基于Java實(shí)現(xiàn)中文分詞系統(tǒng)的示例代碼
更新時(shí)間：2022年07月08日 10:22:58 作者：biyezuopinvip
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何利用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)易的中文分詞系統(tǒng)，文中的示例代碼講解詳細(xì)，感興趣的小伙伴可以嘗試一下
1.問(wèn)題描述
中文分詞 (Chinese Word Segmentation) 指的是將一個(gè)漢字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞。分詞就是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過(guò)程。我們知道，在英文的行文中，單詞之間是以空格作為自然分界符的，而中文只是字、句和段能通過(guò)明顯的分界符來(lái)簡(jiǎn)單劃界，唯獨(dú)詞沒(méi)有一個(gè)形式上的分界符，雖然英文也同樣存在短語(yǔ)的劃分問(wèn)題，不過(guò)在詞這一層上，中文比之英文要復(fù)雜的多、困難的多。
而對(duì)于中文分詞也有很多種算法，基本算法主要分為基于詞典的方法、基于統(tǒng)計(jì)的方法和基于規(guī)則的方法。
基于詞典的方法是指按照一定策略將待分析的漢字串與一個(gè)“大機(jī)器詞典”中的詞條進(jìn)行匹配，若在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功。按照掃描方向的不同包括正向匹配和逆向匹配，按照長(zhǎng)度的不同分為最大匹配和最小匹配。在基于詞典的方法中，我們采用了正向最大匹配和逆向最大匹配的方法進(jìn)行分詞。
而基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法，沒(méi)有詞典，主要思想是在上下文中，相鄰的字同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)越多，就越可能構(gòu)成一個(gè)詞，因此字與字相鄰出現(xiàn)的概率或頻率能較好的反映詞的可信度。主要的統(tǒng)計(jì)模型包括N元文法模型(N-gram)，隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)。在基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法中，我們使用了隱馬爾科夫模型來(lái)進(jìn)行分詞。
基于規(guī)則的方法，主要思想就是通過(guò)模擬人對(duì)句子的理解，達(dá)到識(shí)別詞的效果，基本思想是語(yǔ)義分析，句法分析，利用句法信息和語(yǔ)義信息對(duì)文本進(jìn)行分詞。自動(dòng)推理，并完成對(duì)未登錄詞的補(bǔ)充是其優(yōu)點(diǎn)。但是這種方法現(xiàn)在發(fā)展還不成熟，需要繼續(xù)發(fā)展和研究。
因此在我們的中文分詞系統(tǒng)中，采用了基于詞典的方法：正向最大匹配和逆向最大匹配，以及基于統(tǒng)計(jì)的方法中的隱馬爾科夫(HMM)模型。
2.相關(guān)工作
現(xiàn)如今已經(jīng)有很多的開(kāi)源中分分詞系統(tǒng)，而且效果都還不錯(cuò)。下面介紹幾種比較常見(jiàn)的中文分詞項(xiàng)目。
SCWS，Hightman開(kāi)發(fā)的一套基于詞頻詞典的機(jī)械中文分詞引擎，它能將一整段的漢字基本正確的切分成詞。采用的是采集的詞頻詞典，并輔以一定的專有名稱，人名，地名，數(shù)字年代等規(guī)則識(shí)別來(lái)達(dá)到基本分詞，經(jīng)小范圍測(cè)試大概準(zhǔn)確率在 90% ~ 95% 之間，已能基本滿足一些小型搜索引擎、關(guān)鍵字提取等場(chǎng)合運(yùn)用。45Kb左右的文本切詞時(shí)間是0.026秒，大概是1.5MB文本/秒，支持PHP4和PHP 5。
ICTCLAS，這是最早的中文開(kāi)源分詞項(xiàng)目之一，ICTCLAS在國(guó)內(nèi)973專家組組織的評(píng)測(cè)中活動(dòng)獲得了第一名，在第一屆國(guó)際中文處理研究機(jī)構(gòu)SigHan組織的評(píng)測(cè)中都獲得了多項(xiàng)第一名。ICTCLAS3.0分詞速度單機(jī)996KB/s，分詞精度98.45%，API不超過(guò)200KB，各種詞典數(shù)據(jù)壓縮后不到3M。ICTCLAS全部采用C/C++編寫(xiě)，支持Linux、FreeBSD及Windows系列操作系統(tǒng)，支持C/C++、C#、Delphi、Java等主流的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。
HTTPCWS，是一款基于HTTP協(xié)議的開(kāi)源中文分詞系統(tǒng)，目前僅支持Linux系統(tǒng)。HTTPCWS 使用“ICTCLAS 3.0 2009共享版中文分詞算法”的API進(jìn)行分詞處理，得出分詞結(jié)果。HTTPCWS 將取代之前的 PHPCWS 中文分詞擴(kuò)展。
3.系統(tǒng)框架和算法設(shè)計(jì)
3.1系統(tǒng)整體框架
系統(tǒng)主要包括選擇分詞算法和進(jìn)行數(shù)據(jù)的測(cè)試。首先需要選擇進(jìn)行分詞的算法，包括基于HMM模型的分詞算法，正向最大匹配分詞算法和逆向最大匹配分詞算法。選擇了分詞算法之后即可進(jìn)行分詞操作。
若選擇的是基于HMM模型的分詞算法，需要先進(jìn)行訓(xùn)練集的訓(xùn)練，得到訓(xùn)練的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試。數(shù)據(jù)測(cè)試包括了文件輸入測(cè)試，進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的測(cè)試，也包括了直接輸入測(cè)試，測(cè)試一句話或多句話進(jìn)行簡(jiǎn)單測(cè)試。
對(duì)于正向最大匹配和逆向最大匹配則不需要進(jìn)行訓(xùn)練集的訓(xùn)練，因?yàn)槠涫腔谠~典的方法，需要詞典，而詞典我們已經(jīng)事先載入程序中了。正向最大匹配和逆向最大匹配也包括了文件輸入測(cè)試和直接輸入測(cè)試。
