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1，coreseek 安裝完成后怎么調用接口

任務占坑

coreseek 安裝完成后怎么調用接口

2，win mmseg需要單獨安裝嗎

簡答：1.安裝mingw也可以；2.或者使用已有的vs2010去編譯也可以。詳解：參考我的：【已解決】安裝Python模塊mmseg出錯：error:Unabletofindvcvarsall.bat(此處不能貼地址，請自己用google搜標題，即可找到帖子地址)

應該不用吧。

win mmseg需要單獨安裝嗎

3，IKAnalyzer2012 和mmseg 用哪個更好IKAnalyzer2012支持lucene35

IKAnalyzer2012支持lucene3.5的，IKAnalyzer2012包里有默認的IKAnalyzer.cfg.xml，在里面可以擴展配置你的詞典和停用詞典，象這樣：/ext_stopword.dic; entry> ，ext_stopword.dic文件里就是你加入的停用詞，一行一個詞的格式就行

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4，Coreseek 有這個還用安裝 sphinx 么

不需要，編譯安裝好coreseek里面的兩個文件包就可以，先安裝mmseg,再安裝另外一個。./configure --prefix=/usr/local/mmseg若有錯誤提示運行automake命令 ./configure --prefix=/usr/local/coreseek --with-mysql=/usr/local/mysql --with-mmseg=/usr/local/mmseg --with-mmseg-includes=/usr/local/mmseg/include/mmseg/ --with-mmseg-libs=/usr/local/mmseg/lib/

5，jcseg如何放入自己的關鍵詞

Jcseg是基于mmseg算法的一個輕量級開源中文分詞器，同時集成了關鍵字提取，關鍵短語提取，關鍵句子提取和文章自動摘要等功能，并且提供了最新版本的lucene, solr, elasticsearch的分詞接口， Jcseg自帶了一個 jcseg.properties文件用于快速配置而得到適合不同場合的分詞應用，例如：最大匹配詞長，是否開啟中文人名識別，是否追加拼音，是否追加同義詞等！Jcseg-1.9.7：1. 詞庫優(yōu)化：增加新詞，去掉一些無用詞，部分詞條詞性優(yōu)化。2. 增加文章關鍵字提?。夯趖extRank算法。3. 增加文章關鍵短語提?。夯趖extRank算法。4. 增加文章關鍵句子/文章摘要提?。夯贐M25+textRank算法。5. 增加jcseg-server模塊：嵌入jetty，提供了一個高性能的服務器，給關鍵字提取，關鍵短語提取，關鍵句子提取，文章摘要提取，中文分詞都提供了restful api，并且標準為json結果輸出！ [詳細文檔]6. 終端測試程序增加關鍵字／關鍵短語／關鍵句子／摘要提取測試項。

支持一下感覺挺不錯的

6，中文分詞的常見項目

我猜你是想問不規(guī)則動詞的過去分詞吧？ 1. a---a---a型（現(xiàn)在式、過去式和過去分詞同形）動詞原形（現(xiàn)在式）過去式過去分詞 cost cost cost 花費 cut cut cut 割，切 hit hit hit 打 let let let 讓 put put put 放下 read read read 讀 hurt hurt hurt 傷 2. a---a---b型（現(xiàn)在式和過去式同形） beat beat beaten 打 3. a---b---a型（現(xiàn)在式和過去分詞同形） come came come 來 become became become 變 run ran run 跑 overcome overcame overcome征服，打敗，克服 4. a ---b ---b型（1）在動詞原形后加一個輔音字母d或t構成過去式或過去分詞。 burn burnt burnt 燃燒 learn learned/learnt learned/learnt 學習 mean meant meant 意思 hear heard heard 聽見（2）把動詞原形的最后一個輔音字母“d”改為“t” 構成過去式或過去分詞。 build built built 建筑 lend lent lent 借給 lose lost lost 失去 send sent sent 送 spend spent spent 花費（3) pay paid paid 付 lay laid laid 下蛋 say said said 說 (4) bring brought brought 帶來 buy bought bought 買 fight fought fought 戰(zhàn)斗 think thought thought 想 (5) sleep slept slept 睡 feel felt felt 覺得 keep kept kept 保持 sweep swept swept 掃 (6) stand stood stood 站 understand understood understood 明白 (7) win won won 得勝 (8) catch caught caught 抓住 teach taught taught 教 (9) find found found 發(fā)現(xiàn) get got got 得到 hold held held 盛，握 leave left left 離開 make made made 制造 meet met met 遇見 shoot shot shot 射擊 dig dug dug 挖 (10) shsmell smelt/smelled smelt/smelled 嗅，聞 shine shone/shined shone/shined 發(fā)光（11) tell told told 告訴 sell sold sold 賣 (12) sit sat sat 坐 have had had 有 5. a---b---c型（現(xiàn)在式、過去式和過去分詞都不相同）（1）在動詞原形后加-n或-en構成過去分詞。 eat ate eaten 吃 fall fell fallen 落下 steal stole stolen 偷 give gave given 給 freeze froze frozen 凍結 take took taken 拿 see saw seen 看見 write wrote written 寫 ride rode ridden 騎 drive drove driven 駕駛 throw threw thrown 拋，扔 blow blew blown 吹 grow grew grown 生長 know knew known 知道 fly flew flown 飛 draw drew drawn 拉，繪畫 show showed shown 展示（2）過去式加-n或-en構成過去分詞。 speak spoke spoken 說話 break broke broken 破碎，折斷 wake waked/ woke waked/ waken 醒 choose chose chosen 選擇 forget forgot forgotten 忘記（3）變單詞在重讀音節(jié)中的元音字母“i”分別為“a”（過去式）和“u”（過去分詞）。 begin began begun 開始 ring rang rung 按鈴 sing sang sung 唱 sink sank sunk 沉 swim swam swum 游泳 drink drank drunk 飲（4）其他不規(guī)則動詞的變化。 be(am, is) was/ were been 是 be(are) were been 是 do did done 做 go went gone 去 lie lay lain 躺 wear wore worn 穿

