有没有利用斯坦福自然语言库处理英文信息的分词代码 java众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思 。例如，英文句子I am a student ， 用中文则为：“我是一个学生” 。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词 。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词 。我是一个学生 ， 分词的结果是：我 是 一个 学生 。
中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词 ， 但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法 。
现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法 。
1、基于字符串匹配的分词方法
这种方法又叫做机械分词方法 ， 它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串 ， 则匹配成功（识别出一个词） 。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最?。ㄗ疃蹋┢ヅ洌话凑帐欠裼氪市员曜⒐滔嘟岷? ，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法 。常用的几种机械分词方法如下：
1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；
2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
3）最少切分（使每一句中切出的词数最?。?。
还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹法和逆向最大匹法结合起来构成双向匹配法 。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用 。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少 。统计结果表明 ， 单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245 。但这种精度还远远不能满足实际的需要 。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率 。
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率 。另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率 。
对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做详细论述 。
2、基于理解的分词方法
这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果 。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象 。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分 。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程 。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息 。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段 。
3、基于统计的分词方法
从形式上看，词是稳定的字的组合 ， 因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词 。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度 。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息 。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率 。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度 。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词 。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法 。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组 ， 例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大 。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来 ， 既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点 。
到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论 。对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法 。笔者了解，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，相当于用中中的复方概念，即用不同的才综合起来去医治疾?。?nbsp;， 对于中文词的识别，需要多种算法来处理不同的问题 。
java可以做什么呀？Javajava自然语言代码的应用是非常广泛的，不论学大数据、web、全栈、人工智能、前后端，小程序都需要学java！那么学完java可以做什么呢？
java可以做的java自然语言代码：
1、可以做网站
现在很多大型网站都用Jsp写的，JSP全名Java Server Pages 。
2、可以做Android
Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统 ， 其源代码是Java 。Java做安卓不单单是指系统 ， 还有APP对于更多的开发人员来说，他们更多的时间是花在开发APP上面 。
3、可以做游戏
手机游戏有90%以上都是Java开发的 。
电脑上也有Java开发的游戏，《我的世界》(minecraft ，简称MC)《英雄联盟》（简称lol）等 。
4、可以做软件
比如：企业级应用开发 ， 这里是JAVA的天地，大到全国联网的系统，小到中小企业的应用解决方案 ， Java都占有极为重要的地位 。
南京北大青鸟祝java自然语言代码你学有所成 ， 望采纳！
南京北大青鸟java课堂实拍
