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选手：IKanalyzer、ansj_seg、jcseg

硬件：i5-3470 3.2GHz 8GB win7 x64

比赛项目：1、搜索；2、自然语言分析

选手介绍：

　　1，IKanalyzer

　　IKanalyzer采用的是“正向迭代最细粒度切分算法”，是比较常见而且很容易上手的分词器了。一般新手上路学习lucene或者solr都会用这个。优点是开源（其实java分词器多是开源的，毕竟算法都是业内熟知的）、轻量、目前来看没有太大的bug，源码简单易懂，做二次开发也很简单，即使遇到solr/Lucene版本更新，只需要自己稍微修改下实现类就可以通用。缺点是过于简单白痴，只是简单的根据配置好的词库进行分词，没有任何智能可言，连“和服”、“和服务器”这种老梗都破不了。我手头的IKanalyzer是被我进行二次开发后的版本，修改了一些问题，词库读取方式改成树形。IKanalyzer可以作为非智能分词器的代表出场。

    2，ansj_seg

   
ansj_seg分词器用的人可能不太多吧，不过个人觉得是开源分词器里最强悍功能最丰富的。作者孙建，我曾在微博上与他有过简单的交流，讨论过ansj_seg分词器的一些小的bug和不足。ansj_seg基于中科院的
ictclas 中文分词算法，智能、高效。虽然现在已经有ictclas 的for java版本，但是
ansj_seg从实现到使用来说要强大的多，而且作者自产自销自用，很多细节和小功能都有考虑，在索引和自然语言分析方面都有很优秀的表现。我手头的ansj_seg是自己修复了一些bug后的版本。ansj_seg可以作为ictclas
算法实现的分词器的代表出场。

    3，jcseg

    jcseg分词器使用的是mmseg算法和fmm算法，这个分词器类似ansj_seg的很多地方，智能、人性化，个人感觉体验要超过同门师兄弟mmseg4j，所以可以作为mmseg算法实现的分词器的代表出场。

比赛开始： 

    中文全文检索，需要考量索引和检索的效果。一般来说索引要做到最细颗粒切分来保留更多的分词、检索要做到最大颗粒切分来保证搜索的准确度。

    自然语言分析，一般要最大颗粒切分分词，并且需要能够发现新词、特殊词

    原句：“禾农玛咖禾农人123456测试人员禾农玛咖1,2,3,4,125张小鹏和服务器一百五十个人都来了”

    “禾农”、“玛咖”是添加的个人词库的词条，核心词库并不包含。

    IKanalyzer分词的效果(分词用-间隔)：

   
常规分词（最细颗粒切分）：禾农-玛咖-禾农-农人-123456-测试-人员-禾农-玛咖-1,2,3,4,125-1-2-3-4-125-张小-鹏-和服务-和服-服务器-服务-器-一百五十-一百五-十个人-十个-人都-都来了-都来-来了-爬山虎-爬山-虎

    智能分词（最大颗粒切分）：禾农-玛咖-禾-农人-123456-测试-人员-禾农-玛咖-1,2,3,4,125-张小-鹏-服务器-一百五-十个人-都来了-爬山虎

    ansj_seg分词效果：

    索引分词：[禾/ng, 农玛/nr, 咖/nw, 禾农/userDefine, 人/n, 123456/m, 测试人员/n,
测, 测试, 试, 人, 人员, 员, 禾农/userDefine, 玛咖/userDefine, 1/m, ,, 2/m, ,, 3/m,
,, 4/m, ,, 125/m, 张小鹏/nr, 张, 小, 鹏, 和/c, 服务器/n, 服, 服务, 务, 器,
一百五/userDefine, 一, 百, 五, 十个人/userDefine, 十, 个, 个人, 人, 都来了/userDefine, 都,
来, 了, 爬山虎/n, 爬, 爬山, 山, 虎]

