软件设计开发本栏目责任编辑：谢媛媛中文分词算法概述
龙树全,赵正文,唐华
（西南石油大学计算机科学学院，四川成都610500）
摘要：当前搜索引擎技术被广泛地应用，这使得全文检索技术和中文分词技术的研究逐渐深入。中文分词是中文信息的关键技术之一，其质量高低直接影响中文信息处理效率。文章致力于研究中文分词算法,对多种中文分词算法、自动分词系统的理论模型进行了详细的阐述和讨论，为中文分词的进一步发展提供基础和方向。
关键词：中文分词；全文检索；算法；搜索引擎；歧义切分
中图分类号：TP391.1文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)10-2605-03
Overview on Chinese Segmentation Algorithm
LONG Shu-quan,ZHAO Zheng-wen,TANG Hua
(Department of Computer Science and Technology,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China)
Abstract:Currently,the search engine technology has been widely used,which brings in-depth researches to full-text search technology and Chinese segmentations;Chinese Segmentation is one of the key technologies of Chinese information,it directly affects the quality of Chinese information processing efficiency.This article dedicated to Research on Chinese Segmentation Algorithm,described in detail and discuss to some kinds of Chinese Segmentation Algorithms,Theoretical model of Auto-Segmentation system.Provide foundation and di -rection for the further development of Chinese segmentations.
Key words:chinese segmentations;full-text search;algorithm;search engine;ambiguous word segmentation
1引言
自然语言处理是人工智能的一个重要分支。中文分词是中文自然语言处理的一项基础性工作，也是中文信息处理的一个重要问题。随着搜索引擎技术的广泛应用，全文检索技术和中文分词技术也逐步受到广泛的研究和应用，然而到目前为止，还没有完全成熟实用的中文分词系统面世，这成为严重制约中文信息处理发展的瓶颈之一。本文致力于研究中文分词算法，通过分词算法对分词的质量做出客观的判断和评估，从而为中文分词的进一步发展提供基础和方向。
2中文分词技术综述
2.1全文检索技术
所谓全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。在中文文档中根据是否采用分词技术，索引项可以是字、词或词组，由此可分为基于字的全文索引和基于词的全文索引。
基于字的全文索引是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。对于各种不同的语言而言，字有不同的含义，比如英文中字与词实际上是合一的，而中文中字和词有很大分别。此方法查全率较高，但查准率较低。有时会出现令人啼笑皆非的检索结果，如检索货币单位“马克”时，会把“马克思”检索出来。
基于词的全文索引是指对文章中的词，即语义单位建立索引，检索时按词检索，并且可以处理同义项等。英文等西方文字由于按照空白切分词，因此实现上与按字处理类似，添加同义处理也很容易。中文文字则需要切分字词，以达到按词索引的目的。对中文文档进行切词，提高分词的准确性，抽取关键词作为索引项，实现按词索引可以大大提高检索的准确率。
2.2中文分词技术
中文分词与英文分词有很大的不同，对英文而言，一个单词就是一个词，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，需要人为切分。中文分词系统是利用计算机对中文文本进行词语自动识别的系统，对其研究已经取得了很多成果，出现了众多的算法。根据其特点，可以将现有的分词算法分为四大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于语义的分词方法等。
3中文分词方法
中文分词方法的基本原理是针对输入文字串进行分词、过滤
处理，输出中文单词、英文单词和数字串等一系列分割好的字符
串。中文分词模块的输入输出如图1所示。3.1基于字符串匹配的分词方法
