简介：结巴分词是一款强大的中文自然语言处理工具，具备高效的中文文本分词及词性标注功能，广泛应用于搜索推荐、情感分析等领域。
结巴分词的早期版本是用Python编写的，并由fxsjy在GitHub上开源。该项目目前拥有170名关注者、727次点赞以及238次fork，显示出其广泛的用户基础。
jieba-analysis 是结巴分词的一个Java版本实现，主要保留了搜索引擎相关的分词功能（cut_for_index 和 cut_for_search）、词性标注等特性，并未包括关键词提取等功能。未来如需增加此类功能，则可以考虑在现有基础上进行开发和扩展。
**支持的分词模式：**
- Search 模式：用于处理用户查询
- Index 模式：适用于索引文档
此外，jieba-analysis 支持全角转半角、多种分词模式选择以及用户自定义字典。项目目录中提供了整理后的搜狗细胞词库，并且已集成部分贡献者的功能如词性标注。
**获取方式**
- 稳定版本：可以通过 Maven 依赖管理器添加以下配置来引入：
```
com.huaban
jieba-analysis
0.0.2
```
- 快照版本：同样通过Maven仓库获取，当前快照版本为1.0.0-SNAPSHOT。
**使用示例**
```java
@Test
public void testDemo() {
JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter();
String[] sentences = {这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空，我爱北京，我爱Python和C++。,
我不喜欢日本和服。,
雷猴回归人间。,
工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作,
结果婚的和尚尚未结过婚};
for (String sentence : sentences) {
System.out.println(segmenter.process(sentence, SegMode.INDEX).toString());
}
}
```
**算法与性能评估**
jieba-analysis 采用基于trie树结构实现高效词图扫描、生成有向无环图（DAG）、动态规划计算最佳切分组合以及HMM模型和Viterbi算法进行未登录词识别。在测试环境下，该库的分词效率达到了每秒处理近100万词汇量的速度，并且能够快速加载字典文件。
性能测试是在配置为双核Intel Pentium G620 @ 2.6GHz处理器、8GB内存的机器上进行的，尽管此时机器上有多个应用运行可能会影响结果。在多次测试中，分词速度稳定在每秒处理超过1百万词汇量，并且字典加载时间约为1.8秒左右。
以上是结巴分词Java版的一些基本信息和性能介绍。
5星
