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中文分词插件很多，当然都有各自的优缺点，近日刚接触自然语言处理这方面的，初步体验中文分词。

首先感谢harry.guo楼主提供的学习资源，博文链接http://www.cnblogs.com/harryguo/archive/2007/09/26/906965.html，在此基础上进行深入学习和探讨。

 

接下来进入正文。。。大牛路过别喷，菜鸟有空练练手~~完整的项目源码下载在文章末尾~~

因为是在Lucene.Net下进行中文分词解析器编写的，新建项目Lucene.China，然后将Lucene.Net.dll添加到项目中。（附：资源Lucene.Net.rar）

与英文不同，中文词之间没有空格，于是对于中文分词就比英文复杂了些。

第一，构建树形词库，在所建项目目录下的bin/Debug文件下新建一个文件夹data（如果文件夹已经存在，则不用新建），然后在data文件夹中加入sDict.txt。

（附：资源sDict.rar，解压后得到是sDict.txt文档,放入指定文件夹中）

构建树形词库实现代码如下：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Collections;
using System.Text.RegularExpressions;
using System.IO;

namespace Lucene.China
{
    /// <summary>
    /// 词库类，生成树形词库
    /// </summary>
    public class WordTree
    {
        /// <summary>
        /// 字典文件的路径
        /// </summary>
        //private static string DictPath = Application.StartupPath + "\\data\\sDict.txt";
        private static string DictPath = Environment.CurrentDirectory + "\\data\\sDict.txt";
        /// <summary>
        /// 缓存字典的对象
        /// </summary>
        public static Hashtable chartable = new Hashtable();

        /// <summary>
        /// 字典文件读取的状态
        /// </summary>
        private static bool DictLoaded = false;
        /// <summary>
        /// 读取字典文件所用的时间
        /// </summary>
        public static double DictLoad_Span = 0;

        /// <summary>
        /// 正则表达式
        /// </summary>
        public string strChinese = "[\u4e00-\u9fa5]";
        public string strNumber = "[0-9]";
        public string strEnglish = "[a-zA-Z]";


        /// <summary>
        /// 获取字符类型
        /// </summary>
        /// <param name="Char"></param>
        /// <returns>
        /// 0: 中文,1:英文,2:数字
        ///</returns>
        public int GetCharType(string Char)
        {
            if (new Regex(strChinese).IsMatch(Char))
                return 0;
            if (new Regex(strEnglish).IsMatch(Char))
                return 1;
            if (new Regex(strNumber).IsMatch(Char))
                return 2;
            return -1;
        }

        /// <summary>
        /// 读取字典文件
        /// </summary>
        public void LoadDict()
        {
            if (DictLoaded) return;
            BuidDictTree();
            DictLoaded = true;
            return;
        }

        /// <summary>
        /// 建立树
        /// </summary>
        private void BuidDictTree()
        {
            long dt_s = DateTime.Now.Ticks;
            string char_s;
            StreamReader reader = new StreamReader(DictPath, System.Text.Encoding.UTF8);
            string word = reader.ReadLine();
            while (word != null && word.Trim() != "")
            {
                Hashtable t_chartable = chartable;
                for (int i = 0; i < word.Length; i++)
                {
                    char_s = word.Substring(i, 1);
                    if (!t_chartable.Contains(char_s))
                    {
                        t_chartable.Add(char_s, new Hashtable());
                    }
                    t_chartable = (Hashtable)t_chartable[char_s];
                }
                word = reader.ReadLine();
            }
            reader.Close();
            DictLoad_Span = (double)(DateTime.Now.Ticks - dt_s) / (1000 * 10000);
            System.Console.Out.WriteLine("读取字典文件所用的时间: " + DictLoad_Span + "s");
        }

    }
}

WordTree.cs

 

第二，构建一个支持中文的分析器，

需要停用词表 ：String[] CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS，下面代码只是构造了个简单的停用词表。 （附资源：相对完整的停用词表stopwords.rar）

