下载地址：
http://groups-beta.google.com/group/SegWord/web/IKAnalyzer.jar [B]
IKAnalyzer基于lucene2.0版本API开发，实现了以词典分词为基础的正反向全切分算法，是Lucene Analyzer接口的实现，代码使用例子如下：
[/B]
[code]
import org.mira.lucene.analysis.IK_CAnalyzer <------- 引用类
import .....
public class IKAnalyzerTest extends TestCase {
RAMDirectory directory;
private IndexSearcher searcher;
public void setUp() throws Exception {
directory = new RAMDirectory();
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory,
new IK_CAnalyzer(), <------- 实例化类
true);
Document doc = new Document();
doc.add(Field.Keyword("partnum", "Q36"));
doc.add(Field.Text("description", "Illidium Space Modulator"));
writer.addDocument(doc);
writer.close();
searcher = new IndexSearcher(directory);
}
public void testTermQuery() throws Exception {
Query query = new TermQuery(new Term("partnum", "Q36"));
Hits hits = searcher.search(query);
assertEquals(1, hits.length());
}
}
[/CODE]
[B]
分词效果测试，命令行如下：
java -classpath IKAnalyzer.jar;lucene-core-2.0.0.jar org.mira.lucene.analysis.IK_CAnalyzer 中华人民共和国香港特别行政区
[/B]
该算法适合与互联网用户的搜索习惯和企业知识库检索，用户可以用句子中涵盖的中文词汇搜索，如用“人民”搜索含“人民币”的文章，这是大部分用户的搜索思维；
不适合用于知识挖掘和网络爬虫技术，全切分法容易造成知识歧义，因为在语义学上“人民”和“人民币”是完全搭不上关系的。
分词效果：
1.实现中文单词细粒度全切分
如：中华人民共和国
0 - 2 = 中华
0 - 4 = 中华人民
0 - 7 = 中华人民共和国
1 - 3 = 华人
2 - 4 = 人民
2 - 7 = 人民共和国
4 - 6 = 共和
4 - 7 = 共和国
2.实现对专有名词的识别和切分（人名，公司名）
如：陈文平是开睿动力通讯科技有限公司董事长
0 - 3 = 陈文平 <------ 人名，非汉语词汇
4 - 6 = 开睿 <------ 公司名，非汉语词汇
6 - 8 = 动力
8 - 10 = 通讯
10 - 12 = 科技
12 - 14 = 有限
12 - 16 = 有限公司
14 - 16 = 公司
16 - 18 = 董事
16 - 19 = 董事长
18 - 19 = 长
3.对数词和量词的合理切分
如：据路透社报道，印度尼西亚社会事务部一官员星期二(29日)表示，日惹市附近当地时间27日晨5时53分发生的里氏6.2级地震已经造成至少5427人死亡，20000余人受伤，近20万人无家可归。
0 - 1 = 据
1 - 4 = 路透社
4 - 6 = 报道
。。。。。。
18 - 20 = 官员
20 - 22 = 星期
20 - 23 = 星期二
22 - 23 = 二
24 - 26 = 29
24 - 27 = 29日
26 - 27 = 日
28 - 30 = 表示
31 - 33 = 日惹
33 - 34 = 市
。。。。。。
40 - 42 = 27
40 - 43 = 27日
43 - 44 = 晨
44 - 45 = 5
44 - 46 = 5时
45 - 46 = 时
46 - 48 = 53
46 - 49 = 53分
48 - 50 = 分发
。。。。。。
52 - 54 = 里氏
54 - 57 = 6.2
54 - 58 = 6.2级
57 - 58 = 级
58 - 60 = 地震
。。。。。。
66 - 70 = 5427
66 - 71 = 5427人
71 - 73 = 死亡
72 - 73 = 亡
74 - 79 = 20000
79 - 81 = 余人
81 - 83 = 受伤
84 - 85 = 近
85 - 87 = 20
85 - 89 = 20万人
87 - 89 = 万人
89 - 93 = 无家可归
