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java中文分词代码

* created by yzh 2004.5.12

* 请大家引用时保留这段作者声明，此代码为开源代码；使用不受限制，欢迎大家采用本人所写JS动态拖动表格实现代码。

* 中文分词代码

*此代码为作者多年经验总结，以前发表过VB，PB版本

import java.io.BufferedReader;

import java.io.IOException;

import java.io.InputStream;

import java.io.InputStreamReader;

import java.util.Locale;

import java.util.TreeMap;

import java.util.TreeSet;

public class ChineseSegmenter {

private static ChineseSegmenter segmenter = null;

// private Hashtable zhwords;

private TreeMap zhwords;

private TreeSet cforeign, cnumbers;

// Char form

public final static int TRAD = 0;

public final static int SIMP = 1;

public final static int BOTH = 2;

// Charform is TRAD, SIMP or BOTH

private ChineseSegmenter(int charform, boolean loadwordfile) {

cforeign = new TreeSet();

cnumbers = new TreeSet();

if (charform == SIMP) {

loadset(cnumbers, "data/snumbers_u8.txt");

loadset(cforeign, "data/sforeign_u8.txt");

} else if (charform == TRAD) {

loadset(cnumbers, "data/tnumbers_u8.txt");

loadset(cforeign, "data/tforeign_u8.txt");

} else { // BOTH

loadset(cnumbers, "data/snumbers_u8.txt");

loadset(cforeign, "data/sforeign_u8.txt");

loadset(cnumbers, "data/tnumbers_u8.txt");

loadset(cforeign, "data/tforeign_u8.txt");

}

// zhwords = new Hashtable(120000);

zhwords = new TreeMap();

if (!loadwordfile) {

return;

String newword = null;

try {

InputStream worddata = null;

if (charform == SIMP) {

worddata = getClass().getResourceAsStream("simplexu8.txt");

} else if (charform == TRAD) {

worddata = getClass().getResourceAsStream("tradlexu8.txt");

} else if (charform == BOTH) {

worddata = getClass().getResourceAsStream("bothlexu8.txt");

}

BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader( worddata, "UTF8"));

while ((newword = in.readLine()) != null) {

if ((newword.indexOf("#") == -1) && (newword.length() < 5)) {

zhwords.put(newword.intern(), "1");

if (newword.length() == 3) {

if (zhwords.containsKey(newword.substring(0, 2)

.intern()) == false) {

zhwords.put(newword.substring(0, 2).intern(), "2");

}

if (newword.length() == 4) {

if (zhwords.containsKey(newword.substring(0, 2)

.intern()) == false) {

zhwords.put(newword.substring(0, 2).intern(), "2");

}

if (zhwords.containsKey(newword.substring(0, 3)

.intern()) == false) {

zhwords.put(newword.substring(0, 3).intern(), "2");

}

in.close();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

public synchronized static void reset() {

ChineseSegmenter.segmenter = null;

}

public synchronized static ChineseSegmenter getGBSegmenter() {

Locale.setDefault(Locale.SIMPLIFIED_CHINESE);

if (ChineseSegmenter.segmenter == null) {

ChineseSegmenter.segmenter = new ChineseSegmenter(ChineseSegmenter.SIMP, true); }

return ChineseSegmenter.segmenter;

}

public synchronized static ChineseSegmenter getBig5Segmenter() {

Locale.setDefault(Locale.TRADITIONAL_CHINESE);

if (ChineseSegmenter.segmenter == null) {

ChineseSegmenter.segmenter = new ChineseSegmenter(ChineseSegmenter.TRAD, true); }

return ChineseSegmenter.segmenter;

}

private void loadset(TreeSet targetset, String sourcefile) {

String dataline;

try {

InputStream setdata = getClass().getResourceAsStream(sourcefile);

BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(

setdata, "UTF-8"));

while ((dataline = in.readLine()) != null) {

if ((dataline.indexOf("#") > -1) || (dataline.length() == 0)) {

continue;

}

targetset.add(dataline.intern());

}

in.close();

} catch (Exception e) {

System.err.println("Exception loading data file" + sourcefile + " "

+ e);

e.printStackTrace();

}

public boolean isNumber(String testword) {

boolean result = true;

for (int i = 0; i < testword.length(); i++) {

if (cnumbers.contains(testword.substring(i, i + 1).intern()) == false) {

result = false;

break;

}

return result;