系統(tǒng)的整體框架如圖3-1所示。
部分代碼如下：
package mainframe;
import hmm.hmmmain.hmmmain;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.GridLayout;
import java.awt.Image;
import java.awt.Toolkit;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.StringTokenizer;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
import javax.swing.ButtonGroup;
import javax.swing.ImageIcon;
import javax.swing.JButton;
import javax.swing.JFileChooser;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JLabel;
import javax.swing.JOptionPane;
import javax.swing.JPanel;
import javax.swing.JRadioButton;
import javax.swing.JScrollPane;
import javax.swing.JTabbedPane;
import javax.swing.JTextArea;
import javax.swing.JTextField;
import javax.swing.border.EtchedBorder;
import javax.swing.border.TitledBorder;
import lexicon.Segment;
@SuppressWarnings("serial")
public class CWS_frame extends JFrame{
//定義組件
JLabel label_title=new JLabel("CWJT中文分詞系統(tǒng)");
JPanel algorithm_select_panel;
JRadioButton algorithm_jrb_hmm;
JRadioButton algorithm_jrb_zhengxiang;
JRadioButton algorithm_jrb_nixiang;
ButtonGroup bg_algorithm;
JLabel label_showalgorithm=new JLabel("你選擇的算法是: 基于HMM模型");
JPanel input_panel;
JTabbedPane hmm_tabbe=new JTabbedPane();
JPanel hmm_tabbe_pane_train=new JPanel();
JPanel hmm_tabbe_pane_fileinput=new JPanel();
JPanel hmm_tabbe_pane_input=new JPanel();
JLabel label_train_title = new JLabel("選擇訓(xùn)練集");
static JTextField jTextField_train=new JTextField();
JButton scan_train=new JButton("瀏覽文件");
JButton train_start=new JButton("點(diǎn)擊訓(xùn)練");
JLabel label_test_title = new JLabel("選擇測(cè)試集");
JLabel label_result_title = new JLabel("結(jié)果集存儲(chǔ)目錄");
JButton scan_test=new JButton("瀏覽文件");
JButton scan_result=new JButton("瀏覽目錄");
JButton test_start = new JButton("開(kāi)始分詞");
static JTextField jTextField_test=new JTextField();
static JTextField jTextField_result=new JTextField();
JLabel label_inputdata = new JLabel("輸入測(cè)試數(shù)據(jù):");
JTextArea textarea_input = new JTextArea();
JLabel label_outputdata = new JLabel("輸出結(jié)果:");
JTextArea textarea_ouptput = new JTextArea();
JButton seg_start = new JButton("開(kāi)始分詞");
static JLabel label_wait ;
JLabel label_train_wait;
//定義一個(gè)定時(shí)器
Timer wait_time = null, seg_threadtime=null;
static int count_dot=0;
Timer train_wait_time=null,train_time=null;
int train_count_dot = 0;
//設(shè)置滾動(dòng)條用于裝短信內(nèi)容文本域，使其產(chǎn)生滾動(dòng)條效果
JScrollPane scrollPane;
JScrollPane outscrollPane;
static JPanel main_panel;
//構(gòu)造函數(shù)
public CWS_frame(){
setTitle("中文分詞系統(tǒng)");
setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
setResizable(false);
int width=550;
int height=500;
setSize(width,height);
//設(shè)置窗體在屏幕出現(xiàn)的位置
setLocation(400, 100);
//設(shè)置title
int label_title_x=200;
int label_title_y=25;
int label_title_width=250;
int label_title_height=30;
int label_train_x=60;
int label_train_y=50;
int label_train_width=80;
int label_train_height=25;
int label_test_x=50;