功能性能功能描述：1.新詞自動識別對詞典中不存在的詞，可以自動識別，對詞典的依賴較小；2.詞性輸出分詞結果中帶有豐富的詞性；3.動態(tài)詞性輸出分詞結果中的詞性并非固定，會根據(jù)不同的語境，賦予不同的詞性；4.特殊詞識別比如化學、藥品等行業(yè)詞匯，地名、品牌、媒體名等；5.智能歧義解決根據(jù)內部規(guī)則，智能解決常見分詞歧義問題；6.多種編碼識別自動識別各種單一編碼，并支持混合編碼；7.數(shù)詞量詞優(yōu)化自動識別數(shù)量詞；性能介紹：處理器：AMD Athlon II x2 250 3GHZ單線程大于833KB/s，多線程安全。一個PHP函數(shù)實現(xiàn)中文分詞。使分詞更容易，使用如下圖: Paoding（庖丁解牛分詞）基于Java的開源中文分詞組件，提供lucene和solr 接口，具有極高效率和高擴展性。引入隱喻，采用完全的面向對象設計，構思先進。高效率：在PIII 1G內存?zhèn)€人機器上，1秒可準確分詞 100萬漢字。采用基于不限制個數(shù)的詞典文件對文章進行有效切分，使能夠將對詞匯分類定義。能夠對未知的詞匯進行合理解析。僅支持Java語言。 MMSEG4J基于Java的開源中文分詞組件，提供lucene和solr 接口：1．mmseg4j 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法實現(xiàn)的中文分詞器，并實現(xiàn) lucene 的 analyzer 和 solr 的TokenizerFactory 以方便在Lucene和Solr中使用。2．MMSeg 算法有兩種分詞方法：Simple和Complex，都是基于正向最大匹配。Complex 加了四個規(guī)則過慮。官方說：詞語的正確識別率達到了 98.41%。mmseg4j 已經實現(xiàn)了這兩種分詞算法。盤古分詞是一個基于.net 平臺的開源中文分詞組件，提供lucene(.net 版本) 和HubbleDotNet的接口高效：Core Duo 1.8 GHz 下單線程分詞速度為 390K 字符每秒準確：盤古分詞采用字典和統(tǒng)計結合的分詞算法，分詞準確率較高。功能：盤古分詞提供中文人名識別，簡繁混合分詞，多元分詞，英文詞根化，強制一元分詞，詞頻優(yōu)先分詞，停用詞過濾，英文專名提取等一系列功能。 jcseg是使用Java開發(fā)的一個中文分詞器，使用流行的mmseg算法實現(xiàn)。 1。mmseg四種過濾算法，分詞準確率達到了98.4%以上。2。支持自定義詞庫。在lexicon文件夾下，可以隨便添加/刪除/更改詞庫和詞庫內容，并且對詞庫進行了分類，詞庫整合了《現(xiàn)代漢語詞典》和cc-cedict辭典。3。詞條拼音和同義詞支持，jcseg為所有詞條標注了拼音，并且詞條可以添加同義詞集合，jcseg會自動將拼音和同義詞加入到分詞結果中。4。中文數(shù)字和分數(shù)識別，例如："四五十個人都來了，三十分之一。"中的"四五十"和"三十分之一"，并且jcseg會自動將其轉換為對應的阿拉伯數(shù)字。5。支持中英混合詞的識別。例如：B超，x射線。6。支持基本單字單位的識別，例如2012年。7。良好的英文支持，自動識別電子郵件，網址，分數(shù)，小數(shù)，百分數(shù)……。8。智能圓角半角轉換處理。9。特殊字母識別：例如：Ⅰ，Ⅱ10。特殊數(shù)字識別：例如：①，⑩11。配對標點內容提?。豪纾鹤詈玫腏ava書《java編程思想》，暢想杯黑客技術大賽，被《,,“,『標點標記的內容。12。智能中文人名識別。中文人名識別正確率達94%以上。jcseg佩帶了jcseg.properties配置文檔，使用文本編輯器就可以自主的編輯其選項，配置適合不同應用場合的分詞應用。例如：最大匹配分詞數(shù)，是否開啟中文人名識別，是否載入詞條拼音，是否載入詞條同義詞……。 friso是使用c語言開發(fā)的一個中文分詞器，使用流行的mmseg算法實現(xiàn)。完全基于模塊化設計和實現(xiàn)，可以很方便的植入到其他程序中，例如：MySQL，PHP等。并且提供了一個php中文分詞擴展robbe。1。只支持UTF-8編碼?！驹创a無需修改就能在各種平臺下編譯使用，加載完20萬的詞條，內存占用穩(wěn)定為14M?！俊?。mmseg四種過濾算法，分詞準確率達到了98.41%。3。支持自定義詞庫。在dict文件夾下，可以隨便添加/刪除/更改詞庫和詞庫詞條，并且對詞庫進行了分類。4。詞庫使用了friso的Java版本jcseg的簡化詞庫。5。支持中英混合詞的識別。例如：c語言，IC卡。7。很好的英文支持，電子郵件，網址，小數(shù)，分數(shù)，百分數(shù)。8。支持阿拉伯數(shù)字基本單字單位的識別，例如2012年，5噸，120斤。9。自動英文圓角/半角，大寫/小寫轉換。并且具有很高的分詞速度：簡單模式：3.7M/秒，復雜模式：1.8M/秒。