符合中小企业对网站设计、功能常规化式的企业展示型网站建设
本套餐主要针对企业品牌型网站、中高端设计、前端互动体验...
商城网站建设因基本功能的需求不同费用上面也有很大的差别...
手机微信网站开发、微信官网、微信商城网站...
import java.io.Reader;
十多年的淄博网站建设经验,针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务,响应快,48小时及时工作处理。全网营销推广的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同,自动调整淄博建站的显示方式,使网站能够适用不同显示终端,在浏览器中调整网站的宽度,无论在任何一种浏览器上浏览网站,都能展现优雅布局与设计,从而大程度地提升浏览体验。创新互联从事“淄博网站设计”,“淄博网站推广”以来,每个客户项目都认真落实执行。
import java.io.StringReader;
import org.apache.lucene.analysis.*;
import org.apache.lucene.analysis.cjk.CJKAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.cn.ChineseAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.mira.lucene.analysis.MIK_CAnalyzer;
public class JeAnalyzer {
public static void testStandard(String testString) {
try {
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
StopFilter sf = (StopFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.err.println("=====standard analyzer====");
Token t;
while ((t = sf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void testCJK(String testString) {
try {
Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
StopFilter sf = (StopFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.err.println("=====cjk analyzer====");
Token t;
while ((t = sf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void testChiniese(String testString) {
try {
Analyzer analyzer = new ChineseAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
TokenFilter tf = (TokenFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.err.println("=====chinese analyzer====");
Token t;
while ((t = tf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static String transJe(String testString, String c1, String c2) {
String result = "";
try {
Analyzer analyzer = new MIK_CAnalyzer();
Reader r = new StringReader(testString);
TokenStream ts = (TokenStream) analyzer.tokenStream("", r);
Token t;
while ((t = ts.next()) != null) {
result += t.termText() + ",";
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
try {
String testString = "中文分词的方法其实不局限于中文应用,也被应用到英文处理,如手写识别,单词之间的空格就很清楚,中文分词方法可以帮助判别英文单词的边界";
System.out.println("测试的语句 "+testString);
String sResult[] = transJe(testString, "gb2312", "utf-8").split(",");
for (int i = 0; i sResult.length; i++) {
System.out.println(sResult[i]);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
jar包
lucene-analyzers-2.4.1.jar
lucene-core-2.4.1.jar
IKAnalyzer2.0.2OBF.jar
需要commons-io包, 或者自己写读文件的部分
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
public class Test20 {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
String str = null;
try {
str = FileUtils.readFileToString(new File("e.txt"));
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
Pattern p = Pattern.compile("\\b[\\w-']+\\b");
Matcher m = p.matcher(str);
ListWord words = new ArrayListWord();
while(m.find()){
add(words, m.group().trim());
}
Collections.sort(words, new ComparatorWord(){
@Override
public int compare(Word o1, Word o2) {
// TODO Auto-generated method stub
return o1.getWord().compareTo(o2.getWord());
}});
System.out.println(words);
}
private static void add(ListWord words, String word) {
// TODO Auto-generated method stub
for(Word temp : words){
if(temp.getWord().equals(word)){
temp.setCount(temp.getCount() + 1);
return;
}
}
Word w = new Word();
w.setWord(word);
words.add(w);
}
}
class Word{
private String word;
private int count = 1;
public String getWord() {
return word;
}
public void setWord(String word) {
this.word = word;
}
public int getCount() {
return count;
}
public void setCount(int count) {
this.count = count;
}
@Override
public String toString() {
return "Word [word=" + word + ", count=" + count + "]";
}
}
现可以提供两种思路:
1.String或是StringBuffer(建议用) 中的indexOf("中华")方法,查找给定的的字符串中是否有给定词表中的词。
2.借鉴编译原理中的状态装换的思想。
先编写一个状态机,用于测试给定字符串中的词是否满足词表中的内容。
写在最后:1)建议使用第一种方法,因为在java 内部实现的查找操作其实 和你想得思路是相同的,不过他的效率会高些。
2)如果个人的编程能力比较强或是不考虑效率只是想实现专有的分词算法。可以使用第二种方法。
3)以上的两种方法都可以使用多线程来提高程序的效率。
如果你的分词规则是在一个字符串的开头和结尾加上"_",然后两个字符一分的话,代码可以这样写:
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Participle
{
private static final String HEAD_END_STR = "_";
private static final int PARTICIPLE_LENGTH = 2;
public static void main(String[] args)
{
String exampleWord = "计算机";
exampleWord = "_" + exampleWord + "_";
int length = exampleWord.length();
ListString result = new ArrayListString();
for (int i = 0; i length - 1; i++)
{
String str = exampleWord.substring(i, i + PARTICIPLE_LENGTH);
result.add(str);
}
System.out.println(result);
}
}
输出结果:_计, 计算, 算机, 机_
用Java的StringTokenizer可以直接将字符串按照空格进行分词。 import java.util.StringTokenizer; public class Test2 { public static void main(String [] args) { String str = "hello java world"; StringTokenizer st = new StringTokenize