int label_test_y=40;
int label_test_width=100;
int label_test_height=25;
int label_result_x=50;
int label_result_y=70;
int label_result_width=100;
int label_result_height=25;
int JTextField_train_x=140;
int JTextField_train_y=50;
int JTextField_train_width=150;
int JTextField_train_height=25;
int JTextField_test_x=150;
int JTextField_test_y=40;
int JTextField_test_width=150;
int JTextField_test_height=25;
int JTextField_result_x=150;
int JTextField_result_y=70;
int JTextField_result_width=150;
int JTextField_result_height=25;
int alg_select_x=40;
int alg_select_y=60;
int alg_select_width=450;
int alg_select_height=80;
int label_showalg_x=180;
int label_showalg_y=140;
int label_showalg_width=200;
int label_showalg_height=20;
int input_x=40;
int input_y=170;
int input_width=450;
int input_height=250;
int scan_train_x=300;
int scan_train_y=50;
int scan_train_width=80;
int scan_train_height=23;
int train_start_x=180;
int train_start_y=110;
int train_start_width=90;
int train_start_height=25;
int test_start_x=180;
int test_start_y=130;
int test_start_width=90;
int test_start_height=25;
int scan_test_x=310;
int scan_test_y=40;
int scan_test_width=80;
int scan_test_height=23;
int scan_result_x=310;
int scan_result_y=70;
int scan_result_width=80;
int scan_result_height=23;
int label_inputdata_x=20;
int label_inputdata_y=10;
int label_inputdata_width=100;
int label_inputdata_height=20;
int textarea_input_x=20;
int textarea_input_y=30;
int textarea_input_width=180;
int textarea_input_height=120;
int label_outputdata_x=230;
int label_outputdata_y=10;
int label_outputdata_width=100;
int label_outputdata_height=20;
int textarea_output_x=230;
int textarea_output_y=30;
int textarea_output_width=180;
int textarea_output_height=120;
int seg_start_x=180;
int seg_start_y=160;
int seg_start_width=90;
int seg_start_height=25;
int label_wait_x=170;
int label_wait_y=160;
int label_wait_width=120;
int label_wait_height=25;
int label_train_wait_x=170;
int label_train_wait_y=150;
int label_train_wait_width=120;
int label_train_wait_height=25;
main_panel=new JPanel();
//main_panel.setLayout(new FlowLayout(FlowLayout.CENTER,10,10));
main_panel.setLayout(null);
algorithm_select_panel=new JPanel();
algorithm_select_panel.setBorder(new TitledBorder(new EtchedBorder(), "選擇分詞算法"));
bg_algorithm=new ButtonGroup();
algorithm_jrb_hmm=new JRadioButton("基于HMM模型");
algorithm_jrb_zhengxiang=new JRadioButton("正向最大匹配");
algorithm_jrb_nixiang=new JRadioButton("逆向最大匹配");
algorithm_jrb_hmm.setSelected(true);
bg_algorithm.add(algorithm_jrb_hmm);
bg_algorithm.add(algorithm_jrb_zhengxiang);
bg_algorithm.add(algorithm_jrb_nixiang);
input_panel=new JPanel();
//input_panel.setLayout(null);
input_panel.setLayout(new GridLayout(1, 1));
input_panel.setBorder(new TitledBorder(new EtchedBorder(), "輸入數(shù)據(jù)"));
scrollPane=new JScrollPane(textarea_input);
outscrollPane=new JScrollPane(textarea_ouptput);
textarea_ouptput.setEnabled(false);
hmm_tabbe_pane_train.setLayout(null);
