11个Java开源中文分词器使用方法

11个Java开源中文分词器使用方法

——动力节点java

11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口：

从上面的定义我们知道，在Java中，同样的方法名称和参数，但是返回值不同，这种情况不可以使用重载。

这两个方法的区别在于返回值，每一个分词器都可能有多种分词模式，每种模式的分词结果都可能不相同，第一个方法忽略分词器模式，返回所有模式的所有不重复分词结果，第二个方法返回每一种分词器模式及其对应的分词结果。

在这里，需要注意的是我们使用了Java8中的新特性默认方法，并使用stream把一个map 的value转换为不重复的集合。

下面我们利用这11大分词器来实现这个接口：

1、word分词器

2、Ansj分词器

3、Stanford分词器

4、FudanNLP分词器

5、Jieba分词器

6、Jcseg分词器

7、MMSeg4j分词器

8、IKAnalyzer分词器

9、Paoding分词器

10、smartcn分词器

11、HanLP分词器

报表工具的考查指标与比较

报表工具的考查指标与比较 国内市场上的报表工具大约有二三十种，比较活跃的也有十多种。面对这些绘乱杂陈的产品，很难仅从某一个方面就将它们都分类阐述清楚，更无法简单地分别打分评出优劣，必 须分别从多个角度把各产品放在一起加以比较讨论才能对其在市场中所处地位有较深入清晰的认识。考虑到目前应用现状，我们主要讨论支持B/S 应用的产品，具体范围主要集中在如下16 种产品（这里是按字母次序、排名不分先后）： actuate 、bo、brio 、cognos 、crystalreport 、jasperreport 、mstr 、stylereport 、博易智软、和勤、杰表、如意报表、润乾报表、数巨报表、用友华表、中创inforreport 。 这些是市场上比较活跃的产品。其它产品或应用量太少或未采用商品化的运作模式，在程序员群体中上缺乏影响力，在讨论中不再重点陈述，只会在某些专题比对时提及。 1. 产品产地 从产地上可以简单地分作国外产品和国内产品两类，这个看起来似乎没什么意思，但其实这两类产品还是有较明显的差别，而且这样分类后在以下的讨论中也能比较方便地讲述。 从产品名称上很容易就区分出这两个类别（上述列表中全英文名的是国外的），这里就不再重复罗列了。 国外产品一般都价格较为昂贵（常被称作高端产品），而国内产品则普遍比较便宜，个别报价较贵的，也能被砍得很便宜；国外产品大多数都带有BI 色彩，而国内产品则大多是纯报表产品； 当然，也有个别特例，比如国外产品stylereport 的报表部分就比较便宜，比国内产品润乾报表的企业版便宜许多；而国内产品博易智软与和勤都有较强烈的BI 色彩，国外产品crystalreport （水晶报表）的BI色彩则不太浓（B0公司有更适合于主打BI的产品）。 另外，国外产品是从简单的西方报表模型抽象出来的，处理中国复杂报表的能力都较差，而且一般不会提供任何变通的手法，而国内产品中无论自创的还是抄国外的，大多数对复杂报表解决也不够好，但针对个别问题一般都会有些变通手法，因此对国内应用适应性更强一些；国外产品的历史大都很久，做工非常精细，除了模型算法不太适应国内需求外，常识性的细节都会搞得很好（如编辑器中的UND 0统计图绘制的美观度等），而国内产品历史积 累较短，个别厂商技术能力也较差，导致产品较粗糙和细节不完整。 2.实现技术及原创程度 目前J2EE技术在国内的B/S应用开发中占主导地位，对JAVA的支持也是报表工具的一个重要考查指标。从这个意义上讲，报表工具可以分为纯JAVA 和非纯JAVA 两种，注意所有声称支持 B/S应用的报表工具都能支持JAVA所以不必再区别这一点。 相比之下，纯JAVA产品具有明显的优势。产品能够与J2EE应用完全无缝结合以达到最高的运行效率、安装部署很轻松简单（其机制与应用本身完全一致）；同时还可充分利用J2EE应用服务器强大的集群平衡负载及共享管理的能力，适合支持用户数众多的大型应用系统；由于JAVA的跨平台能力，还能让整个应用系统轻松地从低端体系向高端体系迁移，系统容量变大时只要更换硬件、操作系统及数据库等系统部件而无需或很少需要重写软件。 而非纯JAVA产品则相反，经常只能在Windows下运行（个别国外产品宣称支持UNIX 但部署极为复杂，和不能用差不多）、同样的应用在不同规模下可能需要两套解决方案，或在大型应用中除了UNIX主服务器外还必须专门部署Windows作为报表服务器，显得体系结构 非常古怪；产品也不能和J2EE的应用无缝结合、沟通需要沟通额外的网络协议导致运行效