这种方法又叫作机械分词方法、基于字典的分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配。若在词典中找到某个字符串，则匹配成功(识别出一个词)。该方法有三个要素，即分词词典、文本扫描顺序和匹配原则。文本的扫描顺序有正向扫描、逆向扫描和双向扫描。匹配原则主要有最大匹配、最小匹配、逐词匹配和最佳匹配。
收稿日期：2009-02-11
图1中文分词原理图
ISSN 1009-3044
Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术
Vol.5,No.10,April 2009,pp.2605-2607E-mail:xsjl@https://www.doczj.com/doc/181411666.html, https://www.doczj.com/doc/181411666.html, Tel:+86-551-569096356909642605
本栏目责任编辑：谢媛媛软件设计开发
Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第5卷第10期(2009年4月)
1)最大匹配法（MM ）。基本思想是：假设自动分词词典中的最长词条所含汉字的个数为i ，则取被处理材料当前字符串序列中的前i 个字符作为匹配字段，查找分词词典，若词典中有这样一个i 字词，则匹配成功，匹配字段作为一个词被切分出来；若词典中找不到这样的一个i 字词，则匹配失败，匹配字段去掉最后一个汉字，剩下的字符作为新的匹配字段，再进行匹配，如此进行下去，直到匹配成功为止。统计结果表明，该方法的错误率为1/169。
2)逆向最大匹配法（RMM ）。该方法的分词过程与MM 法相同，不同的是从句子（或文章）末尾开始处理，每次匹配不成功时去掉的是前面的一个汉字。统计结果表明，该方法的错误率为1/245。
3)逐词遍历法。把词典中的词按照由长到短递减的顺序逐字搜索整个待处理的材料，一直到把全部的词切分出来为止。不论分词词典多大，被处理的材料多么小，都得把这个分词词典匹配一遍。
4)设立切分标志法。切分标志有自然和非自然之分。自然切分标志是指文章中出现的非文字符号，如标点符号等；非自然标志是利用词缀和不构成词的词（包括单音词、复音节词以及象声词等）。设立切分标志法首先收集众多的切分标志，分词时先找出切分标志，把句子切分为一些较短的字段，再用MM 、RMM 或其它的方法进行细加工。这种方法并非真正意义上的分词方法，只是自动分词的一种前处理方式而已，它要额外消耗时间扫描切分标志，增加存储空间存放那些非自然切分标志。
5)最佳匹配法（OM ）。此法分为正向的最佳匹配法和逆向的最佳匹配法，其出发点是：在词典中按词频的大小顺序排列词条，以求缩短对分词词典的检索时间，达到最佳效果，从而降低分词的时间复杂度，加快分词速度。实质上，这种方法也不是一种纯粹意义上的分词方法，它只是一种对分词词典的组织方式。OM 法的分词词典每条词的前面必须有指明长度的数据项，所以其空间复杂度有所增加，对提高分词精度没有影响，分词处理的时间复杂度有所降低。
由上面的算法，不难看出基于字符串匹配的分词方法的优缺点：
优点：简单，易于实现。
缺点：1)匹配速度慢；2)存在交集型和组合型歧义切分问题；3)词本身没有一个标准的定义，没有统一标准的词集；4)不同词典产生的歧义也不同；5)缺乏自学习的智能性。
3.2基于理解的分词方法
该方法又称基于人工智能的分词方法，其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统和总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。目前基于理解的分词方法主要有专家系统分词法和神经网络分词法等。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
1)专家系统分词法。从专家系统角度把分词的知识（包括常识性分词知识与消除歧义切分的启发性知识即歧义切分规则）从实现分词过程的推理机中独立出来，使知识库的维护与推理机的实现互不干扰，从而使知识库易于维护和管理。它还具有发现交集歧义字段和多义组合歧义字段的能力和一定的自学习功能。
2)神经网络分词法。该方法是模拟人脑并行，分布处理和建立数值计算模型工作的。它将分词知识所分散隐式的方法存入神经网络内部，通过自学习和训练修改内部权值，以达到正确的分词结果，最后给出神经网络自动分词结果。
3)神经网络专家系统集成式分词法。该方法首先启动神经网络进行分词，当神经网络对新出现的词不能给出准确切分时，激活专家系统进行分析判断，依据知识库进行推理，得出初步分析，并启动学习机制对神经网络进行训练。该方法可以较充分发挥神经网络与专家系统二者优势，进一步提高分词效率。
3.3基于统计的分词方法
该方法的主要思想：词是稳定的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻出现的概率或频率能较好反映成词的可信度。可以对训练文本中相邻出现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们之间的互现信息。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可以认为此字组可能构成了一个词。该方法又称为无字典分词。