hmm_tabbe_pane_fileinput.setLayout(null);
hmm_tabbe_pane_input.setLayout(null);
hmm_tabbe.addTab("使用訓(xùn)練集訓(xùn)練", hmm_tabbe_pane_train);
hmm_tabbe.addTab("文件輸入測(cè)試集", hmm_tabbe_pane_fileinput);
hmm_tabbe.addTab("直接輸入測(cè)試數(shù)據(jù)", hmm_tabbe_pane_input);
//hmm_tabbe.setTabPlacement(LEFT_ALIGNMENT);
label_title.setFont(new Font("",Font.BOLD,15));
label_wait = new JLabel("");
label_train_wait=new JLabel("");
//定位
label_title.setBounds(label_title_x, label_title_y, label_title_width, label_title_height);
algorithm_select_panel.setBounds(alg_select_x, alg_select_y, alg_select_width, alg_select_height);
label_showalgorithm.setBounds(label_showalg_x, label_showalg_y, label_showalg_width, label_showalg_height);
input_panel.setBounds(input_x, input_y, input_width, input_height);
//algorithm_jrb_hmm.setLocation(alg_hmm_x, alg_hmm_y);
// algorithm_jrb_hmm.setBounds(alg_hmm_x, alg_hmm_y, alg_hmm_width, alg_hmm_height);
// algorithm_jrb_zhengxiang.setBounds(alg_zhengxiang_x, alg_zhengxiang_y, alg_zhengxiang_width, alg_zhengxiang_height);
label_train_title.setBounds(label_train_x, label_train_y, label_train_width, label_train_height);
label_test_title.setBounds(label_test_x, label_test_y, label_test_width, label_test_height);
label_result_title.setBounds(label_result_x, label_result_y, label_result_width, label_result_height);
jTextField_train.setBounds(JTextField_train_x, JTextField_train_y, JTextField_train_width, JTextField_train_height);
jTextField_test.setBounds(JTextField_test_x, JTextField_test_y, JTextField_test_width, JTextField_test_height);
jTextField_result.setBounds(JTextField_result_x, JTextField_result_y, JTextField_result_width, JTextField_result_height);
scan_train.setBounds(scan_train_x, scan_train_y, scan_train_width, scan_train_height);
train_start.setBounds(train_start_x, train_start_y, train_start_width, train_start_height);
scan_result.setBounds(scan_result_x, scan_result_y, scan_result_width, scan_result_height);
scan_test.setBounds(scan_test_x, scan_test_y, scan_test_width, scan_test_height);
test_start.setBounds(test_start_x, test_start_y, test_start_width, test_start_height);
label_inputdata.setBounds(label_inputdata_x, label_inputdata_y, label_inputdata_width, label_inputdata_height);
scrollPane.setBounds(textarea_input_x, textarea_input_y, textarea_input_width, textarea_input_height);
label_outputdata.setBounds(label_outputdata_x, label_outputdata_y, label_outputdata_width, label_outputdata_height);
outscrollPane.setBounds(textarea_output_x, textarea_output_y, textarea_output_width, textarea_output_height);
seg_start.setBounds(seg_start_x, seg_start_y, seg_start_width, seg_start_height);
label_wait.setBounds(label_wait_x, label_wait_y, label_wait_width, label_wait_height);
label_train_wait.setBounds(label_train_wait_x, label_train_wait_y, label_train_wait_width, label_train_wait_height);
//將組件加入到容器中
main_panel.add(label_title);
main_panel.add(algorithm_select_panel);
main_panel.add(input_panel);