好用的11款开源报表工具推荐

好用的11款开源报表工具推荐 开源报表工具，即开放源代码的报表软件，开源就是要用户利用源代码在其基础上修改和学习的。它的好处多多：成本低，满足基本报表需求，有专门的讨论区可以解决用户问题……同时，缺点也很明显:无法满足复杂的报表需求，bug 不能及时解决，更新速度慢。无论是选择开源报表工具还是购买商业报表，都要按需选择。本文就来推荐一些好用的开源报表工具和免费报表工具。 1.JasperReports JasperReports是一个基于Java的开源报表工具，是当今Java开发人员最常用的报表工具。其报表分析功能可以嵌入web和移动应用程序，支持PDF、HTML、XLS、CSV和XML文件输出格式。其开源软件还可以管理其付费的商业智能报表分析平台。 2.BIRT(百灵报表) BIRT是为web应用程序开发的基于eclipse的开源报表系统。它自带报表设计器，可视化操作;报表引擎基于OSGI框架，易于扩展和集成，并且可以轻松地与主流web应用服务器(如Tomcat、Websphere、Weblogic、JBoss)集成。提供开放的API和辅助开发功能；支持多维数据表。 3.Pentaho Reporting Pentaho Reporting软件平台集成了许多开源报表工具，允许用户创建PDF、Excel、HTML等多种形式的数据报表，支持多数据源。它注重数据处理层，有各种数据显示方法，甚至RSS输出。它的架构非常类似于spagoBI，但pentaho喜欢将自己的东西称为一个解决方案。 4.ExcelReport ExcelReport是一款基于NPOI开发的报表引擎组件。NPOI是一个开源的C#，让你不需要在服务器上安装微软的Office，就可以读写Excel、WORD等微软OLE2组件文档的项目。ExcelReport结合NPOI进行数据处理的优点，进一步简化了生成Excel报表的过程。 5.Superset Superset 是Airbnb的开源数据可视化工具，主要面向数据分析师，用于数据可视化。可视化效果非常好，github上的评论数量远远超过了其他可视化工具。缺点是不能快速复制图表，得从SQL层面再走一遍。而且当前的权限设置比较复杂，也不是很好用。 6.Davinci Davinci是宜信开发的开源BI软件，面向业务人员/数据工程师/数据分析师/数据科学家，也是Java系；功能比较全面，但在中国并没有得到广泛的应用。 7.Seal Report Seal Report开源软件平台可以创建以数据库为数据来源的报表及仪表盘，它的特点包括在HTML5，微软报表格式, Web报表服务器及动态SQL中创建源生的pivot 图表。 8.UReport2 UReport2是一个基于Spring的高性能的纯Java报表引擎。迭代单元格可用于实现任意复杂的中国式报表。它可以运行在各种主流浏览器，如Chrome, Firefox, Edge (IE浏览器除外)，打开浏览器来完成报表的设计。 9.Spagobi

中文分词切词超详细分析

前面我们讲个搜索引擎如何搜集网页,今天说下第二个过程网页预处理,其中中文分词就显得尤其重要,下面就详细讲解一下搜索引擎是怎么进行网页预处理的: 网页预处理的第一步就是为原始网页建立索引，有了索引就可以为搜索引擎提供网页快照功能;接下来针对索引网页库进行网页切分，将每一篇网页转化为一组词的集合;最后将网页到索引词的映射转化为索引词到网页的映射，形成倒排文件(包括倒排表和索引词表)，同时将网页中包含的不重复的索引词汇聚成索引词表。如下图所示: 一个原始网页库由若干个记录组成，每个记录包括记录头部信息(HEAD)和数据(DATA)，每个数据由网页头信息(header)，网页内容信息(content)组成。索引网页库的任务就是完成给定一个URL，在原始网页库中定位到该URL所指向的记录。 如下图所示:

对索引网页库信息进行预处理包括网页分析和建立倒排文件索引两个部分。中文自动分词是网页分析的前提。文档由被称作特征项的索引词(词或者字)组成，网页分析是将一个文档表示为特征项的过程。在对中文文本进行自动分析前，先将整句切割成小的词汇单元，即中文分词(或中文切词)。切词软件中使用的基本词典包括词条及其对应词频。 自动分词的基本方法有两种：基于字符串匹配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 这种方法又称为机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配，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，可以分为最大或最长匹配，和最小或最短匹配;按照是否与词性标注过程相结合，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：

