JAVA智能客服-分词处理工具_jfoolnltk

使用原因

最近接到的项目里有一个门户网站智能客服功能，找了一个开源的jar包，我在这里封装一些方法和DEMO以便大家使用

工具类

import me.midday.FoolNLTK;
import me.midday.lexical.AnalysisResult;
import me.midday.lexical.Entity;
import me.midday.lexical.LexicalAnalyzer;
import me.midday.lexical.Word;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * @Description: 分词处理工具
 */
public class WordCutUtils {

    /**
     * 获取分词数组
     * @param text
     * @return
     */
    public static List<String> wordCutToString(String text){
        List<String> str = new ArrayList<>();
        List<List<Word>> words = wordCut(text);
        words.forEach((ws)-> ws.forEach((w)-> str.add(w.toString())));
        return str;
    }

    /**
     * 分词
     * @param text
     * @return
     */
    public static List<List<Word>> wordCut(String text){
        LexicalAnalyzer lexicalAnalyzer = FoolNLTK.getLSTMLexicalAnalyzer();
        return lexicalAnalyzer.cut(text);
    }


    /**
     * 词性标注
     * @param text
     * @return
     */
    public static List<List<Word>> wordPos(String text){
        LexicalAnalyzer lexicalAnalyzer = FoolNLTK.getLSTMLexicalAnalyzer();
        return lexicalAnalyzer.pos(text);
    }

    /**
     * 实体识别
     * @param text
     * @return
     */
    public static List<List<Entity>> wordNer(String text){
        LexicalAnalyzer lexicalAnalyzer = FoolNLTK.getLSTMLexicalAnalyzer();
        return lexicalAnalyzer.ner(text);
    }


    /**
     *  分词，词性，实体识别
     * @param text
     * @return
     */
    public static List<AnalysisResult> wordAnalysis(String text){
        LexicalAnalyzer lexicalAnalyzer = FoolNLTK.getLSTMLexicalAnalyzer();
        return lexicalAnalyzer.analysis(text);
    }

}
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DEMO

    public static void main(String[] args){

        WordCutUtils w = new WordCutUtils();

        String text = "个人怎么样转入转出呢？为什么还有list？好奇怪。我想去马尔代夫";
        System.out.println("---------0-----------------");

        // 分词 转成string
        System.out.println(w.wordCutToString(text).toString());
        System.out.println("---------1-----------------");

        // 分词 ->得到数据
        System.out.println(w.wordCut(text).toString());
        System.out.println("---------2-----------------");

        // 词性标注
        System.out.println(w.wordPos(text).toString());
        System.out.println("---------3-----------------");

        // 实体识别
        System.out.println(w.wordNer(text).toString());
        System.out.println("---------4-----------------");

        // 分词，词性，实体识别
        System.out.println(w.wordAnalysis(text).toString());

    }
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执行结果

---------0-----------------
[个人, 怎么样, 转入, 转出, 呢, ？, 为什么, 还有, list, ？, 好, 奇怪, 。, 我, 想, 去, 马尔代夫]
---------1-----------------
[[个人, 怎么样, 转入, 转出, 呢, ？, 为什么, 还有, list, ？, 好, 奇怪, 。, 我, 想, 去, 马尔代夫]]
---------2-----------------
[[个人/n, 怎么样/r, 转入/v, 转出/v, 呢/y, ？/ww, 为什么/r, 还有/v, list/nx, ？/ww, 好/d, 奇怪/v, 。/wj, 我/r, 想/v, 去/v, 马尔代夫/ns]]
---------3-----------------
[[马尔代夫|location_29_32]]
---------4-----------------
[words: 个人/n 怎么样/r 转入/v 转出/v 呢/y ？/ww 为什么/r 还有/v list/nx ？/ww 好/d 奇怪/v 。/wj 我/r 想/v 去/v 马尔代夫/ns entities:马尔代夫|location_29_32 ]

Jar包下载链接

链接: https://download.csdn.net/download/qq_36757824/15420655

maven包依赖：

        <!-- 处理分词 -->
        <dependency>
            <groupId>me.midday</groupId>
            <artifactId>JFoolNLTK</artifactId>
            <version>1.0</version>
        </dependency>
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使用场景

听说点赞的都去大厂了~