algorithm_select_panel.add(algorithm_jrb_hmm);
algorithm_select_panel.add(algorithm_jrb_zhengxiang);
algorithm_select_panel.add(algorithm_jrb_nixiang);
input_panel.add(hmm_tabbe);
hmm_tabbe_pane_train.add(label_train_title);
hmm_tabbe_pane_train.add(jTextField_train);
hmm_tabbe_pane_train.add(scan_train);
hmm_tabbe_pane_train.add(train_start);
hmm_tabbe_pane_train.add(label_train_wait);
hmm_tabbe_pane_fileinput.add(label_test_title);
hmm_tabbe_pane_fileinput.add(label_result_title);
hmm_tabbe_pane_fileinput.add(test_start);
hmm_tabbe_pane_fileinput.add(scan_test);
hmm_tabbe_pane_fileinput.add(scan_result);
hmm_tabbe_pane_fileinput.add(jTextField_test);
hmm_tabbe_pane_fileinput.add(jTextField_result);
hmm_tabbe_pane_fileinput.add(label_wait);
hmm_tabbe_pane_input.add(label_inputdata);
hmm_tabbe_pane_input.add(scrollPane);
hmm_tabbe_pane_input.add(label_outputdata);
hmm_tabbe_pane_input.add(outscrollPane);
hmm_tabbe_pane_input.add(seg_start);
main_panel.add(label_showalgorithm);
//將容器加入到窗體中
add(main_panel);
/* wait_time = new Timer(500,new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
if(count_dot==0)
label_wait.setText("正在分詞，請(qǐng)稍等");
else if(count_dot==1)
label_wait.setText("正在分詞，請(qǐng)稍等.");
else if(count_dot==2)
label_wait.setText("正在分詞，請(qǐng)稍等. .");
else if(count_dot==3)
label_wait.setText("正在分詞，請(qǐng)稍等. . .");
JOptionPane.showMessageDialog(null,
"test","提示",
JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
//count_dot=(count_dot+1)%4;
// System.out.println(count_dot);
}
});*/
algorithm_jrb_hmm.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
if(algorithm_jrb_hmm.isSelected()){
label_showalgorithm.setText("你選擇的算法是: 基于HMM模型");
hmm_tabbe.removeAll();
hmm_tabbe.addTab("使用訓(xùn)練集訓(xùn)練", hmm_tabbe_pane_train);
hmm_tabbe.addTab("文件輸入測(cè)試集", hmm_tabbe_pane_fileinput);
hmm_tabbe.addTab("直接輸入測(cè)試數(shù)據(jù)", hmm_tabbe_pane_input);
hmm_tabbe.revalidate();
hmm_tabbe.repaint();
}
if(algorithm_jrb_zhengxiang.isSelected()){
label_showalgorithm.setText("你選擇的算法是: 正向最大匹配");
}
if(algorithm_jrb_nixiang.isSelected()){
label_showalgorithm.setText("你選擇的算法是: 逆向最大匹配");
}
}
});
algorithm_jrb_zhengxiang.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
if(algorithm_jrb_hmm.isSelected()){
label_showalgorithm.setText("你選擇的算法是: 基于HMM模型");
}
if(algorithm_jrb_zhengxiang.isSelected()){
label_showalgorithm.setText("你選擇的算法是: 正向最大匹配");
hmm_tabbe.removeAll();
//hmm_tabbe.addTab("使用訓(xùn)練集訓(xùn)練", hmm_tabbe_pane_train);
hmm_tabbe.addTab("文件輸入測(cè)試集", hmm_tabbe_pane_fileinput);
hmm_tabbe.addTab("直接輸入測(cè)試數(shù)據(jù)", hmm_tabbe_pane_input);
hmm_tabbe.revalidate();
hmm_tabbe.repaint();
}
if(algorithm_jrb_nixiang.isSelected()){
label_showalgorithm.setText("你選擇的算法是: 逆向最大匹配");
}
}
});
algorithm_jrb_nixiang.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
if(algorithm_jrb_hmm.isSelected()){
label_showalgorithm.setText("你選擇的算法是: 基于HMM模型");
}
if(algorithm_jrb_zhengxiang.isSelected()){
label_showalgorithm.setText("你選擇的算法是: 正向最大匹配");