中文分词实验

中文分词实验 一、实验目的： 目的：了解并掌握基于匹配的分词方法，以及分词效果的评价方法。 实验要求： 1、从互联网上查找并构建不低于10万词的词典，构建词典的存储结构； 2、选择实现一种机械分词方法（双向最大匹配、双向最小匹配、正向减字最大匹配法等）。 3、在不低于1000个文本文件，每个文件大于1000字的文档中进行中文分词测试，记录并分析所选分词算法的准确率、分词速度。 预期效果： 1、平均准确率达到85%以上 二、实验方案： 1.实验平台 系统：win10 软件平台：spyder 语言：python 2.算法选择 选择正向减字最大匹配法，参照《搜索引擎-原理、技术与系统》教材第62页的描述，使用python语言在spyder软件环境下完成代码的编辑。 算法流程图：

Figure Error! No sequence specified.. 正向减字最大匹配算法流程

Figure Error! No sequence specified.. 切词算法流程算法伪代码描述：

3.实验步骤 1)在网上查找语料和词典文本文件； 2)思考并编写代码构建词典存储结构； 3)编写代码将语料分割为1500个文本文件，每个文件的字数大于1000字； 4)编写分词代码； 5)思考并编写代码将语料标注为可计算准确率的文本； 6)对测试集和分词结果集进行合并； 7)对分词结果进行统计，计算准确率，召回率及F值（正确率和召回率的 调和平均值）； 8)思考总结，分析结论。 4.实验实施 我进行了两轮实验，第一轮实验效果比较差，于是仔细思考了原因，进行了第二轮实验，修改参数，代码，重新分词以及计算准确率，效果一下子提升了很多。 实验过程：

开源商业智能分析工具和报表工具介绍

开源商业智能分析工具和报表工具介绍

在大数据和开放数据的重要性日益增长的经济体中，为了以精确和可读的格式分析和呈现数据，企业应当采用什么工具？ 此文涵盖了有助于解决此问题的一些工具，包括顶级的开源商业智能（BI）工具以及报表工具。如有其它同类优秀项目，欢迎回复补充。 01BIRT BIRT 是一个开源技术平台，用于创建可视化数据和报表。它源自开源的Eclipse 项目，于2004 年首次发布。 BIRT 由多个组件组成，主要组件包括报表设计器和BIRT 运行时。另外还提供三个额外的组件：报表引擎、报表设计器和报表阅读器。使用这些组件，可以作为独立解决方案来进行开发和发布报表。 BIRT 是用Java 编写的，根据EPL 许可证授权，最新的版本可在Windows、Linux 和Mac 上运行。

02JasperReport JasperReport 是广为流行的开源报表工具之一，在数十万个生产环境中使用，分社区和商业支持版本。JasperReport 同样由多个组件组成，包括JasperReport Library、JasperReport Studio 和JasperReport Server。ETL、OLAP 和服务器组件为JasperReport 提供了良好的企业环境，使其更容易与现有的IT 体系结构集成。 JasperReport 有优秀的文档、wiki 和一些其他资源的支持，以Java 编写，可运行在Windows、Linux 和Mac 上，根据AGPL 许可证授权。

03Pentaho Pentaho 是一个完整的商业智能套件，涵盖从报告到数据挖掘的各种用例。Pentaho BI 套件包含多个开源项目，Pentaho Reporting 就是其中之一。像其他工具一样，Pentaho Reporting 具有丰富的功能集，可以在企业组织中使用。 Pentaho BI 套件还包含Pentaho BI 服务器。这是一个J2EE 应用程序，通过基于Web 的用户界面提供运行和查看报告的基础架构。

