ik分词器安装

近年来，中文自然语言处理在互联网领域中有着越来越广泛的应用。ik分词器作为一款高效，准确的中文分词器，被广泛地应用于搜索引擎，文本挖掘，信息检索，智能机器人等领域。本篇文章将围绕着ik分词器的安装，介绍ik分词器的基本使用方法、优化设置、调试技巧等话题，以期为初学者提供帮助。

一、安装前的准备工作

在进行ik分词器的安装之前，需要准备好以下几点：

1、安装好Java SE Development Kit 8。

<p><strong>安装步骤如下：</strong></p>

1. 打开Oracle官网：https://www.oracle.com/
2. 选择"Java"，进入Java官网。
3. 点击"Java SE"。
4. 选择"Java SE Development Kit 8"。
5. 下载对应系统的安装文件。
6. 双击运行安装程序，按照向导安装即可。

2、下载ik分词器。

<p><strong>下载步骤如下：</strong></p>

1. 打开ik分词器官网：https://github.com/wks/ik-analyzer。
2. 在下载栏中选择最新版本的zip包。
3. 解压下载的zip包。

二、基础的使用方法

安装好ik分词器之后，可以使用以下步骤进行简单的调用：

1、将 ik-analyzer-5.5.1.jar，elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.jar，elasticsearch-5.5.1.jar 这三个包放到classpath下；

<p><strong>将包放到classpath下的代码阐述：</strong></p>

java -cp "path/to/ik-analyzer-5.5.1.jar;path/to/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.jar;path/to/elasticsearch-5.5.1.jar" MainClassName

2、创建一个 Configuration 配置对象，在需要分词的地方调用 IKAnalyzer 进行分词。

<p><strong>基础调用示例代码：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
import org.wltea.analyzer.cfg.Configuration;
import java.io.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class IKAnalyzerDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration cfg = new Configuration(true);
        String input = "北京欢迎你";
        List<String> result = new ArrayList<>();
        StringReader sr = new StringReader(input);
        IKSegmenter ik = new IKSegmenter(sr, cfg);
        for (Lexeme lexeme = ik.next(); lexeme != null; lexeme = ik.next()) {
            result.add(lexeme.getLexemeText());
        }
        System.out.println(result);
    }
}

三、高级使用方法

1、自定义词典

ik分词器支持用户自定义字典，支持更新和删除操作。用户可以根据自己的需求添加或删除相关词典文件，以提高分词的效率和准确性。

1) 添加单个词汇

<p><strong>单个词汇添加代码：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.dic.Dictionary;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AddWord {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> words = new ArrayList<>();
        words.add("自定义词汇1");
        words.add("自定义词汇2");
        Dictionary dictionary = Dictionary.getSingleton();
        dictionary.addWords(words);
    }
}

2) 添加多个词汇

<p><strong>多个词汇添加代码：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.dic.Dictionary;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AddWords {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> words = new ArrayList<>();
        words.add("自定义词汇1");
        words.add("自定义词汇2");
        Dictionary dictionary = Dictionary.getSingleton();
        dictionary.addWords(words);
    }
}

3) 从文件中读入词汇

<p><strong>从文件中读入词汇的代码：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.dic.Dictionary;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AddFile {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String path = "path/to/file";
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(path), "UTF-8"));
        String lineTxt;
        List<String> words = new ArrayList<>();
        while ((lineTxt = br.readLine()) != null) {
            words.add(lineTxt.trim());
        }
        br.close();
        Dictionary dictionary = Dictionary.getSingleton();
        dictionary.addWords(words);
    }
}

2、性能优化设置

ik分词器在性能优化方面提供了以下设置：

1) 关键字长度优化

对于不太可能是"关键词"的词，可以自行设置，以节省时间和减少分词耗时。

<p><strong>关键字长度优化代码：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.cfg.Configuration;
import org.wltea.analyzer.cfg.Configuration.Mode;
import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class OptimizeLength {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration cfg = new Configuration(true);
        cfg.setUseSmart(true);
        cfg.setFilterKeywordLen(2);
        String input = "分词器优化";
        List<String> result = new ArrayList<>();
        StringReader sr = new StringReader(input);
        IKSegmenter ik = new IKSegmenter(sr, cfg);
        for (Lexeme lexeme = ik.next(); lexeme != null; lexeme = ik.next()) {
            result.add(lexeme.getLexemeText());
        }
        System.out.println(result);
    }
}

2) 词性优化

对于不需要的词性可以进行设置，提高分词效率。

<p><strong>词性优化代码：</strong></p>

import org.wltea.analyzer.cfg.Configuration;
import org.wltea.analyzer.cfg.Configuration.Mode;
import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
import org.wltea.analyzer.dic.Dictionary;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class OptimizeNature {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration cfg = new Configuration(true);
        cfg.setUseSmart(true);
        cfg.setFilterNature(true);
        String input = "分词器优化";
        List<String> result = new ArrayList<>();
        StringReader sr = new StringReader(input);
        IKSegmenter ik = new IKSegmenter(sr, cfg);
        for (Lexeme lexeme = ik.next(); lexeme != null; lexeme = ik.next()) {
            result.add(lexeme.getLexemeText());
        }
        System.out.println(result);
    }
}

3、常见问题与解决方法

在使用ik分词器过程中，会遇到各种各样的问题。本部分将列出一些常见问题，并提供解决方法。

1) 遇到分词中文乱码问题

由于分词器默认路径下没有对应字典文件，或者字典文件格式有误，使用ik分词器时会出现中文乱码问题。此时可以检查字典路径和字典文件格式，或者检查是否有其他程序占用了相关资源。

2) 遇到缺失字典文件问题

在使用过程中，如果提示缺失字典文件，则可以从官网重新下载ik分词器，并将相关文件放到指定路径下，即可解决问题。

3) 遇到性能问题

可以结合具体应用场景，对ik分词器进行相应的优化设置，例如关键词长度优化、词性优化等。另外，可以考虑采用分片式分词，以提高分词效率。

4、总结

本篇文章主要介绍了ik分词器的安装过程和基本使用方法，同时也讨论了ik分词器的性能优化设置和常见问题解决方法。ik分词器在文本处理领域有着广泛的应用前景，希望本篇文章对初学者有所帮助。