具体实现代码如下：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;

using Lucene.Net.Analysis;
using Lucene.Net.Analysis.Standard;

namespace Lucene.China
{
    /**//// <summary>
    /// 
    /// </summary>
    public class ChineseAnalyzer:Analyzer
    {
        //private System.Collections.Hashtable stopSet;
        public static readonly System.String[] CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS = new System.String[] { "a", "an", "and", "are", "as", "at", "be", "but", "by", "for", "if", "in", "into", "is", "it", "no", "not", "of", "on", "or", "s", "such", "t", "that", "the", "their", "then", "there", "these", "they", "this", "to", "was", "will", "with", "我", "我们" };

      
        /**//// <summary>Constructs a {@link StandardTokenizer} filtered by a {@link
        /// StandardFilter}, a {@link LowerCaseFilter} and a {@link StopFilter}. 
        /// </summary>
        public override TokenStream TokenStream(System.String fieldName, System.IO.TextReader reader)
        {
            TokenStream result = new ChineseTokenizer(reader);
            result = new StandardFilter(result);
            result = new LowerCaseFilter(result);
            result = new StopFilter(result, CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS);
            return result;
        }

    }
}

ChineseAnalyzer.cs

 

第三，进行文本切分，文本切分的基本方法：输入字符串，然后返回一个词序列，然后把词封装成Token对象。

当然，要判断将要进行切分的词是中文、英文、数字还是其他。

实现源码如下：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using Lucene.Net.Analysis;
using System.Collections;
using System.Text.RegularExpressions;
using System.IO;

namespace Lucene.China
{
    class ChineseTokenizer : Tokenizer
    {

        private int offset = 0, bufferIndex = 0, dataLen = 0;//偏移量，当前字符的位置，字符长度

        private int start;//开始位置
        /// <summary>
        /// 存在字符内容
        /// </summary>
        private string text;

        /// <summary>
        /// 切词所花费的时间
        /// </summary>
        public double TextSeg_Span = 0;

        /// <summary>Constructs a tokenizer for this Reader. </summary>
        public ChineseTokenizer(System.IO.TextReader reader)
        {
            this.input = reader;
            text = input.ReadToEnd();
            dataLen = text.Length;
        }

        /// <summary>进行切词，返回数据流中下一个token或者数据流为空时返回null
        /// </summary>
        /// 
        public override Token Next()
        {
            Token token = null;
            WordTree tree = new WordTree();
            //读取词库
            tree.LoadDict();
            //初始化词库，为树形
            Hashtable t_chartable = WordTree.chartable;
            string ReWord = "";
            string char_s;
            start = offset;
            bufferIndex = start;

            while (true)
            {
                //开始位置超过字符长度退出循环
                if (start >= dataLen)
                {
                    break;
                }
                //获取一个词
                char_s = text.Substring(start, 1);
                if (string.IsNullOrEmpty(char_s.Trim()))
                {
                    start++;
                    continue;
                }
                //字符不在字典中
                if (!t_chartable.Contains(char_s))
                {
                    if (ReWord == "")
                    {
                        int j = start + 1;
                        switch (tree.GetCharType(char_s))
                        {
                            case 0://中文单词
                                ReWord += char_s;
                                break;
                            case 1://英文单词
                                j = start + 1;
                                while (j < dataLen)
                                {
                                    if (tree.GetCharType(text.Substring(j, 1)) != 1)
                                        break;

                                    j++;
                                }
                                ReWord += text.Substring(start, j - offset);

                                break;
                            case 2://数字
                                j = start + 1;
                                while (j < dataLen)
                                {
                                    if (tree.GetCharType(text.Substring(j, 1)) != 2)
                                        break;

                                    j++;
                                }
                                ReWord += text.Substring(start, j - offset);

                                break;

                            default:
                                ReWord += char_s;//其他字符单词
                                break;
                        }

                        offset = j;//设置取下一个词的开始位置
                    }
                    else
                    {
                        offset = start;//设置取下一个词的开始位置
                    }

                    //返回token对象
                    return new Token(ReWord, bufferIndex, bufferIndex + ReWord.Length - 1);
                }
                //字符在字典中
                ReWord += char_s;
                //取得属于当前字符的词典树
                t_chartable = (Hashtable)t_chartable[char_s];
                //设置下一循环取下一个词的开始位置
                start++;
                if (start == dataLen)
                {
                    offset = dataLen;
                    return new Token(ReWord, bufferIndex, bufferIndex + ReWord.Length - 1);
                }
            }
            return token;
        }

