• Paoding


    Paoding中文分词是一个使用Java开发的,可结合到Lucene应用中的,为互联网、企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件。Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白,致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验。

    Paoding's Knives中文分词具有极高效率和高扩展性。引入隐喻,采用完全的面向对象设计,构思先进。高效率:在PIII 1G内存个人机器上,1秒可准确分词100万汉字。采用基于不限制个数的词典文件对文章进行有效切分,使能够将对词汇分类定义。能够对未知的词汇进行合理 解析。

    点击次数   官方主页【官方主页】   下载地址【下载地址】

    网友留言/评论

    我要留言/评论

    相关开源项目

    mmseg4j:mmseg4j用Chih-Hao Tsai 的MMSeg算法实现的中文分词器,并实现lucene的analyzer和solr的TokenizerFactory以方便在Lucene和Solr中使用。
    MG4J:MG4J可以让你为大量的文档集合构建一个被压缩的全文本索引,通过使内插编码(interpolative coding)技术.
    BDDBot:BDDBot是一个简单的易于理解和使用的搜索引擎。它目前在一个文本文件(urls.txt)列出的URL中爬行,将结果保存在一个数据库中。它也支持一个简单的Web服务器,这个服务器接受来自浏览器的查询并返回响应结果。它可以方便地集成到你的Web站点中。
    Red-Piranha:Red-Piranha是一个开源搜索系统,它能够真正"学习"你所要查找的是什么.Red-Piranha可作为你桌面系统(Windows,Linux与Mac)的个人搜索引擎,或企业内部网搜索引擎,或为你的网站提供搜索功能,或作为一个P2P搜索引擎,或与wiki结合作为一个知识/文档管理解决方案,或搜索你要的RSS聚合信息,或搜索你公司的系统(包括SAP,Oracle或其它任何Database/Data source),或用于管理PDF,Word和其它文档,或作为一个提供搜索信息的WebService或为你的应用程序(Web,Swing,SWT,Flash,Mozilla-XUL,PHP, Perl或c#/.Net)提供搜索后台等等.
    Nutch:Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
    Bobo: bobo-browse是一用java写的lucene扩展组件,通过它可以很方便在lucene上实现分组统计功能。
    比如说搜索电脑,可以得到cpu是intel的有几条命中记录,cpu是amd的有几条命中记录。收录时间:2010-11-18 11:41:18
    YaCy:YaCy基于p2p的分布式Web搜索引擎.同时也是一个Http缓存代理服务器.这个项目是构建基于p2p Web索引网络的一个新方法.它可以搜索你自己的或全局的索引,也可以Crawl自己的网页或启动分布式Crawling等.
    代码搜索引擎 i.So.Code: 北京大学Asseters小组开发的新一代代码搜索引擎。目前iSoCode可以检索大约200个优秀(是真的优秀的~)的开源项目,包括jdk、Lucene、log4j、jdom、commons- lang、commons-cli等一大批大家经常用到的开源项目在iSoCode中都可以找到,而且可以直接从iSoCode上下载项目源码、jar包 以及javadoc。iSoCode的另外一大亮点是它可以同时帮你检索你想要的API的具体实现细节、使用的实例、javadoc文档以及在CSDN和百度上关于这个API的讨论内容等四大方面的信息!这么做可以再很多情况下免去了在百度上检索再去找源代码的繁琐细节。
    IKAnalyzer:IKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始,IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。
    Carrot2:Carrot2是一个开源搜索结果分类引擎。它能够自动把搜索结果组织成一些专题分类。Carrot2提供的一个架构能够从各种搜索引擎(YahooAPI、GoogleAPI、MSN Search API、eTools Meta Search、Alexa Web Search、PubMed、OpenSearch、Lucene index、SOLR)获取搜索结果。