百度中文分词技巧

百度中文分词技巧 什么是中文分词？我们都知道，英文句子都是由一个一个单词按空格分开组成，所以在分词方面就方便多了，但我们中文是一个一个汉字连接而成，所以相对来说是比较复杂的。中文分词指的是将一个汉语句子切分成一个一个单独的词，按照一定的规则重新组合成词序列的过程。这个也称做“中文切词”。 分词对于搜索引擎有着很大的作用，是文本挖掘的基础，可以帮助程序自动识别语句的含义，以达到搜索结果的高度匹配，分词的质量直接影响了搜索结果的精确度。目前搜索引擎分词的方法主要通过字典匹配和统计学两种方法。 一、基于字典匹配的分词方法 这种方法首先得有一个超大的字典，也就是分词索引库，然后按照一定的规则将待分词的字符串与分词库中的词进行匹配，若找到某个词语，则匹配成功，这种匹配有分以下四种方式： 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小）； 4、双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描） 通常，搜索引擎会采用多种方式组合使用。但这种方式也同样给搜索引擎带来了难道，比如对于歧义的处理（关键是我们汉语的博大精深啊），为了提高匹配的准确率，搜索引擎还会模拟人对句子的理解，达到识别词语的效果。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。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，当然我们的搜索引擎也在不断进步。 二、基于统计的分词方法 虽然分词字典解决了很多问题，但还是远远不够的，搜索引擎还要具备不断的发现新的词语的能力，通过计算词语相邻出现的概率来确定是否是一个单独的词语。所以，掌握的上下文越多，对句子的理解就越准确，分词也越精确。举个例子说，“搜索引擎优化”，在字典中匹配出来可能是：搜索/引擎/优化、搜/索引/擎/优化，但经过后期的概率计算，发现“搜索引擎优化”在上下文相邻出现的次数非常多，那么基于统计就会将这个词语也加入进分词索引库。关于这点我在《关于电商与圈的分词测试》就是同样的一个例子。 中文分词的应用分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。 参考文档及网站: https://www.sodocs.net/doc/794924379.html, https://www.sodocs.net/doc/794924379.html, https://www.sodocs.net/doc/794924379.html, https://www.sodocs.net/doc/794924379.html,

中文自动分词技术

中文自动分词技术是以“词”为基础，但汉语书面语不是像西方文字那样有天然的分隔符（空格），而是在语句中以汉字为单位，词与词之间没有明显的界限。因此，对于一段汉字，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？其处理过程词，就要应用到中文自动分词技术。下面依次介绍三种中文自动分词算法：基于词典的机械匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于人工智能的分词方法。 1、基于词典的机械匹配的分词方法： 该算法的思想是，事先建立词库，让它它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配，若在词典中找到该字符串，则识别出一个词。按照扫描方向的不同，串匹配分词的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，又可以分为最大匹配和最小匹配。按这种分类方法，可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配，甚至是将他们结合起来形成双向匹配。由于汉字是单字成词的，所以很少使用最小匹配法。一般来说，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，这可能和汉语习惯将词的重心放在后面的缘故。可见，这里的“机械”是因为该算法仅仅依靠分词词表进行匹配分词 a)、正向减字最大匹配法（MM） 这种方法的基本思想是：对于每一个汉字串s，先从正向取出maxLength 个字，拿这几个字到字典中查找，如果字典中有此字，则说明该字串是一个词，放入该T的分词表中，并从s中切除这几个字，然后继续此操作；如果在字典中找不到，说明这个字串不是一个词，将字串最右边的那个字删除，继续与字典比较，直到该字串为一个词或者是单独一个字时结束。 b)、逆向减字最大匹配法（RMM ） 与正向减字最大匹配法相比，这种方法就是从逆向开始遍历。过程与正向减字最大匹配法基本相同，可以对文本和字典先做些处理，把他们都倒过来排列，然后使用正向减字最大匹法。 机械匹配算法简洁、易于实现.其中，最大匹配法体现了长词优先的原则，在实际工程中应用最为广泛。机械匹配算法实现比较简单，但其局限也是很明显的：效率和准确性受到词库

java报表开发工具FineReport教程之报表设计：父子格设置

java报表开发工具FineReport教程之报表设计：父子格设置 1.描述 在上一节中介绍了单元格的扩展，单元格的扩展是针对具体的某一个单元格，当报表主体中绑定了多个单元格时，单元格与单元格之间是否存在联系，其扩展方向是否会相互影响呢？如下图，在单元格中拖曳两个字段，在web端预览的时候，可以看到后面的单元格根据前面的单元格数据进行分组显示： 表明当报表主体中绑定了多个单元格的时候，单元格间会天然存在某种关系，使单元格间存在数据过滤关系，并且跟随扩展，这就是父子格，前面的单元格称之为父格，后面的单元格称之为子格，也就是说子格的数据会根据父格的数据进行过滤分组显示，并且还会跟随父格的扩展方向而扩展，下面我们来详细介绍一下父子格。 2.父子格关系 子格的扩展属性会随着父格的扩展属性变化，当单元格左侧或上方相邻的单元格具有扩展属性时，单元格默认其左侧相邻单元格为其左父格，默认上方相邻的单元格为其上父格。 父子格关系包括两种：过滤关系和跟随关系。 过滤关系