}

public boolean isAllForeign(String testword) {

boolean result = true;

for (int i = 0; i < testword.length(); i++) {

if (cforeign.contains(testword.substring(i, i + 1).intern()) == false) {

result = false;

break;

}

return result;

}

public boolean isNotCJK(String testword) {

boolean result = true;

for (int i = 0; i < testword.length(); i++) {

if (Character.UnicodeBlock.of(testword.charAt(i)) == Character.UnicodeBlock.CJK_UNIFIED_IDEOGRAPHS) {

result = false;

break;

}

return result;

}

public String segmentLine(String cline, String separator) {

StringBuffer currentword = new StringBuffer();

StringBuffer outline = new StringBuffer();

int i, clength;

char currentchar;

// separator = " ";

clength = cline.length();

for (i = 0; i < clength; i++) {

currentchar = cline.charAt(i);

if (Character.UnicodeBlock.of(currentchar) == Character.UnicodeBlock.CJK_UNIFIED_IDEOGRAPHS

|| isNumber(cline.substring(i, i + 1)) == true) {

// Character in CJK block

if (currentword.length() == 0) { // start looking for next

// word

if (i > 0

&& (Character.isWhitespace(cline.charAt(i - 1)) == false)) {

outline.append(separator);

}

currentword.append(currentchar);

} else {

if (zhwords.containsKey(new String(currentword.toString()

+ currentchar).intern()) == true

&& ((String) (zhwords.get(new String(currentword

.toString()

+ currentchar).intern()))).equals("1") == true) { // word is in lexicon

currentword.append(currentchar);

} else if (isAllForeign(currentword.toString())

&& cforeign.contains(new String(

new char[] { currentchar }).intern())

&& i + 2 < clength

&& (zhwords.containsKey(cline.substring(i, i + 2) .intern()) == false)) {

// Possible a transliteration of a foreign name

currentword.append(currentchar);

} else if (isNumber(currentword.toString())

&& cnumbers.contains(new String(

new char[] { currentchar }).intern())

* && (i + 2 < clength) &&

* (zhwords.containsKey(cline.substring(i, i+2).intern()) == * false)

*/) {

// Put all consecutive number characters together

currentword.append(currentchar);

} else if ((zhwords.containsKey(new String(currentword .toString()

+ currentchar).intern()))

&& (((String) (zhwords.get(new String(currentword .toString()

+ currentchar).intern()))).equals("2") == true) && i + 1 < clength

&& (zhwords.containsKey(new String(currentword .toString()

+ currentchar + cline.charAt(i + 1))

.intern()) == true)) {

// Starts a word in the lexicon

currentword.append(currentchar);

} else { // Start anew

outline.append(currentword.toString());

if (Character.isWhitespace(currentchar) == false) {

outline.append(separator);

}

currentword.setLength(0);

currentword.append(currentchar);

}

} else { // Not chinese character

// System.err.println("not cjk");

if (currentword.length() > 0) {

outline.append(currentword.toString());

if (Character.isWhitespace(currentchar) == false) {

outline.append(separator);

}

currentword.setLength(0);

}

outline.append(currentchar);

}

outline.append(currentword.toString());

return outline.toString();

// return offsets;

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

ChineseSegmenter seg = ChineseSegmenter.getGBSegmenter();

System.out.println(seg.segmentLine("Some string in chinese.", " "));

}

15个经典JAVA小程序集

import java.util.Scanner; public class Example1 { public static void main(String[] args) { Scanner sc=new Scanner(System.in);//输入一个数字 int score=sc.nextInt();//将数字放入整型score中 if(score>0)//if语句进行判断 { if(score>=90) { System.out.println("你很棒！"); } else if(score>=60&&score<90) { System.out.println("你很不错!"); } else System.out.println("你得加油!"); } else System.out.println("你输入的数字不正确！"); } } import java.util.Scanner; public class Example2 { public static void main(String[] args) { Scanner sc=new Scanner(System.in);//动态输入任意两个数int a=sc.nextInt();

int b=sc.nextInt(); if(a>b)//if语句比较大小 { System.out.println("你所输入的最大值："+a); System.out.println("你所输入的最小值："+b); } else if(a

中文分词基础件(基础版)使用说明书

索源网https://www.wendangku.net/doc/8f10027873.html,/ 中文分词基础件（基础版）使用说明书北京索源无限科技有限公司 2009年1月

