CN105279150A - 一种基于lucene全文检索的中文分词方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于lucene全文检索的中文分词方法,将字典以每行一个词的形式存储在数据库中;将数据库中的字典以树的形式缓存在服务器中;输入需要分词的文本信息;文本逐字匹配缓存中的字典树,输出匹配成功的最长的词语;输出分词结果。该方法使用户可以从海量模糊数据中,提取有用信息加以详细研究和概括总结,方便用户进行语义分析和数据分析,从而及时发现营销服务中的问题,提高电网营销服务水平。
Description
技术领域
本发明属于电力系统,涉及一种用于电力系统数据分析方法,具体地说是一种基于lucene全文检索的中文分词方法。
背景技术
在目前电力系统,特别是营销领域中,数据量大,涉及面广,值得深入分析挖掘。但由于多为文字描述,存在信息模糊、冗余的问题,难以使用传统数据分析方法定量准确分析。
发明内容
针对现有技术中存在的问题,本发明的目的是提供一种基于lucene全文检索的中文分词方法,该方法对系统中收集的海量中文文本信息进行分词操作,不仅可以在分词前通过维护分词所依赖的字典,使分词更加切合电网系统实际,而且可以通过后期对分词结果的进一步分析归纳,使得结果更加清晰明了。从分词前中后三个阶段出发,更好地提取营销领域信息,加深对营销问题的理解。
本发明的目的通过以下技术方案实现:
一种用于电力系统异常分类封装的方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
1)将字典以每行一个词的形式存储在数据库中;
2)将数据库中的字典以树的形式缓存在服务器中;
3)输入需要分词的文本信息;
4)文本逐字匹配缓存中的字典树,输出匹配成功的最长的词语;
5)输出分词结果。
本发明在程序运行之前,可以人工维护字典,除了程序自带的包含常用词语的主词典和常用量词的量词词典以外,用户可根据需要增加拓展词典和停止词词典,拓展词典中可以添加电力系统的专有词汇,停止词词典中可以添加统计不关心的词汇,如虚词、连接词等。
本发明在程序运行过程中,首先将数据库中的字典以树的数据结构形式缓存在系统内存当中,缓存中的字典一共分为主词典、停止词词典和量词字典三个,用户添加的拓展词典缓存在主词典中。分词过程中,依次取出输入文本的单个词元,首先进行该词元与其后词元的合并操作,若前后词元符合:英文数词与中文数词、英文数词与中文量词、中文数词与中文量词这三类结构,则直接将前后词元合并得到新词元,若不满足,则不合并。将词元与停止词词典匹配,若匹配上,则放弃该词元,继续取下一个词元;若未匹配上,继续与主词典匹配。主词典若未匹配上,则输出该词元,即该词元分词结束;若匹配上,则将该词元与下一个词元合并,继续重复上述过程,直至全部文本取完。
分词结束后,对于得到的分词结果,可进行同义词分析,即对得到的分词结果,逐一判断是否存在同义词,如果存在,则保存时以该组同义词的主次保存,如不存在,则以原词保存。
本发明将字典词条缓存在服务器内存中,并根据缓存的字典词条,将文本段落拆分成相应的字词,通过统计拆分所得字词,来分析段落语句。该方法还支持多词典:可屏蔽掉部分无用的词语的停止词词典、增加电网相关专有名词的拓展词典、将多个意义相同的词汇在统计上合并为一个主词的同义词词典等,从而提高数据分析效率。
本发明对于电网系统中海量文本信息进行分词,使难于统计的文本信息转变成易于统计的字词信息,并通过前期字典维护,过滤掉无关信息,以及后期同义词转化,合并同类信息,使得分词结果更加清晰明了。使用户可以从海量模糊数据中,提取有用信息加以详细研究和概括总结,方便用户进行语义分析和数据分析,从而及时发现营销服务中的问题,提高电网营销服务水平。
附图说明
图1是基于lucene全文检索的中文分词方法的流程图。
具体实施方式
一种基于lucene全文检索的中文分词方法,图1是用基于lucene全文检索的中文分词方法的流程图。该方法包括以下步骤:
1.将字典以每行一个词的形式存储在数据库中。除了程序自带的包含常用词语的主词典和常用量词的量词词典以外,用户可根据需要增加拓展词典和停止词词典。
2.将数据库中的字典以树的形式缓存在服务器中。缓存中的字典一共分为主词典、停止词词典和量词字典三个,用户自行添加的拓展词词典存放在主词典中。
3.输入需要分词的文本信息;
4.输入文本逐字匹配缓存中的量词、停止词和主词三棵字典树,如果前词元和后词元可以符合数词量词结构,则两词元合并为一个词元。继续匹配停止词字典,若匹配,则放弃该词元,否则,继续匹配主词典。主词典若不不匹配,则输出该词元,该词元分词结束,否则,将该词元与下一个词元合并后,重复上述过程。
5.输出分词结果,并对得到的分词结果进行同义词分析,逐一判断是否存在同义词,如存在,则保存时以该组同义词的主词保存,如不存在,以原词保存。
本发明对于电网系统中海量文本信息进行分词,使难于统计的文本信息转变成易于统计的字词信息,并通过前期字典维护,过滤掉无关信息,以及后期同义词转化,合并同类信息,使得分词结果更加清晰明了。
Claims (4)
1.一种基于lucene全文检索的中文分词方法,其特征在于该方法具体步骤如下:
1)将字典以每行一个词的形式存储在数据库中;
2)将数据库中的字典以树的形式缓存在服务器中;
3)输入需要分词的文本信息;
4)文本逐字匹配缓存中的字典树,输出匹配成功的最长的词语;
5)输出分词结果。
2.根据权利要求1所述的基于lucene全文检索的中文分词方法,其特征在于:步骤2)中,缓存中的字典一共分为主词典、停止词词典和量词字典三个,用户可根据需要增加拓展词典,拓展词典的词条在缓存中增加在主词典之中;三个字典在服务器中以树的数据结构形式缓存。
3.根据权利要求1所述的基于lucene全文检索的中文分词方法,其特征在于:步骤4)中,依次取出输入文本的单个词元,首先进行该字符与其后词元的合并操作,若前后词元符合:英文数词与中文数词、英文数词与中文量词、中文数词与中文量词这三类结构,则直接和其后词元合并得到新的词元,若不满足,依旧判断原先取出的词元;将词元与停止词词典匹配,若匹配上,则放弃该词元,继续取下一个词元;若未匹配上,继续与主词典匹配;主词典若未匹配上,则输出该词元,即该词元分词结束;若匹配上,则将该词元与下一个词元合并,继续重复上述过程。
4.根据权利要求1所述的基于lucene全文检索的中文分词方法,其特征在于:步骤5)中,对步骤4)得到的分词结果,进行同义词分析,即对得到的分词结果,逐一判断是否存在同义词,如存在,则保存时以该组同义词的主词保存,如不存在,以原词保存。
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- 2015-10-27 CN CN201510704461.1A patent/CN105279150A/zh active Pending
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