过滤关系是指子格会默认将父格的数据作为过滤条件进行过滤，使父子格之间的数据能对应的显示出来，但是这个默认的过滤关系只限于两个单元格中的字段来自于同一个数据集，如上图，两个单元格中数据来自于同一个数据集，故华东地区单元格后面跟对华东地区的销售员，华北地区跟随华北地区的销售员，而不同数据集中的两个字段，子格会将跟随父格将所有数据重复显示，如下图，B2单元格相邻的单元格为A2，在其左侧，故A2为B2的左父格： 注：过滤关系除了可以通过父子格默认添加之外，还可手动添加，后面章节再详述。 跟随关系 跟随关系就是指子格会默认跟随父格的扩展方向进行分组，即父格纵向扩展，子格跟随父格默认纵向扩展，如上图，地区单元格A2纵向扩展，子格B2也纵向跟随扩展，父格横向扩展，子格会跟随父格横向扩展分组，同时保持自己的数据使用默认的纵向扩展，如下图，A3相邻单元格为A2，且在其上方，故A2是A3的上父格：

词位标注汉语分词技术详解

[收稿日期]2010-06-26 [基金项目]河南省教育厅高等学校青年骨干教师项目(2009G GJS -108)。 [作者简介]于江德(1971-),男,博士,副教授,主要从事自然语言处理、信息抽取、文本数据挖掘等。①可以从以下地址下载:http ://cr fpp .so ur cefo rg e .net [汉语词法·甲骨文] 汉语词法分析是中文信息处理的首要任务,主要包括分词、词性标注、命名实体识别三项子任务,它是句法分析与语义分析的基础,其性能将直接影响到中文信息处理的后续应用。安阳师范学院计算机与信息工程学院依托河南省高等学校“甲骨文信息处理”重点实验室培育基地,“中文信息处理”校级重点实验室“计算语言学”校级研究所等平台。对汉语词法分析中的这三项子任务、甲骨文进行了较深入的研究,取得了部分研究成果,现借学报这个平台展示给各位同仁,敬请各位专家学者指正。 词位标注汉语分词技术详解 于江德,王希杰 (安阳师范学院计算机与信息工程学院,河南安阳455002) [摘　要]近年来基于字的词位标注的方法极大地提高了汉语分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,借助于优秀的序列标注模型,基于字的词位标注汉语分词方法逐渐成为分词的主要技术路线。本文简要介绍了词位标注汉语分词的基本思想,探析了基于条件随机场实现词位标注汉语分词的机理,并对采用四词位标注集,使用CRF ++0.53工具包实现字串序列词位标注进行了详解。最后在Bakeo ff2006的评测语料上进行了封闭测试。 [关键词]汉语分词;条件随机场;词位标注;特征模板 [中图分类号]T P391 [文献标识码]A [文章编号]1671-5330(2010)05-0001-05 在中文信息处理领域,词是最小的能够独立运用的有意义的语言单位。但汉语书写时却以字为基本的书写单位,词语之间不存在明显的分隔标记,因此,中文信息处理领域的一项基础性研究课题是如何将汉语的字串切分为合理的词语序列,即汉语分词。它不仅是句法分析、语义分析、篇章理解等深层中文信息处理的基础,也是机器翻译、自动问答系统、信息检索和信息抽取等应用的关键环节[1,2]。 近年来,尤其是2003年7月首届国际中文分词评测活动Bakeo ff 开展以来,汉语分词技术取得了可喜的进步,该领域的研究取得了令人振奋 的成果[3,4]。其中,基于字的词位标注汉语分词技术(也称为基于字标注的汉语分词或由字构词)得到了广泛关注,在可比的评测中性能领先的系统几乎无一例外都应用了类似的标注思想[3,5]。基于字的词位标注汉语分词将分词看作序列数据的标注问题,使用序列数据标注模型实现,例如,可采用条件随机场(Co nditional Random Fields ,简称CRFs )实现。CRFs 是Lafferty 等[6]于2001年提出的一种用于序列数据标注的条件概率模型。本文简要介绍了词位标注汉语分词的基本思想,探析了基于条件随机场实现词位标注汉语分词的机理,并对采用B 、M 、E 、S 四词位标注集,使 1 2010年 安阳师范学院学报