    智能分词：[禾/ng, 农玛/nr, 咖/nw, 禾农/userDefine, 人/n, 123456/m, 测试人员/n,
禾农/userDefine, 玛咖/userDefine, 1/m, ,, 2/m, ,, 3/m, ,, 4/m, ,, 125/m,
张小鹏/nr, 和/c, 服务器/n, 一百五/userDefine, 十个人/userDefine, 都来了/userDefine,
爬山虎/n]

    ansj_seg实际上还有个非常强大的Nlp分词，能够很强大的发现新词，但是性能不稳定，暂时不进行测试。

    jcseg分词效果：

    简单分词：禾农-玛咖-禾农-123456/en-测试-人员-禾农-玛咖-1/en-2/en-3/en-4/en-125/en-张-鹏-和服-务-器-一百五十/m-150/m-个人-都-爬山虎

    复杂分词：禾农-玛咖-禾农-123456/en-测试-人员-禾农-玛咖-1/en-2/en-3/en-4/en-125/en-张小鹏/nr-服务器-一百五十/m-150/m-个人-都-爬山虎

    评分：因为三种分词器的停用词各有不同，所以一些虚词分出的效果不尽相同，不过并不影响评分。

   1， 索引分词的词元。如果一元分词过多，会造成搜索时候搜索到过多的无意义内容，并且会增加索引的体积

    IKanalyzer即使最细颗粒切分也能保证尽可能保留二元分词

    ansj_seg简单粗暴，凡是分割后大于2个字的词都会切分成单个字，比如“爬山虎”会分割为“爬”，“山”，“虎”

    jcseg简单分词一塌糊涂，可以说没有认真做，很任性

    2，智能分词。避免出现歧义的词，最常见的就是“和服”与“和服务器”。

    IKanalyzer不具备智能分词的任何功能，仅仅是根据词库进行分词

    ansj_seg智能分词很优秀，能识别各种词性进行智能分词

    jcseg智能分词效果与ansj_seg类似，但是简单分词做得太差

    3，人名、地名等特殊词。做互联网搜索尤其需要这块功能

    IKanalyzer完全不具备

    ansj_seg具备并且效果很好

    jcseg具备，但是简单分词不具备

    4，自定义词库效果。非常重要的功能，人工干预来提高分词准确度的利器

    IKanalyzer的原理就是基于词库，所以效果很好

    ansj_seg需要先根据核心词库分词，分词后再根据自定义词库进行分词，不具备全切分功能，“禾农玛咖”就是例子

    jcseg类似IKanalyzer

    5，数字和英文

    只有jcseg做到数字智能分词

    6，速度

    考虑到现在CPU性能普遍过剩，即使很大量的数据，分词速度也不会出现本质的区别，所以这块不是比较的重点。实际使用三者不相上下。

   
结论：从上述比赛结果和本人实际工作使用来看，ansj_seg是最美好的一个分词器，智能、强悍，对索引和最大颗粒分割都照顾得很到位，词库的树形读取也堪称经典（本人已挪用到IKanalyzer）。只是他的核心词库是经过修正的，理论上不支持自定义词库的。这是ictclas

的硬伤。原作者的补救方案是在核心词库分词后用自定义词库进行分割，效果不尽如人意，让自定义词库的用处大打折扣。本人与作者也讨论过，他说是可以保留全切分的，但是目前已经不再更新代码，令人遗憾。搜索这块，按理说是

索引分词》=检索分词，也就是说，索引分词的结果，要大于并且包含检索分词，但是jcseg并没有做到这一点。如果搜索只追求绝对准确度不考虑搜索结果最大化，jcseg效果还是很好的。在自然语言分析方面，jcseg胜出。

   
ansj_seg配配合停用词，无论搜索还是自然语言分析,都是很强悍的存在，只是自定义词库的延后使用，降低了实际工作中的表现。本人之前全线搜索和推荐都用的是ansj_seg，近来由于客户反映搜索准确度问题（其实就是“玛咖”搜不到），只能选择其他方案。多方比较后，决定用IKanalyzer，这是一个妥协的方案，但是目前来说也许是最好的方案，毕竟我们做的是站内搜索，不是海量互联网搜索引擎（其实决心使用IKanalyzer的原因之一是，鼎鼎大名的知乎网用的也是IKanalyzer分词器）。未来做推荐做分类可能会使用jcseg，毕竟只需要做最大颗粒分词就好。