}
if(algorithm_jrb_nixiang.isSelected()){
label_showalgorithm.setText("你選擇的算法是: 逆向最大匹配");
hmm_tabbe.removeAll();
//hmm_tabbe.addTab("使用訓(xùn)練集訓(xùn)練", hmm_tabbe_pane_train);
hmm_tabbe.addTab("文件輸入測(cè)試集", hmm_tabbe_pane_fileinput);
hmm_tabbe.addTab("直接輸入測(cè)試數(shù)據(jù)", hmm_tabbe_pane_input);
hmm_tabbe.revalidate();
hmm_tabbe.repaint();
}
}
});
//輸入hmm模型的訓(xùn)練集文件進(jìn)行訓(xùn)練
scan_train.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
File dicFile = openFile();
if(dicFile == null)
return;
jTextField_train.setText(dicFile.getAbsolutePath());
//寫(xiě)要執(zhí)行的操作
//loadDic(dicFile);
return;
}
});
//輸入測(cè)試集文件
scan_test.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
File dicFile = openFile();
if(dicFile == null)
return;
jTextField_test.setText(dicFile.getAbsolutePath());
}
});
//輸入存儲(chǔ)結(jié)果集目錄
scan_result.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
File dicDir = openDir();
if(dicDir == null)
return;
jTextField_result.setText(dicDir.getAbsolutePath());
}
});
//點(diǎn)擊通過(guò)選擇輸入文件進(jìn)行分詞的按鈕，通過(guò)載入測(cè)試集文件進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的分詞
test_start.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
String temp_test_str = jTextField_test.getText();
if(temp_test_str.equals("")){
JOptionPane.showMessageDialog(null,
"請(qǐng)選擇測(cè)試集文件！","提示",
JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
return ;
}
String temp_result_str = jTextField_result.getText();
if(temp_result_str.equals("")){
JOptionPane.showMessageDialog(null,
"請(qǐng)選擇存儲(chǔ)結(jié)果集目錄！","提示",
JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
return ;
}
count_dot = 0;
//有兩種定義定時(shí)器的方法，分別在不同的java包內(nèi)
//定義等待提示的定時(shí)器
wait_time=new Timer(true);
TimerTask task=new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
label_wait.setText(wait_seg());
// System.out.println(wait_seg());
}
};
wait_time.schedule(task, 0, 1000);
//再定義個(gè)定時(shí)器，相當(dāng)于再開(kāi)一個(gè)線程
seg_threadtime = new Timer(true);
TimerTask task2 = new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
//進(jìn)行分詞
Segmentation();
}
};
seg_threadtime.schedule(task2, 0);
}
});
//通過(guò)直接輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞
seg_start.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
String jtextarea_str = textarea_input.getText();
if(jtextarea_str.equals("")){
JOptionPane.showMessageDialog(null,
"請(qǐng)輸入要測(cè)試的數(shù)據(jù)！","提示",
JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
return ;
}
if(algorithm_jrb_zhengxiang.isSelected()||algorithm_jrb_nixiang.isSelected()){
//token，沒(méi)有指定分隔符默認(rèn)情況下是空格換行等
StringTokenizer tokens = new StringTokenizer(jtextarea_str);
//創(chuàng)建分詞類的對(duì)象
Segment seg=new Segment();
String output_str="";
while(tokens.hasMoreElements()){
//System.out.println(tokens.nextToken());
String temp_str=tokens.nextToken();
String temp_seg="";
//如果選中的是最大正向匹配
if(algorithm_jrb_zhengxiang.isSelected()){
temp_seg=seg.forwardSegment(temp_str);
}
