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解決的問題

它提供了一組自然語言處理（NLP）專案所需的基礎常見工具與元件，減少從零開始建構基本文字處理工具的需求。

工作原理

此專案作為一個基本套件，封裝了各種 NLP 工具。包含文字分段、詞彙正規化和相似度計算的演算法，以及 Trie 樹和布隆過濾器等資料結構，以有效處理文字。

適用對象

需要可靠 Java 基底工具程式庫來進行文字清理、正規化和統計分析的 NLP 應用開發者。

主要特色

• 詞彙正規化與句子切分。
• Viterbi 演算法的實作。
• 中文專用工具，例如漢字轉拼音及簡體/繁體中文轉換。
• 使用 SimHash 和特徵指紋技術進行文字相似度與重複內容去除。
• 詞頻、逆文件頻率（IDF）與類別相關性等統計工具。