# ansj **Repository Path**: javafuck/ansj ## Basic Information - **Project Name**: ansj - **Description**: https://gitee.com/ansj/ansj_seg.git - **Primary Language**: Java - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2020-07-02 - **Last Updated**: 2020-12-19 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README Ansj中文分词 ================== [![1.X Build Status](https://travis-ci.org/NLPchina/ansj_seg.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/NLPchina/ansj_seg) [![Gitter](https://badges.gitter.im/NLPchina/ansj_seg.svg)](https://gitter.im/NLPchina/ansj_seg?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) #####使用帮助 : [3.x版本及之前](http://nlpchina.github.io/ansj_seg/) , [5.x版本及之后](https://github.com/NLPchina/ansj_seg/wiki) 在线测试地址 : http://demo.nlpcn.org ##### 摘要 > 这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现. > 分词速度达到每秒钟大约200万字左右(mac air下测试),准确率能达到96%以上 > 目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取,自动摘要,关键字标记等功能 > 可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目. ##### 下载jar * 访问 [http://maven.nlpcn.org/org/ansj/](https://oss.sonatype.org/content/repositories/releases/org/ansj/ansj_seg/) 最好下载最新版 ansj_seg/ * 同时下载[nlp-lang.jar](https://oss.sonatype.org/content/repositories/releases/org/nlpcn/nlp-lang/) 需要和ansj_seg 配套..配套关系可以看jar包中的maven依赖,一般最新的ansj配最新的nlp-lang不会有错。 * 导入到eclipse ,开始你的程序吧 ##### maven ```` org.ansj ansj_seg 5.1.1 ```` ##### 调用demo 如果你第一次下载只想测试测试效果可以调用这个简易接口

 String str = "欢迎使用ansj_seg,(ansj中文分词)在这里如果你遇到什么问题都可以联系我.我一定尽我所能.帮助大家.ansj_seg更快,更准,更自由!" ;
 System.out.println(ToAnalysis.parse(str));
 
 欢迎/v,使用/v,ansj/en,_,seg/en,,,(,ansj/en,中文/nz,分词/n,),在/p,这里/r,如果/c,你/r,遇到/v,什么/r,问题/n,都/d,可以/v,联系/v,我/r,./m,我/r,一定/d,尽我所能/l,./m,帮助/v,大家/r,./m,ansj/en,_,seg/en,更快/d,,,更/d,准/a,,,更/d,自由/a,!
##### Join Us 心思了很久,不管有没有人帮忙把。我写上来,如果你有兴趣,有热情可以联系我。 * 补充文档,增加调用实例和说明 * 增加一些规则性Recognition,举例[身份证号码识别](https://github.com/NLPchina/ansj_seg/blob/master/src/main/java/org/ansj/recognition/impl/IDCardRecognition.java),目前未完成的有 `时间识别`,`IP地址识别`,`邮箱识别`,`网址识别`,`词性识别`等... * 提供更加优化的CRF模型。替换ansj的默认模型。 * 补充测试用例,n多地方测试不完全。如果你有兴趣可以帮忙啦! * 重构人名识别模型。增加机构名识别等模型。 * 增加句法文法分析 * 实现lstm的分词方式 * 拾遗补漏...