//如果選中的是最大逆向匹配
if(algorithm_jrb_nixiang.isSelected()){
temp_seg=seg.backwardSegment(temp_str);
}
output_str += temp_seg;
output_str += "\n";
}
textarea_ouptput.setText(output_str);
}
//使用hmm模型進(jìn)行分詞
if(algorithm_jrb_hmm.isSelected()){
// String jtextarea_str = textarea_input.getText();
//System.out.println(testfile);
String output="";
hmmmain hmmmodel = new hmmmain();
output = hmmmodel.Inputtest(jtextarea_str);
textarea_ouptput.setText(output);
}
}
});
//hmm模型訓(xùn)練
train_start.addActionListener(new ActionListener() {
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
String temp_train_str = jTextField_train.getText();
if(temp_train_str.equals("")){
JOptionPane.showMessageDialog(null,
"請(qǐng)選擇訓(xùn)練集文件！","提示",
JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
return ;
}
train_count_dot = 0;
//定義等待提示的定時(shí)器
train_wait_time=new Timer(true);
TimerTask task=new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
label_train_wait.setText(train_wait());
// System.out.println(wait_seg());
}
};
train_wait_time.schedule(task, 0, 500);
//再定義個(gè)定時(shí)器，相當(dāng)于再開(kāi)一個(gè)線程
train_time = new Timer(true);
TimerTask task2 = new TimerTask() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
//進(jìn)行訓(xùn)練
hmmmain hmmmodel = new hmmmain();
String train_str = jTextField_train.getText();
hmmmodel.Trainset(train_str);
JOptionPane.showMessageDialog(null,
"訓(xùn)練結(jié)束，可進(jìn)行分詞","提示",
JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
label_train_wait.setText("");
train_wait_time.cancel();
}
};
train_time.schedule(task2, 0);
return ;
}
});
}
//同步
public static synchronized String wait_seg(){
String show_wait = "";
if(count_dot==0)
show_wait = "正在分詞，請(qǐng)稍等";
// label_wait.setText("正在分詞，請(qǐng)稍等");
else if(count_dot==1)
show_wait = "正在分詞，請(qǐng)稍等.";
// label_wait.setText("正在分詞，請(qǐng)稍等.");
else if(count_dot==2)
show_wait = "正在分詞，請(qǐng)稍等. .";
// label_wait.setText("正在分詞，請(qǐng)稍等. .");
else if(count_dot==3)
show_wait = "正在分詞，請(qǐng)稍等. . .";
// label_wait.setText("正在分詞，請(qǐng)稍等. . .");
count_dot = (count_dot+1)%4;
// System.out.println(count_dot);
return show_wait;
//repaint();
//revalidate();
// JOptionPane.showMessageDialog(null,
// "test","提示",
// JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
}
public synchronized String train_wait(){
String show_wait = "";
if(train_count_dot==0)
show_wait = "正在訓(xùn)練，請(qǐng)稍等";
else if(train_count_dot==1)
show_wait = "正在訓(xùn)練，請(qǐng)稍等.";
else if(train_count_dot==2)
show_wait = "正在訓(xùn)練，請(qǐng)稍等. .";
else if(train_count_dot==3)
show_wait = "正在訓(xùn)練，請(qǐng)稍等. . .";
train_count_dot = (train_count_dot+1)%4;
return show_wait;
}
//通過(guò)輸入測(cè)試集文件進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的分詞
private void Segmentation(){
if(algorithm_jrb_zhengxiang.isSelected()||algorithm_jrb_nixiang.isSelected()){
//創(chuàng)建分詞類的對(duì)象
Segment seg=new Segment();
InputStreamReader inputdata;
BufferedReader in;
String str;
String testfile=jTextField_test.getText();