目录 1 产品简介 (3) 2 使用方法 (3) 2.1 词库文件 (3) 2.2 使用流程 (3) 2.3 试用和注册 (3) 3 接口简介 (4) 4 API接口详解 (4) 4.1初始化和释放接口 (4) 4.1.1 初始化分词模块 (4) 4.1.2 释放分词模块 (4) 4.2 切分接口 (5) 4.2.1 机械分词算法 (5) 4.3 注册接口 (8) 5 限制条件 (9) 6 附录 (9) 6.1 切分方法定义 (9) 6.2 返回值定义 (9) 6.3 切分单元类型定义 (9)

1 产品简介索源中文智能分词产品是索源网（北京索源无限科技有限公司）在中文信息处理领域以及搜索领域多年研究和技术积累的基础上推出的智能分词基础件。该产品不仅包含了本公司结合多种分词研发理念研制的、拥有极高切分精度的智能分词算法，而且为了适应不同需求，还包含多种极高效的基本分词算法供用户比较和选用。同时，本产品还提供了在线自定义扩展词库以及一系列便于处理海量数据的接口。该产品适合在中文信息处理领域从事产品开发、技术研究的公司、机构和研究单位使用，用户可在该产品基础上进行方便的二次开发。为满足用户不同的需求，本产品包括了基础版、增强版、专业版和行业应用版等不同版本。其中基础版仅包含基本分词算法，适用于对切分速度要求较高而对切分精度要求略低的环境（正、逆向最大匹配）或需要所有切分结果的环境（全切分）。增强版在基础版的基础上包含了我公司自主开发的复合分词算法，可以有效消除切分歧义。专业版提供智能复合分词算法，较之增强版增加了未登录词识别功能，进一步提高了切分精度。行业应用版提供我公司多年积累的包含大量各行业关键词的扩展词库，非常适合面向行业应用的用户选用。 2 使用方法 2.1 词库文件本产品提供了配套词库文件，使用时必须把词库文件放在指定路径中的“DictFolder”文件夹下。产品发布时默认配置在产品路径下。 2.2 使用流程产品使用流程如下： 1）初始化首先调用初始化函数，通过初始化函数的参数配置词库路径、切分方法、是否使用扩展词库以及使用扩展词库时扩展词的保存方式等。经初始化后获得模块句柄。 2）使用分词函数初始化后可反复调用各分词函数。在调用任何函数时必要把模块句柄传入到待调用函数中。 3）退出系统在退出系统前需调用释放函数释放模块句柄。 2.3 试用和注册本产品初始提供的系统是试用版。在试用版中，调用分词函数的次数受到限制。用户必须向索源购买本产品，获取注册码进行注册后，方可正常使用本产品。注册流程为： 1）调用序列号获取接口函数获取产品序列号； 2）购买产品，并将产品序列号发给索源。索源确认购买后，生成注册码发给用户； 3）用户使用注册码，调用注册接口对产品进行注册； 4）注册成功后，正常使用本产品。

一个简单的java窗体下载小程序(完整代码)

首先，这只是一个很简单的程序，所以大神请绕道。心血来潮，用java编写了一个能访问http链接，并能下载文件的窗体小程序。实测能够正确下载17M的压缩包，图片，文档，html等。但是因为程序效率低下，于是没有继续测试更大的压缩文件（问题可能在于保存输入流到缓冲区的数组）。程序已打包jar可执行文件，并将代码一齐打包到jar中。为方便使用jar，使用word 文档对象包装了它，将下面的对象（显示为一个图标）拖到桌面或者其他文件夹，即可得到该程序： java下载小程序.jar 也可以右击，激活内容，直接运行。程序运行效果如图：该测试链接来自pc6，下载结果为：

文件顺利打开。程序主要使用了url访问http地址，并获取输入流，创建本地文件，输出读取的数据到本地文件中。其他部分则是窗体。以下是全部代码：同样是word对象，直接拖到桌面即可。显示窗体的ui包： DownloadWin.java MainWin.java 分割字符串的util包： SplitString.java 监听事件的listener包： DownloadListener.java

其中，ui包： MainWin.java package 下载.ui; public class MainWin { public static void main(String[] args) { DownloadWin win = new DownloadWin("下载"); } } DownloadWin.java package 下载.ui; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.GridLayout; import javax.swing.Box; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JTextField; import 下载.listener.DownloadListener; public class DownloadWin extends JFrame{ /** * */ private static final long serialVersionUID = -7226361346020458023L; private JTextField httpLine; private JTextField savePath; private JButton btnDownload; private JLabel lineLabel; private JLabel saveLabel; private static JLabel infoLabel; public DownloadWin(String title) { init();

