“研发创新和知识产权是面向未来的投入，是非常值得的。”沉弘飞说道。当前华为正遭遇供应链危机，但华为在创新和知识产权方面的投入没有受到影响。2022年华为研发投入达到1615亿元，占全年收入的25.1%，十年累计投入的研发费用超过9773亿元。
2024年12月07日，这让杨传新十分无奈，他不知道该怎么做，也不忍心把张舒赶走，总不能让一个孕妇露宿街头吧。
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14个中文分词开源软件2019-01-10 12:43·云瑄软件1、IKAnalyzerIKAnalyzer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从2006年12月推出1.0版开始IKAnalyzer已经推出 了3个大版本最初它是以开源项目Luence为应用主体的结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件新版本的IKAnalyzer3.0则发展为 面向Java的公用分词组件独立于Lucene项目同时提供了对Lucene的默认优化实现IKAnalyzer3.0特性:采用了特有的正向迭代最细粒度切分算法具有60万字/秒的高速处理能力采用了多子处理器分析模式支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期常用中文数量词罗马数字科学计数法）中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理优化的词典存储更小的内存占用支持用户词典扩展定义针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser(作者吐血推荐)；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合能极大的提高Lucene检索的命中率授权协议：LGPL开发语言：Java操作系统：跨平台收录时间：2008年12月03日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/ikanalyzer 或http://code.google.com/p/ik-analyzer/2、盘古分词盘古分词是一个基于 .net framework 的中英文分词组件提供lucene(.net 版本) 和HubbleDotNet的接口高效：Core Duo 1.8 GHz 下单线程 分词速度为 390K 字符每秒准确：盘古分词采用字典和统计结合的分词算法分词准确率较高功能：盘古分词提供中文人名识别简繁混合分词多元分词英文词根化强制一元分词词频优先分词停用词过滤英文专名提取等一系列功能授权协议：Apache开发语言：C#.NET操作系统：Windows收录时间：2010年12月29日下载：http://www.oschina.net/p/pangu 或：http://pangusegment.codeplex.com/3、Paoding庖丁中文分词库是一个使用Java开发的可结合到Lucene应用中的为互联网、公司内部网使用的中文搜索引擎分词组件Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件 Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验Paoding's Knives 中文分词具有极高效率和高扩展性引入隐喻采用完全的面向对象设计构思先进高效率：在PIII 1G内存个人机器上1秒可准确分词100万汉字采用基于不限制个数的词典文件对文章进行有效切分使能够将对词汇分类定义能够对未知的词汇进行合理解析授权协议：Apache开发语言：Java操作系统：跨平台收录时间：2008年09月07日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/paoding 或http://code.google.com/p/paoding/4、FreeICTCLAS中科院ICTCLAS最新free开放源代码里面有中文分词算法大家一起共同学习和研究对搜索引擎中文分词方面有很大用处哦授权协议：未知开发语言：C/C++操作系统：Windows收录时间：2010年10月20日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/freeictclas5、LibMMSegLibMMSeg 是Coreseek.com为Sphinx全文搜索引擎设计的中文分词软件包其在GPL协议下发行的中文分词法采用Chih-Hao Tsai的MMSEG算法您可以在Chih-Hao Tsai's Technology Page找到算法的原文LibMMSeg 采用C++开发同时支持Linux平台和Windows平台切分速度大约在300K/s（PM-1.2G）截至当前版本（0.7.1）LibMMSeg没有为速度仔细优化过进一步的提升切分速度应仍有空间授权协议：未知开发语言：C/C++操作系统：跨平台收录时间：2009年05月31日 （国产软件）下载 ： MMSeg 0.7.36、PHPCWSPHPCWS 是一款开源的PHP中文分词扩展目前仅支持Linux/Unix系统该项目现在已改名为HTTPCWS此项目不再继续维护PHPCWS 先使用ICTCLAS 3.0 共享版中文分词算法的API进行初次分词处理再使用自行编写的逆向最大匹配算法对分词和进行词语合并处理并增加标点符号过滤功能得出分词结果ICTCLAS（Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System）是中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上基于多层隐马模型研制出的汉语词法分析系统主要功能包括中文分词；词性标注；命 名实体识别；新词识别；同时支持用户词典ICTCLAS经过五年精心打造内核升级6次目前已经升级到了ICTCLAS3.0分词精度 