基于spark的自然语言处理包集成和测试(命名实体识别)

做文本分析挖掘肯定离不开自然语言处理，以前就完全掌握过stanford的NLP工具包，里面是非常强大的，特别其支持多语言的自然语言处理，对话题模型、实体关系挖掘都有现成的产品。 看到网上有人做了spark NLP结合的东东，于是自己也想试验一下。利用stanford nlp 3.6.0最新的进行了测试，对20news的文章进行命名实体抽取实验，这个过程还是非常简单的，其原理就是将每个文档进行句子划分，再对每个句子(RDD)进行句子中的命名实体抽取。     val entities = splitSentences.map({ case (fileName, content) => (fileName, NLPTools.classifier.getEntities(content.map(_.word()).mkString(" ")))})       .flatMap({ case (fileName, list) => list.map(x => (fileName, x))}).groupByKey

这样的话，其实可以将getEntities换成其它的NLP工具都可以实现的。