中文分词实验

中文分词实验一、实验目的：目的：了解并掌握基于匹配的分词方法，以及分词效果的评价方法。实验要求： 1、从互联网上查找并构建不低于10万词的词典，构建词典的存储结构； 2、选择实现一种机械分词方法（双向最大匹配、双向最小匹配、正向减字最大匹配法等）。 3、在不低于1000个文本文件，每个文件大于1000字的文档中进行中文分词测试，记录并分析所选分词算法的准确率、分词速度。预期效果： 1、平均准确率达到85%以上二、实验方案： 1.实验平台系统：win10 软件平台：spyder 语言：python 2.算法选择选择正向减字最大匹配法，参照《搜索引擎-原理、技术与系统》教材第62页的描述，使用python语言在spyder软件环境下完成代码的编辑。算法流程图：

Figure Error! No sequence specified.. 正向减字最大匹配算法流程

Figure Error! No sequence specified.. 切词算法流程算法伪代码描述：

3.实验步骤 1)在网上查找语料和词典文本文件； 2)思考并编写代码构建词典存储结构； 3)编写代码将语料分割为1500个文本文件，每个文件的字数大于1000字； 4)编写分词代码； 5)思考并编写代码将语料标注为可计算准确率的文本； 6)对测试集和分词结果集进行合并； 7)对分词结果进行统计，计算准确率，召回率及F值（正确率和召回率的调和平均值）； 8)思考总结，分析结论。 4.实验实施我进行了两轮实验，第一轮实验效果比较差，于是仔细思考了原因，进行了第二轮实验，修改参数，代码，重新分词以及计算准确率，效果一下子提升了很多。实验过程：

java经典的小程序详尽代码

1，编写程序，判断给定的某个年份是否是闰年。闰年的判断规则如下：（1）若某个年份能被4整除但不能被100整除，则是闰年。（2）若某个年份能被400整除，则也是闰年。 import Bissextile{ public static void main(String[] arge){ "请输入年份"); int year; .....+aaaaaaaaa=? 其中a为1至9之中的一个数，项数也要可以指定。 import Multinomial{ public static void main(String[] args){ int a; ...前20项之和？ class Sum{ public static void main(Sting[] args){ double sum=0; double fenZi=, fenMu=; ..... 打印出第一个大于小于的值 class Pi { public static void main(String[] args){ double pi =0; .. fenMu += ; .. 每项递加2 } } } 输出结果为pi = ，应该不精确 12、输入一个数据n，计算斐波那契数列(Fibonacci)的第n个值 1 1 2 3 5 8 13 21 34 规律：一个数等于前两个数之和 ....的值。 a,求出前50项和值。 b,求出最后一项绝对值小于1e-5的和值。 15、在屏幕上打印出n行的金字塔图案，如，若n=5,则图案如下： * ***

***** ******* ********* 定义一个int型的一维数组，包含10个元素，分别赋一些随机整数，然后求出所有元素的最大值，最小值，平均值，和值，并输出出来。 class ArrayNumber{ public static void main(String[] args){ int[] arrayNumber; arrayNumber = new int[10]; "以下是随机的10个整数："); 义一个int型的一维数组，包含10个元素，分别赋值为1~10，然后将数组中的元素都向前移一个位置，即，a[0]=a[1],a[1]=a[2],…最后一个元素的值是原来第一个元素的值，然后输出这个数组。 3. 定义一个int型的一维数组，包含40个元素，用来存储每个学员的成绩，循环产生40个0~100之间的随机整数，将它们存储到一维数组中，然后统计成绩低于平均分的学员的人数，并输出出来。 4. （选做）承上题，将这40个成绩按照从高到低的顺序输出出来。 5,（选做）编写程序，将一个数组中的元素倒排过来。例如原数组为1，2，3，4，5；则倒排后数组中的值为5，4，3，2，1。 6,要求定义一个int型数组a,包含100个元素,保存100个随机的4位数。再定义一个 int型数组b，包含10个元素。统计a数组中的元素对10求余等于0的个数，保存到b[0]中；对10求余等于1的个数，保存到b[1]中，……依此类推。 class Remain{ public static void main( String[] args){ int[] a = new int[100]; 约梭芬杀人法把犯人围成一圈，每次从固定位置开始算起，杀掉第7个人，直到剩下最后一个。 11_2、用数组实现约瑟夫出圈问题。 n个人排成一圈，从第一个人开始报数，从1开始报，报到m 的人出圈，剩下的人继续开始从1报数，直到所有的人都出圈为止。对于给定的n,m，求出所有人的出圈顺序。 12. 判断随机整数是否是素数产生100个0-999之间的随机整数，然后判断这100个随机整数哪些是素数，哪些不是？ public class PrimeTest{ public static void main(String args[]){ for(int i=0;i<100;i++){