大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月

一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的， 这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

hanlp中文分词器解读

中文分词器解析hanlp分词器接口设计：

提供外部接口： 分词器封装为静态工具类，并提供了简单的接口

标准分词是最常用的分词器，基于HMM-Viterbi实现，开启了中国人名识别和音译人名识别，调用方法如下: HanLP.segment其实是对StandardTokenizer.segment的包装。 /** * 分词 * * @param text 文本 * @return切分后的单词 */ publicstatic Listsegment(String text) { return StandardTokenizer.segment(text.toCharArray()); } /** * 创建一个分词器
* 这是一个工厂方法
* 与直接new一个分词器相比，使用本方法的好处是，以后HanLP升级了，总能用上最合适的分词器 * @return一个分词器 */ publicstatic Segment newSegment() }

publicclass StandardTokenizer { /** * 预置分词器 */ publicstaticfinalSegment SEGMENT = HanLP.newSegment(); /** * 分词 * @param text 文本 * @return分词结果 */ publicstatic Listsegment(String text) { return SEGMENT.seg(text.toCharArray()); } /** * 分词 * @param text 文本 * @return分词结果 */ publicstatic Listsegment(char[]text) { return SEGMENT.seg(text); } /** * 切分为句子形式 * @param text 文本

百度_baidu_搜索分词算法

Baidu查询分词算法 查询处理以及分词技术 如何设计一个高效的搜索引擎?我们可以以百度所采取的技术手段来探讨如何设计一个实用的搜索引擎.搜索引擎涉及到许多技术点,比如查询处理,排序算法,页面抓取算法,CACHE机制,ANTI-SPAM等等.这些技术细节,作为商业公司的搜索引擎服务提供商比如百度,GOOGLE等是不会公之于众的.我们可以将现有的搜索引擎看作一个黑盒,通过向黑盒提交输入,判断黑盒返回的输出大致判断黑盒里面不为人知的技术细节. 查询处理与分词是一个中文搜索引擎必不可少的工作,而百度作为一个典型的中文搜索引擎一直强调其”中文处理”方面具有其它搜索引擎所不具有的关键技术和优势.那么我们就来看看百度到底采用了哪些所谓的核心技术. 我们分两个部分来讲述:查询处理/中文分词. 一. 查询处理 用户向搜索引擎提交查询,搜索引擎一般在接受到用户查询后要做一些处理,然后在索引数据库里面提取相关的信息.那么百度在接受到用户查询后做了些什么工作呢? 1. 假设用户提交了不只一个查询串,比如”信息检索理论工具”.那么搜 索引擎首先做的是根据分隔符比如空格,标点符号,将查询串分割成若干子查询串,比如上面的查询就会被解析为:<信息检索,理论,工具>三个子字符串;这个道理 简单,我们接着往下看. 2. 假设提交的查询有重复的内容,搜索引擎怎么处理呢?比如查询”理论 工具理论”,百度是将重复的字符串当作只出现过一次,也就是处理成等价的”理论工具”,而GOOGLE显然是没有进行归并,而是将重复查询子串的权重增大进行处理.那么是如何得出这个结论的呢?我们可以将”理论工具”提交给百度,返回341,000篇文档,大致看看第一页的返回内容.OK.继续,我们提交查询”理论工具理论”,在看看返回结果,仍然是那么多返回文档,当然这个不能说明太多问题,那 看看第一页返回结果的排序,看出来了吗?顺序完全没有变化,而GOOGLE则排序有些变动,这说明百度是将重复的查询归并成一个处理的,而且字符串之间的先后出现顺序基本不予考虑(GOOGLE是考虑了这个顺序关系的). 3. 假设提交的中文查询包含英文单词,搜索引擎是怎么处理的?比如查询”电影BT下载”,百度的方法是将中文字符串中的英文当作一个整体保留,并以此为断点将中文切分开,这样上述的查询就切为<电影,BT,下载>,不论中间的英文是否一个字典里能查到的单词也好,还是随机的字符也好,都会当作一个整体来对待.

新开源：2019年年度审计报告(已取消)

博爱新开源医疗科技集团股份有限公司 审计报告 勤信审字【2020】第0951号

目录 内容页次 一、审计报告1-6 二、已审财务报表 1.合并资产负债表7-8 2. 母公司资产负债表9-10 3. 合并利润表11 4. 母公司利润表12 5. 合并现金流量表13 6. 母公司现金流量表14 7. 合并所有者权益变动表15-16 8. 母公司所有者权益变动表17-18 三、财务报表附注19-111

