使用NLPIR

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使用NLPIR

0、使用NLPIR-ICTCLAS2014分词系统之前的准备

下载NLPIR-ICTCLAS2014的下载包。高速传送门：

.zip

须要有自己的词库(事实上没有都没问题，词库仅仅是我自己须要用到的，某个方面的词汇，来帮助进行页面分析的)

1、高速从NLPIR-ICTCLAS2014的下载包中获得我们须要的东西

首先来看一下整个目录的结构

Data目录中，含有分词须要用到的字典，Configure.xml里面有相关的描写叙述信息；doc里面是使用帮助(介绍了基本须要使用到的函数接口)；include、lib自然是我们主要用到的；sample是演示样例代码；test里面有一个exe演示样例；授权自然是License。应该是通过某种形式来限制我们的使用的。眼下临时还不清楚，假设到时候被限制，还须要进行调试。

2、从下载包中抽出我们须要的。并新建一个样例

从上面来看，我们须要用到的主要有三个目录Data、include、lib(我是打算做的32位程序，所以仅仅须要用里面的

lib\win32下的dll和lib)

这时，project文件夹就变成这种(当然NLPIR.dll须要和exe放在一块)：

第一个样例，比較简单，就简单使用几个经常使用的函数：

// test_nlpir.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//#include "stdafx.h"#include "iostream"
#include "string"using namespace std;#include "NLPIR.h"
#pragma comment(lib, "NLPIR.lib")int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{if(!NLPIR_Init()) {printf("Init fails\n");return -1;}const char *participle_result;const char *sentence = "[整租出租]宣武门西大街4号楼二居整租[整套出租]媒体村天居园大两居[整套出租]媒体村天居园大两居";cout << "===============NLPIR_ParagraphProcess==================" << endl;participle_result = NLPIR_ParagraphProcess(sentence,1);cout << participle_result << endl;cout << "=================================" << endl;cout << "==============NLPIR_GetFileNewWords===================" << endl;const char * get_file_new_words = NLPIR_GetFileNewWords("test.txt");cout << get_file_new_words << endl;cout << "=================================" << endl;cout << "===============NLPIR_GetKeyWords==================" << endl;const char * get_key_words = NLPIR_GetKeyWords(sentence);cout <<  get_key_words << endl;cout << "=================================" << endl;cout << "===============NLPIR_GetFileKeyWords==================" << endl;const char * get_file_key_words = NLPIR_GetFileKeyWords("test.txt");cout << get_file_key_words << endl;cout << "=================================" << endl;cout << "===============NLPIR_GetNewWords==================" << endl;const char * get_new_words = NLPIR_GetNewWords(sentence);cout << get_new_words << endl;cout << "=================================" << endl;NLPIR_Exit();return 0;
}

函数能够依照字面上的意思来理解

这是输出的结果：

但明显是看到，上面的分词有些小问题。假设我们在给聚类算法喂数据的时候，这种分词，会出现一定的问题

3、解决上面的问题

我们有两种方法来处理这个问题

a、这或许是最简单、也最方便的方法

       当然，他除了一些繁琐之外(假设你有了一些须要的数据词条、词典就我所谓了)。我们能够新建一个词典文件(比方我这个測试用例中使用user_dic.txt，他里面包括我们须要详细分开的词组)：

那么来看以下是怎样详细使用字典的：

// test_nlpir.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

// #include "stdafx.h" #include "iostream" #include "string" using namespace std; #include "NLPIR.h" #pragma comment(lib, "NLPIR.lib") int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { if(!NLPIR_Init()) { printf("Init fails\n"); return -1; } const char *participle_result; unsigned int add_dic_items = NLPIR_ImportUserDict("user_dic.txt");//Import user dictionary printf("%d user-defined lexical entries added!\n", add_dic_items); const char *sentence = "[整租出租]宣武门西大街4号楼二居整租[整套出租]媒体村天居园大两居[整套出租]媒体村天居园大两居"; cout << "===============NLPIR_ParagraphProcess==================" << endl; participle_result = NLPIR_ParagraphProcess(sentence,1); cout << participle_result << endl; cout << "=================================" << endl; cout << "==============NLPIR_GetFileNewWords===================" << endl; const char * get_file_new_words = NLPIR_GetFileNewWords("test.txt"); cout << get_file_new_words << endl; cout << "=================================" << endl; cout << "===============NLPIR_GetKeyWords==================" << endl; const char * get_key_words = NLPIR_GetKeyWords(sentence); cout << get_key_words << endl; cout << "=================================" << endl; cout << "===============NLPIR_GetFileKeyWords==================" << endl; const char * get_file_key_words = NLPIR_GetFileKeyWords("test.txt"); cout << get_file_key_words << endl; cout << "=================================" << endl; cout << "===============NLPIR_GetNewWords==================" << endl; const char * get_new_words = NLPIR_GetNewWords(sentence); cout << get_new_words << endl; cout << "=================================" << endl; NLPIR_Exit(); return 0; }