分词工具比较

IKAnalyzer IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene 项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。语言和平台：基于java 语言开发，最初，它是以开源项目Luence 为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer 3.0 则发展为面向 Java 的公用分词组件，独立于 Lucene 项目，同时提供了对Lucene 的默认优化实现。算法：采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法”。采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（ IP 地址、 Email 、 URL ）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。针对 Lucene 全文检索优化的查询分析器 IKQueryParser ；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高 Lucene 检索的命中率。性能：60 万字 / 秒 IKAnalyzer基于lucene2.0版本API开发，实现了以词典分词为基础的正反向全切分算法，是LuceneAnalyzer接口的实现。该算法适合与互联网用户的搜索习惯和企业知识库检索，用户可以用句子中涵盖的中文词汇搜索，如用"人民"搜索含"人民币"的文章，这是大部分用户的搜索思维；不适合用于知识挖掘和网络爬虫技术，全切分法容易造成知识歧义，因为在语义学上"人民"和"人民币"是完全搭不上关系的。 je-anlysis的分词（基于java实现） 1. 分词效率：每秒30万字（测试环境迅驰1.6，第一次分词需要1－2秒加载词典） 2. 运行环境： Lucene 2.0 3. 免费安装使用传播，无限制商业应用，但暂不开源，也不提供任何保证 4. 优点:全面支持Lucene 2.0；增强了词典维护的API；增加了商品编码的匹配；增加了Mail地址的匹配；实现了词尾消歧算法第二层的过滤；整理优化了词库；支持词典的动态扩展；支持中文数字的匹配（如：二零零六）；数量词采用“n”；作为数字通配符优化词典结构以便修改调整；支持英文、数字、中文（简体）混合分词；常用的数量和人名的匹配；超过22万词的词库整理；实现正向最大匹配算法；支持分词粒度控制 ictclas4j ictclas4j中文分词系统是sinboy在中科院张华平和刘群老师的研制的FreeICTCLAS的基础上完成的一个java开源分词项目，简化了原分词程序的复

中科院中文分词系统调研报告

自然语言处理调研报告（课程论文、课程设计）题目：最大正向匹配中文分词系统作者：陈炳宏吕荣昌靳蒲王聪祯孙长智所在学院：信息科学与工程学院专业年级：信息安全14-1 指导教师：努尔布力职称：副教授 2016年10月29日

目录一、研究背景、目的及意义 (3) 二、研究内容和目标 (4) 三、算法实现 (5) 四、源代码 (7) 1.seg.java 主函数 (7) 2. dict.txt 程序调用的字典 (10) 3.实验案例 (11) 五、小结 (12)

一、研究背景、目的及意义中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时，具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不过如何实现，目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。在这里我想介绍一下中文分词的一个最基础算法：最大匹配算法(Maximum Matching，以下简称MM算法) 。MM算法有两种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配。

二、研究内容和目标 1、了解、熟悉中科院中文分词系统。 2、设计程序实现正向最大匹配算法。 3、利用正向最大匹配算法输入例句进行分词，输出分词后的结果。

三、算法实现图一：算法实现正向最大匹配算法：从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切分出一个词。但这里有一个问题：要做到最大匹配，并不是第一次匹配到就可以切分的。算法示例：待分词文本： content[]={"中"，"华"，"民"，"族"，"从"，"此"，"站"，"起"，"来"，"了"，"。"} 词表： dict[]={"中华"， "中华民族" ， "从此"，"站起来"} (1) 从content[1]开始，当扫描到content[2]的时候，发现"中华"已经在

