + all.add("门把手坏了,门把手夹了"); + all.add("一个和尚挑水喝,两个和尚抬水喝,三个和尚无水喝 , 一次性交易就毁了施水才"); + all.add("老乡们决定把他重新点燃起来"); + all.add("我的同事张三和李四是夫妻"); + all.add("下面就为大家整理了央视主持人的帅仔 靓女曝光照"); + all.add("两毛五一斤.一斤八两"); + all.add("在训练中将知识巩固"); + all.add("中将孙建很厉害"); + all.add("审讯室里一直陪着我们的两个警察"); + all.add("一只胳膊两个警察"); + all.add("c语言怎么读写ini文件"); + all.add("关卡编辑器"); + all.add("eclipse 多项目依赖"); + all.add("张媛:猩猩的娃叫陈美希吗？不知为什么让我突然想起了林明美"); + all.add("李建民工作了一天"); + all.add("李民工作了一天"); + all.add("李民工作了爸爸"); + all.add("井冈山：党建信息化服务新平台"); + all.add("如果您使用代理服务器，请检查您的代理设置或与您的网络管理员联系，以确保代理服务器工作正常。如果您认为不应该使用代理服务器，请调整您的代理设置：转至扳手菜单 > 设置 > 显示高级设置... > 更改代理服务器设置... > LAN 设置，取消选中“为 LAN 使用代理服务器”复选框"); + all.add("在业内闻名"); + all.add("这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空，我爱北京，我爱Python和C++。"); + all.add("我不喜欢日本和服。"); + all.add("雷猴回归人间。"); + all.add("工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作"); + all.add("我需要廉租房"); + all.add("永和服装饰品有限公司"); + all.add("我爱北京天安门"); + all.add("abc"); + all.add("隐马尔可夫"); + all.add("雷猴是个好网站"); + all.add("“Microsoft”一词由“MICROcomputer（微型计算机）”和“SOFTware（软件）”两部分组成"); + all.add("草泥马和欺实马是今年的流行词汇"); + all.add("伊藤洋华堂总府店"); + all.add("中国科学院计算技术研究所"); + all.add("罗密欧与朱丽叶"); + all.add("我购买了道具和服装"); + all.add("PS: 我觉得开源有一个好处，就是能够敦促自己不断改进，避免敞帚自珍"); + all.add("湖北省石首市"); + all.add("湖北省十堰市"); + all.add("总经理完成了这件事情"); + all.add("电脑修好了"); + all.add("做好了这件事情就一了百了了"); + all.add("人们审美的观点是不同的"); + all.add("我们买了一个美的空调"); + all.add("线程初始化时我们要注意"); + all.add("一个分子是由好多原子组织成的"); + all.add("祝你马到功成"); + all.add("他掉进了无底洞里"); + all.add("中国的首都是北京"); + all.add("孙君意"); + all.add("外交部发言人马朝旭"); + all.add("领导人会议和第四届东亚峰会"); + all.add("在过去的这五年"); + all.add("还需要很长的路要走"); + all.add("60周年首都阅兵"); + all.add("你好人们审美的观点是不同的"); + all.add("买水果然后来世博园"); + all.add("买水果然后去世博园"); + all.add("但是后来我才知道你是对的"); + all.add("存在即合理"); + all.add("的的的的的在的的的的就以和和和"); + all.add("I love你，不以为耻，反以为rong"); + all.add("因"); + all.add(""); + all.add("hello你好人们审美的观点是不同的"); + all.add("很好但主要是基于网页形式"); + all.add("hello你好人们审美的观点是不同的"); + all.add("为什么我不能拥有想要的生活"); + all.add("后来我才"); + all.add("此次来中国是为了"); + all.add("使用了它就可以解决一些问题"); + all.add(",使用了它就可以解决一些问题"); + all.add("其实使用了它就可以解决一些问题"); + all.add("好人使用了它就可以解决一些问题"); + all.add("是因为和国家"); + all.add("老年搜索还支持"); + all.add("干脆就把那部蒙人的闲法给废了拉倒！RT @laoshipukong : 27日，全国人大常委会第三次审议侵权责任法草案，删除了有关医疗损害责任“举证倒置”的规定。在医患纠纷中本已处于弱势地位的消费者由此将陷入万劫不复的境地。 "); + all.add("大"); + all.add(""); + all.add("他说的确实在理"); + all.add("长春市长春节讲话"); + all.add("结婚的和尚未结婚的"); + all.add("结合成分子时"); + all.add("旅游和服务是最好的"); + all.add("这件事情的确是我的错"); + all.add("供大家参考指正"); + all.add("哈尔滨政府公布塌桥原因"); + all.add("我在机场入口处"); + all.add("邢永臣摄影报道"); + all.add("BP神经网络如何训练才能在分类时增加区分度？"); + all.add("南京市长江大桥"); + all.add("应一些使用者的建议，也为了便于利用NiuTrans用于SMT研究"); + all.add("长春市长春药店"); + all.add("邓颖超生前最喜欢的衣服"); + all.add("胡锦涛是热爱世界和平的政治局常委"); + all.add("程序员祝海林和朱会震是在孙健的左面和右面, 范凯在最右面.再往左是李松洪"); + all.add("一次性交多少钱"); + all.add("两块五一套，三块八一斤，四块七一本，五块六一条"); + all.add("小和尚留了一个像大和尚一样的和尚头"); + all.add("我是中华人民共和国公民;我爸爸是共和党党员; 地铁和平门站"); + all.add("二次元乳量，养眼美女，我在泰国用微信"); + ToAnalysis.parse("123孙健234你好公司 有限!"); + long start = System.currentTimeMillis(); + int count = 0; + for (int mm = 0; mm < 1; mm++) { + for (String string : all) { + System.out.println(NlpAnalysis.parse(string)); + } + } + System.out.println(System.currentTimeMillis() - start); } - System.out.println(System.currentTimeMillis() - start); - } }