    }
}

ChineseTokenizer.cs

 

第四，编写测试demo的main函数，代码如下：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using Analyzer = Lucene.Net.Analysis.Analyzer;
using SimpleAnalyzer = Lucene.Net.Analysis.SimpleAnalyzer;
using StandardAnalyzer = Lucene.Net.Analysis.Standard.StandardAnalyzer;
using Token = Lucene.Net.Analysis.Token;
using TokenStream = Lucene.Net.Analysis.TokenStream;

namespace Lucene.China
{
    class Program
    {
        [STAThread]
        public static void Main(System.String[] args)
        {
            try
            {
               // Test("中华人民共和国在1949年建立，从此开始了新中国的伟大篇章。长春市长春节致词", true);
                Test("hello world, a better day, never give up.", true);
                /*Test("一直在酝酿 new 一直在盼望 爸爸和妈妈唯一的理想 二月第一天 一九八一年 "
                + "我第一次对他们眨了眨眼 等待快点过去多少个明天"
                + "希望这个宝贝快快长大一点一点 身体要健康所有的事情都如所愿 Baby长大以后就是小轩"
                + "I will find my way I want a different way "
                + "I'll change the wind and rain There be a brand new day"
                + "小时候受伤有人心痛失落有人安慰 现在遇到困难自己就要学会面对", true); */
            }
            catch (System.Exception e)
            {
                System.Console.Out.WriteLine(" caught a " + e.GetType() + "\n with message: " + e.Message + e.ToString());
            }
            Application.EnableVisualStyles();
            Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false);
            Application.Run(new Form1());
        }

        internal static void Test(System.String text, bool verbose)
        {
            System.Console.Out.WriteLine(" Tokenizing string: " + text);
            Test(new System.IO.StringReader(text), verbose, text.Length);
        }

        internal static void Test(System.IO.TextReader reader, bool verbose, long bytes)
        {
            //Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
            Analyzer analyzer = new Lucene.China.ChineseAnalyzer();
            TokenStream stream = analyzer.TokenStream(null, reader);
            
            System.DateTime start = System.DateTime.Now;

            int count = 0;
            for (Token t = stream.Next(); t != null; t = stream.Next())
            {
                if (verbose)
                {
                    System.Console.Out.WriteLine("Token=" + t.ToString());
                }
                count++;
            }

            System.DateTime end = System.DateTime.Now;

            long time = end.Ticks - start.Ticks;
            System.Console.Out.WriteLine(time + " milliseconds to extract " + count + " tokens");
            System.Console.Out.WriteLine((time * 1000.0) / count + " microseconds/token");
            System.Console.Out.WriteLine((bytes * 1000.0 * 60.0 * 60.0) / (time * 1000000.0) + " megabytes/hour");
        }
    }
}

Program.cs

 

控制器输出显示：

可见被测试的文本为红色框里面所示。

测试结果：

 

问题出现了，never被拆分成n，ever。于是测试多几次，发现只要是n开头的单词，n都会被拆开，如nnno，会变成n,n,n,o。

那么为什么会这样呢？

回想一下，之前我们构建了字典树。其实一般情况下我们会觉得说中文分析器所需要构建的字典树，当然就是纯文字，但是其实不是这样的。

打开sDict.txt文件，会发现下面这些词语：

发现问题了吧！！！其实是包含字母的，所以英文单词的n总会被单独切分出来。

那么应该怎么解决呢？？

解决方法，就是在sDict.txt文件中加入以n开头的单词表，这样就可以完美切分啦！！

测试一下吧！在文件中加入单词never，如下：

测试结果：

可见单词never已经完美切除。

 

接下来再来看另外一个在测试过程出现的问题，

测试文本如下：‘开’和‘始’中间有空格，且这段文本最后没有标点和空格。

测试结果如下：

依然完美切分，而且没有报错提示。

然后继续测试英文文本，如下：依然留空格，然后文本末尾没有空格跟标点。

测试结果：出现异常

问题产生的原因是，英文是一个或多个单词相连的，如never，在判断第一个字母是属于英文的时候，会自动继续判断下一个，

当刚好这个单词是最后一个的时候，它依然会去查找下一个是否还是属于英文单词，这样文本要是以英文结束，且后面没有空格跟标点的话，

它就会出现超出索引的错误。

出现问题的代码是下面这句：在ChineseTokenizer.cs中

注：由于数字的切分和英文的切分采用的方法相同，所以也会出现同样问题

解决方法：就是在测试的文档的最后加上一个空格。因为空格不会影响到切分，所以只要把要切分的文本都进行事先处理，在文本末尾加多个空格给它，这样就不会出现上面异常。

 