中文自动分词技术

中文自动分词技术是以“词”为基础，但汉语书面语不是像西方文字那样有天然的分隔符（空格），而是在语句中以汉字为单位，词与词之间没有明显的界限。因此，对于一段汉字，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程词，就要应用到中文自动分词技术。下面依次介绍三种中文自动分词算法：基于词典的机械匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于人工智能的分词方法。 1、基于词典的机械匹配的分词方法：该算法的思想是，事先建立词库，让它它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配，若在词典中找到该字符串，则识别出一个词。按照扫描方向的不同，串匹配分词的方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，又可以分为最大匹配和最小匹配。按这种分类方法，可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配，甚至是将他们结合起来形成双向匹配。由于汉字是单字成词的，所以很少使用最小匹配法。一般来说，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，这可能和汉语习惯将词的重心放在后面的缘故。可见，这里的“机械”是因为该算法仅仅依靠分词词表进行匹配分词 a)、正向减字最大匹配法（MM）这种方法的基本思想是：对于每一个汉字串s，先从正向取出maxLength 个字，拿这几个字到字典中查找，如果字典中有此字，则说明该字串是一个词，放入该T的分词表中，并从s中切除这几个字，然后继续此操作；如果在字典中找不到，说明这个字串不是一个词，将字串最右边的那个字删除，继续与字典比较，直到该字串为一个词或者是单独一个字时结束。 b)、逆向减字最大匹配法（RMM ）与正向减字最大匹配法相比，这种方法就是从逆向开始遍历。过程与正向减字最大匹配法基本相同，可以对文本和字典先做些处理，把他们都倒过来排列，然后使用正向减字最大匹法。机械匹配算法简洁、易于实现.其中，最大匹配法体现了长词优先的原则，在实际工程中应用最为广泛。机械匹配算法实现比较简单，但其局限也是很明显的：效率和准确性受到词库

java简单聊天小程序

网络编程java简单聊天小程序[下次修改成多线程的，这个必须等待对方输入结束，有机会修改成可视化窗口] By 刘汪洋写入正确的ip地址即可正常用当然目前只停留在命令行界面还没有写成可视化窗口界面运行时请带上参数如java TransServer 张三 Java TransClient 李四 ( 和刘正南在局域网试验的截图成功这是修改后的加上了姓名！ ) （修改前的截图）

代码：客户端： package com.baidu.chat; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import https://www.wendangku.net/doc/8f10027873.html,.Socket; import https://www.wendangku.net/doc/8f10027873.html,.UnknownHostException; // 简单聊天小程序客户端 public class TransClient { public static void main(String[] args)

{ if(args[0]==null) args[0] = "他"; startClient(args[0]); } private static void startClient(String name) { Socket sk = null; BufferedReader bufr = null; try { sk = new Socket("127.0.0.1",10000);// 1 创建 socket服务 bufr = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));// 2 获取录入键盘 PrintWriter out = new PrintWriter(sk.getOutputStream(),true);// 3 获取输出流true表示自动刷新 BufferedReader bufIn = new BufferedReader(new InputStreamReader(sk.getInputStream()));// 4 获取输入流 // 5 发送获取 String text_send = ""; String text_get = ""; String ServerName = ""; System.out.print("聊天已开启..."+"\r\n"+"我说：");

百度_baidu_搜索分词算法

Baidu查询分词算法查询处理以及分词技术如何设计一个高效的搜索引擎?我们可以以百度所采取的技术手段来探讨如何设计一个实用的搜索引擎.搜索引擎涉及到许多技术点,比如查询处理,排序算法,页面抓取算法,CACHE机制,ANTI-SPAM等等.这些技术细节,作为商业公司的搜索引擎服务提供商比如百度,GOOGLE等是不会公之于众的.我们可以将现有的搜索引擎看作一个黑盒,通过向黑盒提交输入,判断黑盒返回的输出大致判断黑盒里面不为人知的技术细节. 查询处理与分词是一个中文搜索引擎必不可少的工作,而百度作为一个典型的中文搜索引擎一直强调其”中文处理”方面具有其它搜索引擎所不具有的关键技术和优势.那么我们就来看看百度到底采用了哪些所谓的核心技术. 我们分两个部分来讲述:查询处理/中文分词. 一. 查询处理用户向搜索引擎提交查询,搜索引擎一般在接受到用户查询后要做一些处理,然后在索引数据库里面提取相关的信息.那么百度在接受到用户查询后做了些什么工作呢? 1. 假设用户提交了不只一个查询串,比如”信息检索理论工具”.那么搜索引擎首先做的是根据分隔符比如空格,标点符号,将查询串分割成若干子查询串,比如上面的查询就会被解析为:<信息检索,理论,工具>三个子字符串;这个道理简单,我们接着往下看. 2. 假设提交的查询有重复的内容,搜索引擎怎么处理呢?比如查询”理论工具理论”,百度是将重复的字符串当作只出现过一次,也就是处理成等价的”理论工具”,而GOOGLE显然是没有进行归并,而是将重复查询子串的权重增大进行处理.那么是如何得出这个结论的呢?我们可以将”理论工具”提交给百度,返回341,000篇文档,大致看看第一页的返回内容.OK.继续,我们提交查询”理论工具理论”,在看看返回结果,仍然是那么多返回文档,当然这个不能说明太多问题,那看看第一页返回结果的排序,看出来了吗?顺序完全没有变化,而GOOGLE则排序有些变动,这说明百度是将重复的查询归并成一个处理的,而且字符串之间的先后出现顺序基本不予考虑(GOOGLE是考虑了这个顺序关系的). 3. 假设提交的中文查询包含英文单词,搜索引擎是怎么处理的?比如查询”电影BT下载”,百度的方法是将中文字符串中的英文当作一个整体保留,并以此为断点将中文切分开,这样上述的查询就切为<电影,BT,下载>,不论中间的英文是否一个字典里能查到的单词也好,还是随机的字符也好,都会当作一个整体来对待.

