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当前几个主要的Lucene中文分词器的比较
来源:互联网  (转载协议)   发布日期:2013-01-05 22:41   浏览:12218专栏投稿 值班编辑:QQ281688302

1. 基本介绍: paoding :Lucene中文分词庖丁解牛 Paoding Analysis imdict :imdict智能词典所采用的智能中文分词程序 mmseg4j : 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法 实现的中文分词器 ik :采用了特有的正向迭代最细粒度切分算法,多子处理器分析模式 2. 开

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1. 基本介绍:

paoding :Lucene中文分词“庖丁解牛” Paoding Analysis
imdict :imdict智能词典所采用的智能中文分词程序
mmseg4j : 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法 实现的中文分词器
ik :采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“,多子处理器分析模式

2. 开发者及开发活跃度:

paoding :qieqie.wang, google code 上最后一次代码提交:2008-06-12,svn 版本号 132
imdict :XiaoPingGao, 进入了 lucene contribute,lucene trunk 中 contrib/analyzers/smartcn/ 最后一次提交:2009-07-24,
mmseg4j :chenlb2008,google code 中 2009-08-03 (昨天),版本号 57,log为:mmseg4j-1.7 创建分支
ik :linliangyi2005,google code 中 2009-07-31,版本号 41

3. 用户自定义词库:

paoding :支持不限制个数的用户自定义词库,纯文本格式,一行一词,使用后台线程检测词库的更新,自动编译更新过的词库到二进制版本,并加载
imdict :暂时不支持用户自定义词库。但 原版 ICTCLAS 支持。支持用户自定义 stop words
mmseg4j :自带sogou词库,支持名为 wordsxxx.dic, utf8文本格式的用户自定义词库,一行一词。不支持自动检测。 -Dmmseg.dic.path
ik : 支持api级的用户词库加载,和配置级的词库文件指定,无 BOM 的 UTF-8 编码,\r\n 分割。不支持自动检测。

4. 速度(基于官方介绍,非自己测试)

paoding :在PIII 1G内存个人机器上,1秒 可准确分词 100万 汉字
imdict :483.64 (字节/秒),259517(汉字/秒)
mmseg4j : complex 1200kb/s左右, simple 1900kb/s左右
ik :具有50万字/秒的高速处理能力

5. 算法和代码复杂度

paoding :svn src 目录一共1.3M,6个properties文件,48个java文件,6895 行。使用不用的 Knife 切不同类型的流,不算很复杂。
imdict :词库 6.7M(这个词库是必须的),src 目录 152k,20个java文件,2399行。使用 ICTCLAS HHMM隐马尔科夫模型,“利用大量语料库的训练来统计汉语词汇的词频和跳转概率,从而根据这些统计结果对整个汉语句子计算最似然(likelihood)的切分”
mmseg4j : svn src 目录一共 132k,23个java文件,2089行。MMSeg 算法 ,有点复杂。
ik : svn src 目录一共6.6M(词典文件也在里面),22个java文件,4217行。多子处理器分析,跟paoding类似,歧义分析算法还没有弄明白。

6. 文档

paoding :几乎无。代码里有一些注释,但因为实现比较复杂,读代码还是有一些难度的。
imdict : 几乎无。 ICTCLAS 也没有详细的文档,HHMM隐马尔科夫模型的数学性太强,不太好理解。
mmseg4j : MMSeg 算法 是英文的,但原理比较简单。实现也比较清晰。
ik : 有一个pdf使用手册,里面有使用示例和配置说明。

7. 其它

paoding :引入隐喻,设计比较合理。search 1.0 版本就用的这个。主要优势在于原生支持词库更新检测。主要劣势为作者已经不更新甚至不维护了。
imdict :进入了 lucene trunk,原版 ictclas 在各种评测中都有不错的表现,有坚实的理论基础,不是个人山寨。缺点为暂时不支持用户词库。
mmseg4j : 在complex基础上实现了最多分词(max-word),但是还不成熟,还有很多需要改进的地方。
ik :  针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser

8. 结论

个人觉得,可以在 mmseg4j 和 paoding 中选一个。关于这两个分词效果的对比,可以参考:

http://blog.chenlb.com/2009/04/mmseg4j-max-word-segment-compare-with-paoding-in-effect.html

或者自己再包装一下,将 paoding 的词库更新检测做一个单独的模块实现,然后就可以在所有基于词库的分词算法之间无缝切换了。

ps,对不同的 field 使用不同的分词器是一个可以考虑的方法。比如 tag 字段,就应该使用一个最简单的分词器,按空格分词就可以了。

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