懒人大礼包^_^

如果你不想进行上面那些多步骤，也是可以的。

第一，还是要把sDict.txt文件放到项目目录/bin/Debug/data文件夾中；

第二，下载Lucene.Fanswo.rar和Lucene.Net.rar，然后将Lucene.Fanswo.dll和Lucene.Net.dll添加到项目中；

　　　注：Lucene.Fanswo.dll实现的功能跟上面写的一样，直接调用就行。

第三，编写Programs.cs测试代码

关键语句：

using Lucene.Fanswo;

创建支持中文的分析器，

 Analyzer analyzer = new Lucene.Fanswo.ChineseAnalyzer();

完整代码如下：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using Lucene.Fanswo;
using Analyzer = Lucene.Net.Analysis.Analyzer;
using SimpleAnalyzer = Lucene.Net.Analysis.SimpleAnalyzer;
using StandardAnalyzer = Lucene.Net.Analysis.Standard.StandardAnalyzer;
using Token = Lucene.Net.Analysis.Token;
using TokenStream = Lucene.Net.Analysis.TokenStream;

namespace Lucene.China
{
    class Program
    {
        [STAThread]
        public static void Main(System.String[] args)
        {
            try
            {
               //Test("中华人民共和国在1949年建立，从此开  始了新中国的伟大篇章。长春市长春节致词", true);
                Test("hello world, a   better day, never give up", true);
                /*Test("一直在酝酿 new 一直在盼望 爸爸和妈妈唯一的理想 二月第一天 一九八一年 "
                + "我第一次对他们眨了眨眼 等待快点过去多少个明天"
                + "希望这个宝贝快快长大一点一点 身体要健康所有的事情都如所愿 Baby长大以后就是小轩"
                + "I will find my way I want a different way "
                + "I'll change the wind and rain There be a brand new day"
                + "小时候受伤有人心痛失落有人安慰 现在遇到困难自己就要学会面对", true); */
            }
            catch (System.Exception e)
            {
                System.Console.Out.WriteLine(" caught a " + e.GetType() + "\n with message: " + e.Message + e.ToString());
            }
            Application.EnableVisualStyles();
            Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false);
            Application.Run(new Form1());
        }

        internal static void Test(System.String text, bool verbose)
        {
            System.Console.Out.WriteLine(" Tokenizing string: " + text);
            Test(new System.IO.StringReader(text), verbose, text.Length);
        }

        internal static void Test(System.IO.TextReader reader, bool verbose, long bytes)
        {
            //Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
            Analyzer analyzer = new Lucene.Fanswo.ChineseAnalyzer();
            TokenStream stream = analyzer.TokenStream(null, reader);
            
            System.DateTime start = System.DateTime.Now;

            int count = 0;
            for (Token t = stream.Next(); t != null; t = stream.Next())
            {
                if (verbose)
                {
                    System.Console.Out.WriteLine("Token=" + t.ToString());
                }
                count++;
            }

            System.DateTime end = System.DateTime.Now;

            long time = end.Ticks - start.Ticks;
            System.Console.Out.WriteLine(time + " milliseconds to extract " + count + " tokens");
            System.Console.Out.WriteLine((time * 1000.0) / count + " microseconds/token");
            System.Console.Out.WriteLine((bytes * 1000.0 * 60.0 * 60.0) / (time * 1000000.0) + " megabytes/hour");
        }
    }
}

Program.cs

测试过程中会发现如上问题，解决方法也是按上面的方式解决。

 

最后，附上完整测试demo项目源码下载，Lucene.China.rar

注：如果是下载项目源码，运行后发现有个空白窗体弹出，不要理它，关注控制台的输出。

@_@|| 终于写完了!!! ~_~zzZ

 

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