高中现在分词的用法

高中英语现在分词的用法 1）- ing分词（短语）作主语： 1. 动词-ing 形式作主语表示抽象的或泛指的动作, 谓语动词用单数。如： 1. Talking to him is talking to a wall. 对他说话等于对牛弹琴。 2. Smoking may cause cancer. 吸烟会致癌。 3. Walking is my only exercise. 散步是我唯一的运动。 4. Talking mends no holes. （谚）空谈无济于事。 5. Saying is easier than doing. 说比做容易。 1. 为了保持句子平衡，通常用作形式主语，而把真实主语放在句末。如：It is no use crying over spilt milk. 作无益的后悔是没有用的。 It's a waste of time arguing about it. 辩论这事是浪费时间。常见的作表语的名词或短语有：no use, no good, fun, hard work, a hard / difficult job, a wonder, a waste of time 等。如： It is worthwhile discussing with her. It 's no good waiting here. Let 's go home. It was a waste of time reading that book. 2. 动词-ing形式的否定形式是在其前面加not。如： Your schoolmate 's not coming home made her parents worried. 2）-ing 分词（短语）作宾语： 1. I suggest ending the meeting. 我建议结束会议。 2. He admitted taking the money. 他承认钱是他拿的 3. I couldn ' t help laughing.

人教版高中英语必修二高中现在分词用法练

高中现在分词用法练时间：20150529 一 1. (make) full preparations, we are ready for the examination. 我们已经作好了充分准备，现在可以应考了。 (= After we have made full preparations...) 2. (be) ill, he didn't go to school yesterday. 由于生病，他昨天没有上学。 (= Because he was ill...) 3.His father died, (leave) him a lot of money. 他父亲死了，留给他许多钱. (= and left him a lot of money.) 4.He lay on the grass, (stare)at the sky for a long time. 他躺在草地上，长时间地望着天空。 (= ...and stared at the sky for a long time) 5. (work) hard at your lessons, you will succeed. 如果你努力学习，就一定能成功。 (=If you work hard at your lessons.) 6. (know)all this, they made me pay for the damage. 尽管知道了一切情况，他们还是要我赔偿损失。 (= Although they knew all this.)Rewrite the following sentences. 7. When he approached Ms Smith, he touched her shoulder and kissed her. ________________ Ms Smith, he touched her shoulder and kissed her. 8. The person who is translating the songs can speak seven languages. The person _________ ___ ______can speak seven languages. 9. Because he comes from Jordan, he moves close to ask you a question. _______ _____ Jordan, he moves close to ask you a question. 10. She sat at the desk and did her homework. She sat at the desk ______ ____ __________. 11. The picture that hangs on the wall is a world-famous one. The picture _______ on the wall is a world-famous one. 12. Because he di dn’t receive an answer, he decided to write another letter to him. ____ ____________ an answer, he decided to write another letter to him. 13. When he sees the mountain, he always thinks of his hometown. _______ the mountain, he always thinks of his hometown.