98.45%各种词典数据压缩后不到3MICTCLAS在国内973专家组组织的评测中活动获得了第一名在第一届国际中文处理研究机构SigHan 组织的评测中都获得了多项第一名是当前世界上最好的汉语词法分析器授权协议：BSD开发语言：PHP操作系统：跨平台收录时间：2009年03月19日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/phpcws7、HTTPCWSHTTPCWS是一款Linux下的基于HTTP协议的开源中文分词系统采用BSD协议这个分词系统是对中国科学院计算技术研究所免费提供的ICTCLAS 3.0共享版分词后的结果再采用逆向最大匹配算法根据作者自己补充的一个9万条词语的自定义词库对ICTCLAS分词结果进行合并处理输出最终分词结果目前只支持GBK编码经过测试局域网内 HTTPCWS 接口中文分词平均处理速度（Wait时间）：0.001秒每秒可处理5000～20000次请求授权协议：BSD开发语言：C/C++操作系统：Linux收录时间：2009年08月11日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/httpcws8、imdict-chinese-analyzerimdict-chinese-analyzer 是imdict智能词典的智能中文分词模块算法基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是中国科学院计算技术研究所的ictclas中 文分词程序的重新实现（基于Java）可以直接为lucene搜索引擎提供简体中文分词支持授权协议：Apache开发语言：Java操作系统：跨平台收录时间：2010年03月02日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/imdict-chinese-analyzer9、mmseg4jmmseg4j 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法(http://technology.chtsai.org/mmseg/)实现的中文分词器并实现 lucene 的 analyzer 和 solr 的TokenizerFactory 以方便在Lucene和Solr中使用MMSeg 算法有两种分词方法：Simple和Complex都是基于正向最大匹配Complex 加了四个规则过虑官方说：词语的正确识别率达到了 98.41%mmseg4j 已经实现了这两种分词算法授权协议：Apache开发语言：Java操作系统：跨平台收录时间：2009年09月26日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/mmseg4j10、smallsegsmallseg -- 开源的基于DFA的轻量级的中文分词工具包特点：可自定义词典、切割后返回登录词列表和未登录词列表、有一定的新词识别能力授权协议：未知开发语言：Java Python操作系统：跨平台收录时间：2009年10月15日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/smallseg11、CRF中文分词是互联网应用不可缺少的基础技术之一也是其他语音和语言产物必不可少的技术组件自2003年第一届国际中文分词评测以来由字构词的分词方法获得了压倒性优势国内主要通过CRF++开源软件包来学习该分词方法但是CRF++过于复杂的代码结构导致了该算法的普及率CRF中文分词开源版仅仅包含CRF++软件包中分词解码器部分简化了CRF++复杂代码结构清除了分词解码器不需要的代码大大提高了分词解码器的可读性和可懂度同时为了方便学习者可视化跟踪和调试代码在Windows平台下分别建立了VC6.0和VS2008两个工程文件使得VC6.0用户和VS2008用户都能轻玩转中文分词授权协议：未知开发语言：C/C++操作系统：Windows收录时间：2010年08月26日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/crf12、SCWSSCWS 是 Simple Chinese Words Segmentation 的缩写即简易中文分词系统这是一套基于词频词典的机械中文分词引擎它能将一整段的汉字基本正确的切分成词词是汉语的基本语素单位而书写的时候不像英语会在词之间用空格分开 所以如何准确而又快速的分词一直是中文分词的攻关难点SCWS 在概念上并无创新成分采用的是自行采集的词频词典并辅以一定程度上的专有名称、人名、地名、数字年代等规则集经小范围测试大概准确率在 90% ~ 95% 之间已能基本满足一些中小型搜索引擎、关键字提取等场合运用 SCWS 采用纯 C 代码开发以 Unix-Like OS 为主要平台环境提供共享函数库方便植入各种现有软件系统此外它支持 GBKUTF-8BIG5 等汉字编码切词效率高授权协议：未知开发语言：PHP操作系统：跨平台收录时间：2010年05月23日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/scws13、FudanNLPFudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集授权协议：LGPL开发语言：Java操作系统：跨平台收录时间：2010年07月19日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/fudannlp14、ictclas4jictclas4j中文分词系统是sinboy在中科院张华平和刘群老师的研制的FreeICTCLAS的基础上完成的一个java开源分词项目简化了原分词程序的复杂度旨在为广大的中文分词爱好者一个更好的学习机会授权协议：Apache开发语言：Java操作系统：跨平台收录时间：2010年10月20日 （国产软件）下载：http://www.oschina.net/p/ictclas4j
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