System.out.println(testfile);
String resultdir=jTextField_result.getText();
try {
inputdata = new InputStreamReader (new FileInputStream(testfile),"UTF-8");
in = new BufferedReader(inputdata);
FileOutputStream out = null;
resultdir += "\\CWS_truth_utf8";
out = new FileOutputStream(new File(resultdir));
while((str=in.readLine())!= null){
String temp_seg="";
if(algorithm_jrb_zhengxiang.isSelected()){
temp_seg=seg.forwardSegment(str);
}
if(algorithm_jrb_nixiang.isSelected()){
temp_seg=seg.backwardSegment(str);
}
out.write(temp_seg.getBytes("UTF-8"));
out.write("\r\n".getBytes("UTF-8"));
}
//關(guān)閉定時(shí)器
// wait_time.stop();
inputdata.close();
out.close();
JOptionPane.showMessageDialog(null,
"分詞結(jié)束，請(qǐng)?jiān)?+resultdir+"查找","提示",
JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
} catch (UnsupportedEncodingException e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
} catch (FileNotFoundException e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}catch (IOException e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}
}
//使用hmm模型進(jìn)行分詞
if(algorithm_jrb_hmm.isSelected()){
String testfile=jTextField_test.getText();
//System.out.println(testfile);
String resultdir=jTextField_result.getText();
resultdir += "\\CWS_truth_utf8";
hmmmain hmmmodel = new hmmmain();
hmmmodel.Testset(testfile, resultdir);
JOptionPane.showMessageDialog(null,
"分詞結(jié)束，請(qǐng)?jiān)?+resultdir+"查找","提示",
JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
}
//
label_wait.setText("");
wait_time.cancel();
}
//打開(kāi)文件（數(shù)據(jù)、詞典或者語(yǔ)料庫(kù)）
private File openFile(){
JFileChooser chooser = new JFileChooser();//文件選擇對(duì)話框
int ret = chooser.showOpenDialog(this);
if (ret != JFileChooser.APPROVE_OPTION) {
return null;
}
File f = chooser.getSelectedFile();
if (f.isFile() && f.canRead())
{
return f;
}
else
{
JOptionPane.showMessageDialog(this,
"Could not open file: " + f,
"Error opening file",
JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
return null;
}
}
//打開(kāi)目錄
private File openDir(){
JFileChooser parseDir = new JFileChooser();
parseDir.setFileSelectionMode(JFileChooser.DIRECTORIES_ONLY);
int ret = parseDir.showOpenDialog(this);
if(ret !=JFileChooser.APPROVE_OPTION)
return null;
File f=parseDir.getSelectedFile();
if(f.exists())
return f;
else{
JOptionPane.showMessageDialog(this,
"Could not open directory: " + f,
"Error opening directory",
JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
return null;
}
}
//重寫(xiě)JPanel容器添加背景圖片
class MainPanel extends JPanel{
ImageIcon background = new ImageIcon("images\\backimg.jpg");//加載圖片
Image im=Toolkit.getDefaultToolkit().getImage("images\\backimg.jpg");
public void paintComponent(Graphics g) {
g.drawImage(im, 0, 0, this);
}
}
}效果圖展示
到此這篇關(guān)于基于Java實(shí)現(xiàn)中文分詞系統(tǒng)的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java中文分詞系統(tǒng)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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