该方法所应用的主要的统计模型有：N 元文法模型、隐Markov 模型和最大熵模型等。在实际应用中一般是将其与基于词典的分词方法结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
3.4基于语义的分词方法
语义分词法引入了语义分析，对自然语言自身的语言信息进行更多的处理，如扩充转移网络法、知识分词语义分析法、邻接约束法、综合匹配法、后缀分词法、特征词库法、矩阵约束法、语法分析法等。
1)扩充转移网络法。该方法以有限状态机概念为基础。有限状态机只能识别正则语言，对有限状态机作的第一次扩充使其具有递归能力，形成递归转移网络（RTN ）。在RTN 中，弧线上的标志不仅
可以是终极符（语言中的单词）或非终极符（词类），还可以调用另外
的子网络名字分非终极符（如字或字串的成词条件）。这样，计算机在
运行某个子网络时，就可以调用另外的子网络，还可以递归调用。词
法扩充转移网络的使用，使分词处理和语言理解的句法处理阶段交
互成为可能，并且有效地解决了汉语分词的歧义。
2)矩阵约束法。其基本思想是：先建立一个语法约束矩阵和一
个语义约束矩阵，其中元素分别表明具有某词性的词和具有另一词
性的词相邻是否符合语法规则，属于某语义类的词和属于另一词义
类的词相邻是否符合逻辑，机器在切分时以之约束分词结果。
4中文分词算法中的难点
4.1歧义问题
歧义切分字段处理一个汉语句子是以连续字串的形式书写的。图2中文自动分词系统的框架
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软件设计开发本栏目责任编辑：谢媛媛由于可能存在歧义，分词并不是一个简单的从输入串中发现合法词的过程。一个句子经常对应几个合法词序列，因此，汉语分词中的一个重要问题就是在所有这些可能的序列中选出一个正确的结果。歧义切分是自动分词中不可避免的现象，是自动分词中一个比较棘手的问题。对歧义切分字段的处理能力，严重影响到汉语自动分词系统的精度。实践表明，只用机械匹配进行分词，其精度不可能高，虽然有时也能满足一些标准不高的需要，但不能满足中文信息处理高标准的要求。
4.2未登录词识别问题
未登录词辨别未登录词包括中外人名、中国地名、机构组织名、事件名、货币名、缩略语、派生词、各种专业术语以及在不断发展和约定俗成的一些新词语。是种类繁多，形态组合各异，规模宏大的一个领域。对这些词语的自动辨识，是一件非常困难的事。5自动分词的评价准则
自动分词系统的最主要的工作是进行分词。对于分词而言，不仅要求所研制的软件在分词的正确率和速度方面满足一定的要求，而且要象开发大型传统软件那样，在各个阶段不断地进行评价，其目的主要是检查它的准确性和实用性，分词的评价主要有以下几个方面：
5.1分词正确率
书面汉语的文本可以看成是字符序列，分词的正确率直接影响更高一级的处理。现有的分词系统切分错误主要集中在歧义字段和专有名词(如人名、地名、机构名和未登录词等)。为了获得分词系统切分正确率，应该进行整体测试，歧义测试和专业词测试。因此，自动分词系统的切分正确率的基本公式为：
其中，S 1，S 2，S 3。分别为总体测试、歧义测试和专业词测试的正确率；
B i (i=1，2，3)为三种测试加的权值。
5.2切分速度
切分速度是指单位时间内所处理的汉字个数。在分词正确率基本满足要求的情况下，切分速度是另一个很重要的指标，特别对于算法不单一，使用辅助手段，诸如联想，基于规则，神经网络，专家系统等方法更应注意这一点。通常中文信息处理的文本数量是相当大的，因此必须考虑方法是否能使系统总开销合理。在人机交互方式下处理歧义问题的策略和人机接口的设计，有时会严重地影响切分速度，这也是应考虑的因素。
5.3功能完备性
自动分词方法除了完成分词功能外，还应具备词库增删、修改、查询和批处理等功能。
5.4易扩充性和可维护性
这是提供数据存储和计算功能扩充要求的软件属性，包括词库的存储结构，输入/输出形式的变化等方面的扩展和完善。这项指标与系统清晰性、模块性、简单性、结构性、完备性以及自描述性等软件质量准则有直接的联系，对于研究实验性质的软件是非常重要的，因为这类软件需要不断提高与改进，使之适应中文信息处理的各种应用。
5.5可移植性
可移植性是指方法能从一个计算机系统或环境转移到另一个系统或环境的容易程度。一个好的分词方法不应该只能在一个环境下运行，而应该稍作修改便可在另一种环境下运行，使它更便于推广。
6结论
由于中文的独特性，目前还没有完美的中文分词算法。中文分词算法的进一步完善应该在已经取得的成绩的基础上，综合运用多种方法，并引入新的模型和方法，通过不断探索，使中文分词算法越来越完善。
参考文献：
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曹桂宏,何丕廉,吴光远,等.中文分词对中文信息检索系统性能的影响[J].计算机工程与应用,2003(19):78-79.[3]
刘开瑛.中文文本自动分词和标注[M].北京:北京商务印书馆,2000.[4]Chien Lee-Feng.PA T-tree-based adaptive keyphrase extraction for intelligentChinese information retrieval [J].Information Pro-cessing
andManagement,1999(35):501-521.