中勤万信会计师事务所(特殊普通合伙) 地址：北京西直门外大街110号中糖大厦11层 电话：（86-10）68360123 传真：（86-10）68360123-3000 邮编：100044 审计报告 勤信审字【2020】第0951号博爱新开源医疗科技集团股份有限公司全体股东: 一、审计意见 我们审计了博爱新开源医疗科技集团股份有限公司（以下简称新开源公司）财务报表，包括2019年12月31日的合并及母公司资产负债表，2019年度的合并及母公司利润表、合并及母公司现金流量表、合并及母公司所有者权益变动表以及财务报表附注。 我们认为，后附的财务报表在所有重大方面按照企业会计准则的规定编制，公允反映了新开源公司2019年12月31日的合并及母公司财务状况以及2019年度的合并及母公司经营成果和现金流量。 二、形成审计意见的基础 我们按照中国注册会计师审计准则的规定执行了审计工作。审计报告的“注册会计师对财务报表审计的责任”部分进一步阐述了我们在这些准则下的责任。按照中国注册会计师职业道德守则，我们独立于新开源公司，并履行了职业道德方面的其他责任。我们相信，我们获取的审计证据是充分、适当的，为发表审计意见提供了基础。 三、关键审计事项 关键审计事项是根据我们的职业判断，认为对本期财务报表审计最为重要的事项。这些事项的应对以对财务报表整体进行审计并形成审计意见为背景，我们不对这些事项单独发表意见。我们确定下列事项是需要在审计报告中沟通的关键审计事项。 （一）商誉减值测试 1.事项描述 如新开源公司财务报表财务附注三（二十）、附注五（十六）所示，截止2019年12月31日新开源公司合并资产负债表中的商誉账面原值人民币2,155,194,947.45元，占新开源公司资产总额51.35%，对财务报表整体具有重大影

BI 开源工具调研报告

BI 开源工具调研报告 1BI系统的简述 从技术角度来说BI 包含了ETL、DW、OLAP、DM等多环节。简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal展现给用户，用户利用这些经过分类、聚集、描述和可视化的数据，支持业务决策。 这些众多的BI项目从规模和对BI系统支撑的完善程度上来说，大体可以分为Framework、Stand-alone Tools和BI Suit三种类型。 Framework 开源框架，这是在商业BI系统中所没有的。我们可以使用它们来构建自己的BI工具，或者增强和扩展我们的BI解决方案。 Stand-alone Tools 独立的BI工具，这是开源项目中数量最多的一类。很多工具只侧重BI系统中的某个环节和方面，如ETL、Report、OLAP和Database等等。 BI Suit 在统一的架构下提供了多种BI系统的特性的工具集合。就目前的情况看，不管是商业软件还是开源软件，还没有任何一个套件提供了完整的端到端的BI解决方案。这些开源的BI Suit是通过连接多个其他的组件和工具的方式形成套件的，由于BI系统涉及到的工具是

非常多的，所以整合一套完整的BI解决方案是很困难的。 2BI解决方案中的工具 一个完整的BI解决方案中有多种工具来完成BI系统中各个阶段的工作。 2.1ETL工具 数据抽取、转换和加载工具。优秀的ETL工具应该具有以下特性： 1、Workflow Management, Job Execution and Scheduling Manager。能方便地定义流程并自动化执行ETL任务； 2、Centralized Metadata Repository and Management。集中存储和管理符合业界标准的元数据； 3、Data Profile and Validation。可以检验数据的质量； 4、High Performance。在大负荷的任务执行中仍然有良好的性能； 5、Scalable, Platform Independent。具有良好的弹性，支持多种操作系统和数据库系统，能操作多种异构的数据源； 6、Open Architecture and API。具有开放的架构和易于使用的二次开发接口。 目前较为知名的开源ETL工具有： 1、KETL，由具有IBM和KPMG背景的Kinetic Networks公司开发，现在已经有三年多的产品应用历史，成功应用于一些产品中，在点击流(ClickStream)分析应用中表现出色。KETL采用Plug-in的架构，使用Java开发； 2、KETTLE，为一个元数据驱动的ETL工具。已经加入Pentaho； 3、Clover ETL，为一个基于Java的ETL Framework，可以用来开发自己的ETL应用； 4、Enhydra Octopus，为一个基于Java的ETL工具，使用JDBC来连接各种数据源，易于使用和部署。曾有人应用于电信网络资源分析系统中。 2.2报表工具 优秀的报表工具通常具有以下特性： 1、支持多种数据源；

SVF报表开发说明

在EBS中定义执行文件（执行方法选择PL/SQL 存储过程） 在EBS中注册报表（与一般定义报表方式相同，其中输出格式、样式、打印机可不特 别指定） 利用SVF工具定义输出格式文件（*.frm） 其中common页中为与查询数据对应的字段显示 点击工具条中的sub form creation创建sub form（图中黄色区域） 点击工具条中的record creation 创建record区域（图中蓝色区域） 点击工具条中的field creation 创建field （图中xxx项均是field，其中X的数量代表长度），如果是汇总字段，还需要在属性中进行特别设置，如图：

