说说如何使用 IKAnalyzer 实现词频统计并排序

IKAnalyzer 是一个开源的，基于 java 语言开发的轻量级的中文分词工具包。

IKAnalyzer 采用了特有的 “ 正向迭代最细粒度切分算法 “ ，支持细粒度和智能分词两种切分模式；在系统环境： Core2 i7 3.4G 双核， 4G 内存， window 7 64 位， Sun JDK 1.6_29 64 位普通 pc 环境测试， IK2012 具有 160 万字 / 秒（ 3000KB/S ）的高速处理能力。

现在需要统计一批数据中的热词，即需要对这批数据进行分词分析，并统计出现频次，然后再按照从高到低排序。

1、在项目中引入 IKAnalyzer jar。
2、在 resources 中新建 IKAnalyzer.cfg.xml 配置文件，内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
    <comment>IKAnalyzer</comment>
    <!-- 扩展词典-->
    <entry key="ext_dict">ext.dic;</entry>
    <!-- 扩展停止词词典-->
    <entry key="ext_stopwords">stopword.dic;</entry>
</properties>

3、接着，就可以编写词频统计工具咯：

package net.deniro.solr;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;

import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.*;

/**
 * 分词后，根据常用词进行统计
 *
 * @author Deniro Li ([email protected])
 */
public class WordFrequency {


    /**
     * 词频统计
     *
     * @param frequencies 词频；key：词语；value:出现次数
     * @param content     内容
     * @return
     * @throws IOException
     */
    public static Map<String, Integer> count(Map<String, Integer> frequencies, String
            content) throws IOException {
        if (frequencies == null) {
            frequencies = new HashMap<>();
        }
        if (StringUtils.isBlank(content)) {
            return frequencies;
        }

        IKSegmenter ikSegmenter = new IKSegmenter(new StringReader(content), true);

        Lexeme lexeme;
        while ((lexeme = ikSegmenter.next()) != null) {
            final String text = lexeme.getLexemeText();
     
            if (text.length() > 1) {
                //递增
                if (frequencies.containsKey(text)) {
                    frequencies.put(text, frequencies.get(text) + 1);
                } else {//首次出现
                    frequencies.put(text, 1);
                }
            }
        }

        return frequencies;


    }

    /**
     * 按出现次数，从高到低排序
     *
     * @param data
     * @return
     */
    public static List<Map.Entry<String, Integer>> order(Map<String, Integer> data) {
        List<Map.Entry<String, Integer>> result = new ArrayList<>(data.entrySet());
        Collections.sort(result, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
            @Override
            public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
                return o2.getValue() - o1.getValue();
            }
        });
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String content = "三星 Galaxy Note4 N9100 4G手机（幻影白）双卡双待 公开版+施华洛世奇水晶后壳（瑰金落日）套装";
        List<Map.Entry<String, Integer>> result = WordFrequency.order
                (WordFrequency.count(new HashMap<String, Integer>(), content));
        System.out.println(result);
    }
}

main 方法的运行结果为：

[note4=1, 4g=1, 手机=1, 套装=1, 落日=1, galaxy=1, 幻影=1, n9100=1, 公开=1, 三星=1, 水晶=1]

4、实际使用：

...
        Map<String, Integer> data = new HashMap<>();
        Map<String, Integer> frequencies = new HashMap<>();
        for (SolrDocument doc : documents) {
            final String item_sell_point = (String) doc.get
                    ("item_sell_point");
            data.putAll(WordFrequency.count(frequencies, item_sell_point));

        }


        //【卖点】分词统计
        List<Map.Entry<String, Integer>> result = WordFrequency.order(data);
        System.out.println(result);

运行结果：

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