极速梳理Spark的四种分词工具

一、四种分词工具，到底哪种分词工具更好？

   Spark是一套巡行效率很高，速度很快又能提供多种计算场景的框架，它将数据拉到内存里面，并基于RDD（弹性分布式数据集）进行运算，这就导致它内存效率很高很快。

   而在Spark框架下，有四种常用的中文分词工具，分别是：hanLP、ansj、jieba和fudannlp。以下是对于这四种工具的详细解释：

   1.hanLP：Han Language Processing，即“汉语言处理”，是一个面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，它基于TensorFlow 2.0构建，旨在普及和落地最前沿的自然语言处理技术。hanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义等特点。其内部算法经过工业界和学术界的考验，支持包括中文在内的多种语言处理。此外，hanLP提供了丰富的预训练模型，并支持并行化处理，可以显著提升处理速度。

   2.ansj：基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词Java实现。ansj分词速度快，据测试在Mac Air上每秒可达到200万字左右，同时准确率也能达到96%以上。ansj不仅实现了中文分词功能，还支持中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要以及关键字标记等功能。这些特性使得ansj可以应用于自然语言处理等多个领域，尤其适用于对分词效果要求高的项目。

   3.jieba：“结巴”中文分词，是目前最好的Python中文分词组件。jieba分词支持四种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式和paddle模式（利用PaddlePaddle深度学习框架进行分词）。jieba分词还提供了词性标注和关键词抽取等功能，并支持繁体分词和自定义词典。jieba分词的MIT授权协议使得其可以在多种编程语言中实现，包括Java、C++、Rust等。

   4.fudannlp：复旦大学自然语言处理实验室开发的中文自然语言处理工具。fudannlp提供了包括中文分词、词性标注、命名实体识别等在内的多种自然语言处理功能。不过，与hanLP、ansj和jieba相比，fudannlp在社区支持、文档完善度以及更新频率上可能稍显不足。

   在以上四种工具中，**ansj**是一个值得推荐的选择。其理由如下：

• 分词效果好：ansj的分词准确率高达96%以上，能够满足大多数自然语言处理任务的需求。

• 处理速度快：ansj的分词速度非常快，即使在处理大规模文本数据时也能保持高效。

• 功能丰富：除了基本的中文分词功能外，ansj还支持中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取等高级功能，这些功能在实际应用中非常有用。

• 易于集成：ansj是一个Java实现的分词工具，可以方便地集成到基于Java的Spark项目中。同时，ansj也提供了详细的文档和示例代码，帮助开发者快速上手。

   综上所述，ansj凭借其出色的分词效果、处理速度、丰富的功能以及易于集成的特点，成为在Spark框架下进行中文分词的一个优选工具。
  

二、如何使用

   那么接下来，来详细介绍一下，java如何使用Ansj进行中文分词：

1.准备环境

1）下载Ansj：

                 前往Ansj的官方GitHub页面（https://github.com/NLPchina/ansj_seg）下载最新的jar  包，或者直接使用Maven进行依赖管理。

2）Maven依赖配置（如果使用Maven）：

                 在项目的pom.xml文件中添加Ansj的依赖：xml（请注意将“最新版本号”替换为Ansj的当前最新版本号。）

<dependency>  
    <groupId>org.ansj</groupId>  
    <artifactId>ansj_seg</artifactId>  
    <version>最新版本号</version>  
</dependency>

3）下载词库：

                 Ansj需要依赖词库进行分词，因此需要从Ansj的GitHub页面下载词库（library文件夹），并将其拷贝到项目的根目录下。

2.基本使用

1）引入必要的类：

import org.ansj.domain.Result;  
import org.ansj.domain.Term;  
import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis;

2）编写分词代码：

public class AnsjSegDemo {  
    public static void main(String[] args) {  
        String text = "Ansj_Seg 是一个基于 Java 实现的中文分词工具";  
        Result result = ToAnalysis.parse(text);  
        for (Term term : result) {  
            System.out.println(term.getName() + " / " + term.getNatureStr());  
        }  
    }  
}

                 在上述代码中，

ToAnalysis.parse(text)

方法用于对输入文本进行分词，返回一个

Result

对象，该对象包含了分词结果。通过遍历

Result

对象中的

Term

列表，可以获取每个分词及其词性标注。

3.高级功能

1）自定义词库：

                 如果Ansj自带的词库无法满足需求，可以创建自定义词库。自定义词库是一个

.dic

文件，文件中每行包含一个词语、词性（可选）和权重（可选），以空格或制表符分隔。然后，在代码中指定自定义词库的位置：（请注意将“自定义词库的绝对路径”替换为自定义词库文件的实际路径。）

MyStaticValue.ENV.put(DicLibrary.DEFAULT, "自定义词库的绝对路径");

2）停用词过滤：

                 停用词是指对文本分析没有实际意义的词语，如“的”、“了”等。Ansj也支持停用词过滤，可以创建一个停用词库文件（

.dic

），并在分词时将其加载到Ansj中。

3）关键词提取：

                 Ansj提供了关键词提取功能，可以使用

KeyWordComputer

类进行关键词提取。例如：

KeyWordComputer kwc = new KeyWordComputer(5); // 提取前5个关键词  
Collection<Keyword> result = kwc.computeArticleTfidf(text);  
System.out.println(result);

4.注意事项

1）词库更新：

                 Ansj的词库是不断更新的，因此建议定期从Ansj的GitHub页面下载最新的词库。

** 2）性能优化**：

                 对于大规模文本数据，Ansj提供了多种性能优化策略，如并行化处理、缓存机制等。可以根据实际需求选择合适的优化策略。

3）文档和示例：

                 Ansj的GitHub页面提供了详细的文档和示例代码，可以帮助开发者更好地理解和使用Ansj。

三、总结

   Spark四种中文分词工具中，推荐ansj，因其分词准确、速度快、功能丰富且易于集成Java项目。使用Ansj需准备环境、引入类、编写分词代码，并可利用高级功能和注意事项优化分词效果。

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