其中1page页中为显示格式，其中说明信息在该页定义。 详细流程参考附录 具体样例，参考

编写运行报表的存储过程（即是报表定义中的执行文件名） 可用已有存储过程进行修改(入口过程名为MAIN)，修改的部分包括 ?过程名 ?参数 ?过程备注 ?V_REPORT_ID，改为与报表注册中的可执行名称一致 ?V_FORM_NAME，改为与svf工具开发的文件名一致 ?修改GET_DA TA过程，包括参数，取数SQL语句，以及生成XML段标记语句。 具体样例，参考存储过程zzinv106 将frm文件上传到服务器的特定目录下 该特殊路径为：select const_value||'/svf/frm' from zz_const_mst where const_name='APPLIB_TOP' 的查询结果 附录： SVF开发报表： 1．新建报表： File->Create New 普通报表选择NOImage

中文分词技术

一、为什么要进行中文分词？ 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。 Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。 二、中文分词技术的分类 我们讨论的分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。 第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。 下面简要介绍几种常用方法: 1）．逐词遍历法。 逐词遍历法将词典中的所有词按由长到短的顺序在文章中逐字搜索,直至文章结束。也就是说,不管文章有多短,词典有多大,都要将词典遍历一遍。这种方法效率比较低，大一点的系统一般都不使用。 2）．基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法） 这种方法按照一定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匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。识别出一个词，根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配。根据不同长度优先匹配的情况，分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配。根据与词性标注过程是否相结合，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。常用的方法如下： （一）最大正向匹配法 (ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＭＭ法。其基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。若字典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理……如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。这样就完成了一轮匹配，然后取下一个i字字串进行匹配处理，直到文档被扫描完为止。

6个用于大数据分析的最好工具

大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 一、Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop 上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： ⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 ⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能

中文分词入门之最大匹配法

中文分词入门之最大匹配法 发表于2009年01月12号由52nlp 中文分词在中文信息处理中是最最基础的，无论机器翻译亦或信息检索还是其他相关应用，如果涉及中文，都离不开中文分词，因此中文分词具有极高的地位。中文分词入门最简单应该是最大匹配法了，当年师兄布置给我的第一个学习任务就是实现最大匹配法的分词算法（正向、逆向）。记得当时对自己参考学习最有帮助的是北大詹卫东老师“中文信息处理基础”的课件和源程序，不过他实现的是mfc程序，词表存储在数据库里。自己实现时用纯c++实现，利用hash_map 存储词表。这里我介绍一下相关的知识和一个简单的程序示例，部分参考自詹老师的讲义。 正向最大匹配法算法如下所示： （注：以上最大匹配算法图来自于詹老师讲义） 逆向匹配法思想与正向一样，只是从右向左切分，这里举一个例子： 输入例句：S1=”计算语言学课程有意思” ； 定义：最大词长MaxLen = 5；S2= ” “；分隔符= “/”；

假设存在词表：…，计算语言学，课程，意思，…； 最大逆向匹配分词算法过程如下： （1）S2=”"；S1不为空，从S1右边取出候选子串W=”课程有意思”； （2）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”程有意思”； （3）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”有意思”； （4）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”意思” （5）查词表，“意思”在词表中，将W加入到S2中，S2=” 意思/”，并将W从S1中去掉，此时S1=”计算语言学课程有”； （6）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=”言学课程有”； （7）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”学课程有”； （8）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”课程有”； （9）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”程有”； （10）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”有”，这W是单字，将W 加入到S2中，S2=“ /有/意思”，并将W从S1中去掉，此时S1=”计算语言学课程”； （11）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=”语言学课程”； （12）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”言学课程”； （13）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”学课程”； （14）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”课程”； （15）查词表，“意思”在词表中，将W加入到S2中，S2=“课程/ 有/ 意思/”，并将W从S1中去掉，此时S1=”计算语言学”； （16）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=”计算语言学”； （17）查词表，“计算语言学”在词表中，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ 课程/ 有/ 意思/”，并将W从S1中去掉，此时S1=”"； （18）S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。 相应程序示例： 准备文件：建立一个词表文件wordlexicon，格式如下 计算语言学 课程 意思 输入文件：test,格式如下 计算语言学课程有意思 编译后执行如下：SegWord.exe test 输出分词结果文件：SegmentResult.txt 源代码如下： // Dictionary.h #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace stdext;