有没有Java 自然语言处理的资料？比较少吧 。一般搞自然语言分析 ， 算法的设计用matlab，实际工程上用C比较多，比如有个机器学习方面的C的框架叫OpenCV，这个比较多 。java比较少反正，运算速度是硬伤 。
JAVA可运用于哪些方面 强的后台 测试,运维会用到？其实现实生活中有很多地方应用到了Java ， 从电子商务网站到Android应用，从科学应用到金融应用比如电子交易系统，从游戏（Minecraft）到桌面应用好比Eclipse，NetBeans以及IntelliJ ， 从开源的文档到J2ME应用 。下面来详细的介绍这些 。
1、安卓应用
如果你想弄清楚Java用在什么地方，你离这个目标不是太远 。打开你的安卓手机和任何一款App，它们是使用Java语言 ， 基于GoogleAPI（和JDK类似）开发的 。数年的安卓支持已经有了很大的提高，并且很多Java程序员已经成为了安卓App开发者 。安卓使用不同的Java虚拟机、不同的包，但是代码仍是用Java写的 。
2、金融业服务器的应用
在金融服务中Java有很重要的作用 。很多银行像建行、中行等很多银行使用Java来开发前台和后台电子交易系统，提供解决方案和确认系统以及数据处理项目等等 。
Java大多数用在开发服务器端的应用，几乎不用来开发前端，前端是从一个服务器接收数据，然后处理它并把它发送给其他进程 。
3、Java Web应用
Java在电子商务和Web应用领域也是有很多的应用 。现在有很多使用Spring MVC、Structs2.0和类似框架开发的RESTful风格的服务 。甚至建一个简单的依赖Servlet、JSP和Structs开发的Web应用在各种各样的政府项目中很受欢迎 。政府的很多部门如卫生局、保险部门、国防部等部门都有他们使用Java开发的Web应用 。
4、软件工具
很多有用的软件和开发工具是用Java开发的，例如Eclipse、interllij、Netbeans IDE 。我认为大多数使用的桌面应用也是用Java开发的 。所以有一段时间，Swing在开发客户端方面非常流行，尤其是在金融行业和投资银行 。现在 ， Java FX正在逐渐受到欢迎，但是仍不能成为Swing的替代品，而C#在金融领域内已经几乎代替了Swing 。
5、交易应用
第三方用用交易应用，作为更大的金融服务业的一部分也是用Java开发 。
流行的交易应用像Murex也是用Java开发的 ， 很多银行都使用它们来连接前后端 。
6、J2ME应用
虽然iOS和Android的出现几乎抹杀了J2ME的三星手机方面还是有很大的市?。窃诘投薔okia和使用J2ME的三星手机方面还是有很大的市场 。有一段时间，安卓上可用的游戏、软件几乎全部是用MIDP、CLDC，他们是J2ME平台的一部分 。J2ME在一些产品如蓝光光碟、机顶盒等等 。
WhatsApp很瘦欢迎的一个原因是因为对所有Nokia手机的J2ME平台来说是可用的 。
7、嵌入式领域
在嵌入式领域，Java也是有很大应用的 。他展示了平台是多么的强大，你仅需130kb就能使用Java技术（在智能卡或者传感器上） 。起初 ， Java是为嵌入式设备而设计的 。实际上，这是Java最初“一次编写，到处运行”初衷的一个部分，现在看来获得了成功 。
8、大数据技术
Hadoop和其他大数据技术以这样的或那样的方式使用者Java，例如Apache依赖Java的HBse和Accumulo（开源）以及ElasticSearch 。但是Java在该领域并不占统治地位，因为有其他技术如MongoDB是用C开发的 。
如果Hadoop或者ElasticSearch发展壮大的话，Java在这个发展的领域有可能获得主要的占有率 。
9、高频率的交易领域
Java平台在现在JIT技术的帮助下，他的性能特性已经有了很大的提升 ， 传送性能已经到了C水平 。由于这个原因，Java在开发高性能系统方面还是很受欢迎的 ， 性能与机器语言相比稍差一些，但是你可以安全的折中--轻便 。可维护带来更快的速度 。对一个缺乏经验的C程序员来说 ， 只能使应用变得更慢和不可靠 。
10、科学应用
现在，对于科学应用来说Java经常作为一个默认的选择，包括自然语言处理 。这种现象的主要原因是Java更安全、轻便、已维护 ， 并且与C和其他语言相比有更好的高级并发工具 。
JAVA四种整数数据类型的取值范围分别是多少JAVA四种整数数据类型的取值范围分别是：
这四种整数数据分别占的内存是：
整数型用来存储整数数值，即没有小数部分的数值 。可以是正数，也可以是负数 。
扩展资料：
JAVA技术应用
1、Android应用
许多的 Android应用都是Java程序员开发者开发 。虽然 Android运用了不同的JVM以及不同的封装方式 ， 但是代码还是用Java语言所编写 。相当一部分的手机中都支持JAVA游戏，这就使很多非编程人员都认识了JAVA 。
2、在金融业应用的服务器程序
Java在金融服务业的应用非常广泛，很多第三方交易系统、银行、金融机构都选择用Java开发，因为相对而言，Java较安全[39]。
大型跨国投资银行用Java来编写前台和后台的电子交易系统，结算和确认系统，数据处理项目以及其他项目 。
大多数情况下，Java被用在服务器端开发，但多数没有任何前端，它们通常是从一个服务器（上一级）接收数据，处理后发向另一个处理系统（下一级处理） 。
【java自然语言代码 java 自然语言处理】3、网站
Java 在电子商务领域以及网站开发领域占据了一定的席位 。开发人员可以运用许多不同的框架来创建web项目，SpringMVC ， Struts2.0以及frameworks 。
即使是简单的 servlet，jsp和以struts为基础的网站在政府项目中也经常被用到 。例如医疗救护、保险、教育、国防以及其他的不同部门网站都是以Java为基础来开发的 。
4、嵌入式领域
Java在嵌入式领域发展空间很大 。在这个平台上，只需130KB就能够使用Java技术（在智能卡或者传感器上） 。
5、大数据技术
Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas 。
6、高频交易的空间
Java平台提高了这个平台的特性和即使编译 ， 他同时也能够像 C一样传递数据 。正是由于这个原因，Java成为的程序员编写交易平台的语言 ， 因为虽然性能不比C，但开发人员可以避开安全性 ， 可移植性和可维护性等问题 。
7、科学应用
Java在科学应用中是很好选择，包括自然语言处理 。最主要的原因是因为Java比C或者其他语言相对其安全性、便携性、可维护性以及其他高级语言的并发性更好 。
参考资料：
百度百科-JAVA
java自然语言代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java 自然语言处理、java自然语言代码的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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