中文分词的常见项目
中文分词是其他中文信息处理的基础，搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都需要用到分词。
分词技术的难点是：消除歧义和新词识别。领域：信息检索，机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都需要用到分。希望能给您提供帮助。
jieba（结巴分词）“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件。
在英语中只表完成不表被动的往往是一些不及物动词的过去分词，常见的有：the changed situation， a newly returned sudent等。作表语 分词作表语表示主语的某种性质或状态。
类似百度文库搜索功能是怎么实现的(java),希望能给个大概思路,要用到什…
1、简单说就是用Ajax或者Extjs或者Flex+Spring+Hibernate就可以了。这种东西用富客户端是很方便的，用extjs肯定可以的，实际上Flex会更优秀些。
2、我觉预览的话是不是应该借助一个activex来做。这样的话只要客户端装上一个可以预览word的activex插件就可以实现你说的功能了。
3、要用servletoutputstream 将一个文件流进行下载，如何生成word可以考虑用poi或者是itext，itext是专门做word的，效果好，poi主要是用于生成和读取excel，当然生成word也可以，只不过效果不好。
4、用FlexPaper这个插件显示，先把word转成pdf再把pdf转成swf文件，上传上去就可以用FlexPaper播放了。
解密sphinx索引速度为什么是lucene索引速度的10倍这么大的差距_百度…
1、在建立索引所需时间方面，Sphinx只需Lucene时间的50%左右，但是索引文件Sphinx比Lucene要大一倍，即Sphinx采用的是空间换时间的策略。在全文检索速度方面，二者相差不大。全文检索精确度方面，Lucene要优于Sphinx。
2、它有一个良好的面向对象设计，性能良好的检索(索引比Lucene慢)，内存开销上也很小，达到10倍于Lucene速度的跨度查询，在我的跨度查询基准上，并且是原生上支持集群。同样它也内置了负载平衡，而Lucene最近才加入这项功能并且还是实验性质的。
3、而关闭复合文件格式，将可能大大增加文件数量，而由于减少了文件合并操作，索引性能被明显增强。重用文档与字段实例这是在 Lucene 3 之后才有的一个新技术。
4、索引大小减少了，那么检索速度也就提高了。索引段 索引段即lucene中的segments概念，我们知道ES索引过程中会refresh和tranlog也就是说我们在索引过程中segments number不至一个。
5、Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎，它建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 的基础上。
6、（2）在传统全文检索引擎的倒排索引的基础上，实现了分块索引，能够针对新的文件建立小文件索引，提升索引速度。然后通过与原有索引的合并，达到优化的目的。
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