中文分词技术

一、为什么要进行中文分词？词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。 Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。二、中文分词技术的分类我们讨论的分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。下面简要介绍几种常用方法: 1）．逐词遍历法。逐词遍历法将词典中的所有词按由长到短的顺序在文章中逐字搜索,直至文章结束。也就是说,不管文章有多短,词典有多大,都要将词典遍历一遍。这种方法效率比较低，大一点的系统一般都不使用。 2）．基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法）这种方法按照一定策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。识别出一个词，根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配。根据不同长度优先匹配的情况，分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配。根据与词性标注过程是否相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的方法如下：（一）最大正向匹配法 (ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＭＭ法。其基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。若字典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理……如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。这样就完成了一轮匹配，然后取下一个i字字串进行匹配处理，直到文档被扫描完为止。

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JA V A经典小程序1，编写程序，判断给定的某个年份是否是闰年。闰年的判断规则如下：（1）若某个年份能被4整除但不能被100整除，则是闰年。（2）若某个年份能被400整除，则也是闰年。 import java.util.Scanner; class Bissextile{ public static void main(String[] arge){ System.out.print("请输入年份"); int year; //定义输入的年份名字为“year” Scanner scanner = new Scanner(System.in); year = scanner.nextInt(); if (year<0||year>3000){ System.out.println("年份有误，程序退出！"); System.exit(0); } if ((year%4==0)&&(year%100!=0)||(year%400==0)) System.out.println(year+" is bissextile"); else System.out.println(year+" is not bissextile "); } } 2，给定一个百分制的分数，输出相应的等级。 90分以上A级 80~89 B级 70~79 C级 60~69 D级 60分以下E级 import java.util.Scanner; class Mark{ public static void main(String[] args){ System.out.println("请输入一个分数"); //定义输入的分数为“mark”，且分数会有小数 double mark; Scanner scanner = new Scanner(System.in); mark = scanner.nextDouble(); //判断是否有输入错误。

hanlp中文分词器解读

中文分词器解析hanlp分词器接口设计：

提供外部接口：分词器封装为静态工具类，并提供了简单的接口

标准分词是最常用的分词器，基于HMM-Viterbi实现，开启了中国人名识别和音译人名识别，调用方法如下: HanLP.segment其实是对StandardTokenizer.segment的包装。 /** * 分词 * * @param text 文本 * @return切分后的单词 */ publicstatic Listsegment(String text) { return StandardTokenizer.segment(text.toCharArray()); } /** * 创建一个分词器
* 这是一个工厂方法
* 与直接new一个分词器相比，使用本方法的好处是，以后HanLP升级了，总能用上最合适的分词器 * @return一个分词器 */ publicstatic Segment newSegment() }

publicclass StandardTokenizer { /** * 预置分词器 */ publicstaticfinalSegment SEGMENT = HanLP.newSegment(); /** * 分词 * @param text 文本 * @return分词结果 */ publicstatic Listsegment(String text) { return SEGMENT.seg(text.toCharArray()); } /** * 分词 * @param text 文本 * @return分词结果 */ publicstatic Listsegment(char[]text) { return SEGMENT.seg(text); } /** * 切分为句子形式 * @param text 文本

现在分词作状语的用法

现在分词作状语的用法现在分词作状语的用法现在分词作状语： ①现在分词doing所代表的动作或状态与谓语动词是同时或几乎是同时发生的，可以作时间、原因、方式、条件、结果、目的、让步、伴随等状语。分词的逻辑主语就是句子的主语。如：Rushing out of the house, he was knocked down by a car. 他一冲出屋子就被一辆车撞倒了。 My cousin went to Shenzhen, hoping to find a job there. 我表兄去深圳了，希望在那儿找份工作。 The child fell，striking his head against the door. 小孩摔了一跤，头在门上碰了一下。 In the last few years, the country has had a hard time, suffering several killer quakes. 过去几年里，这个国家经历了艰难的时期，遭受了几次致命的地震。 Being spring, the flowers are in full bloom. 因为是春天，所以花都盛开着。 ②有些分词作状语，没有逻辑上的主语，已成为习惯用法：considering, judging from, talking of, allowing for(考虑到), generally/frankly/honestly/roughly/strictly speaking, assuming that(假设)等。如：

Talking of this film, its wonderful. 说到这部电影，好极了。 Assuming that it is true, what should we do now? 假定那是真的, 我们现在该怎麽办? Judging by the direction of the wind, it wont rain today. 根据风向测度, 今天不会下雨。 Social psychology, strictly speaking, deals with the behavior of people in groups. 严格地说, 社会心理学研究人们的群体行为。

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