这是使用字典之后的分词结果：

能够看到，我们想要切分的词组都已经出来了，也不再有不论什么新词出现了

 

b、通过多个样本(也就是多条数据)来进行分词。这样我们须要用到的词的频率便会增长(有的词仅仅出现1、2次并不会被识别出来)，这样在GetNewWords中，便可以得到一些我们想法的数据，得到这些数据之后，可以写到文本中，然后再写到用户字典中

这里仅仅演示第一步。看看是怎样通过添加多条数据来扩大GetNewWords的结果的。

事实上非常easy，仅仅须要把第一个样例中的測试字符串改动成例如以下(相同的test.txt相应的字符串也跟着改动)：

	const char *sentence = "[整租出租]宣武门西大街4号楼二居整租\[整套出租]媒体村天居园大两居\【房主出租】万柳中路康桥水郡一居室\【个人出租】 上地桥东清上园小区开间58平\3个月转租 【中关村保福寺桥南】 两居中的主卧\【整套长期出租】海淀安宁佳园安宁庄一居整租（房东直租）\[单间出租]造甲街南里20号院二居大间\[个人诚心出租]世纪金源附近，远大园四区11号楼三居次卧\【房主1居直租】6号线地铁十里堡站炫特嘉园1居（限1人女）\[单间出租]10号线西土城牡丹园北影黄亭子小区二居之中的一个\[整套出租]西二旗智学苑三居整套\[房主整套出租]清河地铁8号线西小口站精装三居整套\[单间出租]清华校内单间 \[北京大学西南门海淀桥南大河庄苑精装修一居室整套出租出租]苏\[求助]求租上地东里/西里/佳园/农大南路2号院 干净舒适带电梯两\[求助]转租 西单/金融街/二龙路两居室\[整套出租]財经大学附近皂君庙一居整套\北沙滩科学院南里50米一居简装3400元转租，须要的站内索取转租\招合租 中关村知春里海淀黄庄地铁站 人大附中对面 正规三居\【个人出租】回龙观地铁附近两居中的主卧和次卧。也能够整租\个人出租\[整套出租]朝阳区南沙滩小区一居整套\（个人转租）新龙城二期14平米正规次卧 1000元\个人出租：温泉镇尚峰尚水小区精装半地下二居\【昌平沙河高教园一区小两居】【2450家电全齐全新】\个人求租,石景山八角附近二居室\个人出租保利西山林语90平二居室\2014-7-30存量房网上签约\明天决定先涨10%的房租，为房产税做准备。得未雨绸缪啊\今晚新闻调查，心全凉了：转基因米实际已经扩散(12)\全款求购万年花城两居室(19)\问一个0基础问题：校友卡大家都什么额度？我5k(15)\再问一个小白问题(8)\网友评怕老婆城市排行榜：成都第二上海居首(14)\清华大学东 八家嘉苑 61平米 全南向正规一居 看图 240万(1)\110平米新房求靠谱装修团队、设计、报价\五道口学区房 满五年唯一两居 急售260万\父母随迁落户 是否能申请政策房\房子南面离马路60米，西面紧挨着小学和中学，19层，会吵吗\学区房在涨吗\好几个中介打电话说房价要開始上涨了\【整套出租】6号线黄渠站苹果派小区77平2居\个人出租]海淀区五道口华联南暂安处 朝北主卧合租 无中介费近地\【房屋整租】芍药居北里2居室房主首次出租\[出租] 中关村北大西门单间\[求助]求租 上地 当代城市家园或怡美家园两居或者三居 一家人住\[整套出租]五道口东升园一室一厅南北通透全明实木家具地板家电";

这些数据。也是通过web页面得到的

如今来看看结果：

一些常见的词汇也能通过GetNewWords反应出来了

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