Go中文分词库，支持中英文，混合词组，自定义字典。 安装&运行 go get github.com/zhengchun/cwsharp-go go run test.go 说明 StandardTokenizer

“结巴”中文分词：做最好的Python中文分词组件 “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the

结巴中文分词的 iOS 版本。 底层使用的依然是 CppJieba 。 用法 启动后在框里面输入待分词的句子，然后按回车键即可。 致谢 感谢 [fxjsy] 的结巴中文分词 jieba

 中文搜索引擎核心技术揭密:中文分词 信息的飞速增长，使搜索引擎成为人们查找信息的首选工具，Google、百度、中国搜索等大型搜索引擎一直是人们讨论的话题。随着搜索市场价值的不断增加，越来越多的公司

这是基于大名鼎鼎中科院的Ictclas中文分词算法编写的Java实现版本，比常用的开源mmseg4j的分词准确率高。目前我们自己站内的搜索将逐渐从mmseg4j算法替换成Ansj中文分词算法。 项目主页：

结巴分词 0.34 发布，更新内容如下： 2014-10-20: version 0.34 1. 提升性能，词典结构由Trie改为Prefix Set，内存占用减少2/3, 详见：https://github

以前都是用C++对中文进行分词，也用过Python的“结巴”分词，最近用了一下Java的Ansj中文分词，感觉还不错。 下面是用Ansj对中文进行分词的一个简单例子，希望能对大家有用。 1

jieba "结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 Feature 支持两种分词模式： 1）默认模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 2）全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，适合搜索引擎。

该软件是基于IK analyzer中文分词系统，以及基于知网的词语相似度计算一文，开发的能够将普通话转换为方言的分词翻译系统。软件采用基于词库的中文方言分词，对普通话的句子进行最大分词，从而进行方言的转换。由于

套全新中文分词工具包 pkuseg，这一工具包有如下三个特点： 高分词准确率。相比于其他的分词工具包，当使用相同的训练数据和测试数据，pkuseg 可以取得更高的分词准确率。 多领域分词。不同

目前的分词器大部分都是单机服务器进行分词，或者使用hadoop mapreduce对存储在hdfs中大量的数据文本进行分词。由于mapreduce的速度较慢，相对spark来说代码书写较繁琐。本文使用

平时经常用Python写些小程序。在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词，于是就遇到了用Python实现的 结巴中文分词 。jieba使用起来非常简单，同时分词的结果也令人印象深刻，有兴趣的可以到它的 在线演示站点

Chinese Segmentor是什么? Chinese Segmentor 基于CRFs的中文分词系统，使用sgd训练，速度快，并且支持Online learning和Incremental l

简介 CppJieba是"结巴"中文分词的C++版本 特性 源代码都写进头文件 src/*.hpp 里， include 即可使用。 支持 utf-8, gbk 编码，但是推荐使用 utf-8 编码，

Introduction NodeJieba 只是 CppJieba 简单包装而成的 node 扩展，用来进行中文分词。 详见 NodeJiebaBlog Install npm install nodejieba

TextRank4ZH 用于自动从中文文本中提取关键词和摘要，基于 TextRank 算法，使用 Python 编写。 TextRank 算法可以用来从文本中提取关键词和摘要（重要的句子）

摘要：为解决中文搜索的问题，最开始使用 PHP 版开源的 SCWS ，但是处理人名和地名时，会出现截断人名地名出现错误。开始使用 NLPIR 分词，在分词准确性上效果要比 SCWS 好。本文介绍如何在

HanLP中文分词solr插件 基于HanLP，支持Solr5.x，兼容Lucene5.x。 快速上手 将 hanlp-portable.jar 和 hanlp-solr-plugin.jar 共

cut Golang写的中文分词开发包。 参考 sego 两个重要方法 // Dictionary结构体实现了一个字串前缀树， // 一个分词可能出现在叶子节点也有可能出现在非叶节点 type

又一个基于mmseg的cjk中文分词器，首先按照Unicode text segmentation,uax 29的国际标准分词，即首先切分英文与数字等，再在切出的中文串句子上采用MMSEG分词，词典使用搜狗分词库。 Features: