[JAVA/JSP] 使用IKanalyzer分词器分词并且统计词频

• 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和最大词长两种切分模式；具有83万字/秒（1600KB/S）的高速处理能力。
• 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符
• 优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义
• 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser(作者吐血推荐)；引入简单搜索表达式，采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。8 r! l) U2 b& e
  

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<dependency>
    <groupId>org.wltea.ik-analyzer</groupId>
    <artifactId>ik-analyzer</artifactId>
    <version>3.2.8</version>
    </dependency>

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/**
 * @Description:
 * @Version: 1.0
 */
import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;

import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.*;

public class Test {
    /**
     * 对语句进行分词
     * @param text 语句
     * @return 分词后的集合
     * @throws IOException
     */
    private static Map segment(String text) throws IOException {
        Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>();
        StringReader re = new StringReader(text);　　　
        IKSegmenter ik = new IKSegmenter(re, false);//true 使用smart分词，false使用最小颗粒分词
Lexeme lex; while ((lex = ik.next()) != null) { if(lex.getLexemeText().length()>1){ if(map.containsKey(lex.getLexemeText())){ map.put(lex.getLexemeText(),map.get(lex.getLexemeText())+1); }else{ map.put(lex.getLexemeText(),1); } } } return map; } public static void main(String[] args) throws IOException { Map<String,Integer> map = segment("中国，中国，我爱你"); System.out.println(map.toString()); } }