龙树全（1982－），男，四川阆中人，硕士，主
要研究方向：计算机软件与理论，.net 分
布式应用程序。
赵正文（1969－），男，博士，教授，主要研究方向：数据库系统实现技术，数据仓库，数据挖掘；
唐华（1983－），男，硕士，主要研究方向：计算机软件与理论。
龙树全等：中文分词算法概述
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软件设计开发本栏目责任编辑：谢媛媛中文分词算法概述 龙树全,赵正文,唐华 （西南石油大学计算机科学学院，四川成都610500） 摘要：当前搜索引擎技术被广泛地应用，这使得全文检索技术和中文分词技术的研究逐渐深入。中文分词是中文信息的关键技术之一，其质量高低直接影响中文信息处理效率。文章致力于研究中文分词算法,对多种中文分词算法、自动分词系统的理论模型进行了详细的阐述和讨论，为中文分词的进一步发展提供基础和方向。 关键词：中文分词；全文检索；算法；搜索引擎；歧义切分 中图分类号：TP391.1文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)10-2605-03 Overview on Chinese Segmentation Algorithm LONG Shu-quan,ZHAO Zheng-wen,TANG Hua (Department of Computer Science and Technology,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China) Abstract:Currently,the search engine technology has been widely used,which brings in-depth researches to full-text search technology and Chinese segmentations;Chinese Segmentation is one of the key technologies of Chinese information,it directly affects the quality of Chinese information processing efficiency.This article dedicated to Research on Chinese Segmentation Algorithm,described in detail and discuss to some kinds of Chinese Segmentation Algorithms,Theoretical model of Auto-Segmentation system.Provide foundation and di -rection for the further development of Chinese segmentations. Key words:chinese segmentations;full-text search;algorithm;search engine;ambiguous word segmentation 1引言 自然语言处理是人工智能的一个重要分支。中文分词是中文自然语言处理的一项基础性工作，也是中文信息处理的一个重要问题。随着搜索引擎技术的广泛应用，全文检索技术和中文分词技术也逐步受到广泛的研究和应用，然而到目前为止，还没有完全成熟实用的中文分词系统面世，这成为严重制约中文信息处理发展的瓶颈之一。本文致力于研究中文分词算法，通过分词算法对分词的质量做出客观的判断和评估，从而为中文分词的进一步发展提供基础和方向。 2中文分词技术综述 2.1全文检索技术 所谓全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。在中文文档中根据是否采用分词技术，索引项可以是字、词或词组，由此可分为基于字的全文索引和基于词的全文索引。 基于字的全文索引是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。对于各种不同的语言而言，字有不同的含义，比如英文中字与词实际上是合一的，而中文中字和词有很大分别。此方法查全率较高，但查准率较低。有时会出现令人啼笑皆非的检索结果，如检索货币单位“马克”时，会把“马克思”检索出来。 基于词的全文索引是指对文章中的词，即语义单位建立索引，检索时按词检索，并且可以处理同义项等。英文等西方文字由于按照空白切分词，因此实现上与按字处理类似，添加同义处理也很容易。中文文字则需要切分字词，以达到按词索引的目的。对中文文档进行切词，提高分词的准确性，抽取关键词作为索引项，实现按词索引可以大大提高检索的准确率。 2.2中文分词技术 中文分词与英文分词有很大的不同，对英文而言，一个单词就是一个词，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，需要人为切分。中文分词系统是利用计算机对中文文本进行词语自动识别的系统，对其研究已经取得了很多成果，出现了众多的算法。根据其特点，可以将现有的分词算法分为四大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于语义的分词方法等。 3中文分词方法 中文分词方法的基本原理是针对输入文字串进行分词、过滤 处理，输出中文单词、英文单词和数字串等一系列分割好的字符 串。中文分词模块的输入输出如图1所示。3.1基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫作机械分词方法、基于字典的分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配。若在词典中找到某个字符串，则匹配成功(识别出一个词)。该方法有三个要素，即分词词典、文本扫描顺序和匹配原则。文本的扫描顺序有正向扫描、逆向扫描和双向扫描。匹配原则主要有最大匹配、最小匹配、逐词匹配和最佳匹配。 收稿日期：2009-02-11 图1中文分词原理图 ISSN 1009-3044 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术 Vol.5,No.10,April 2009,pp.2605-2607E-mail:xsjl@https://www.doczj.com/doc/181411666.html, https://www.doczj.com/doc/181411666.html, Tel:+86-551-569096356909642605
前面我们讲个搜索引擎如何搜集网页,今天说下第二个过程网页预处理,其中中文分词就显得尤其重要,下面就详细讲解一下搜索引擎是怎么进行网页预处理的: 网页预处理的第一步就是为原始网页建立索引，有了索引就可以为搜索引擎提供网页快照功能;接下来针对索引网页库进行网页切分，将每一篇网页转化为一组词的集合;最后将网页到索引词的映射转化为索引词到网页的映射，形成倒排文件(包括倒排表和索引词表)，同时将网页中包含的不重复的索引词汇聚成索引词表。如下图所示: 一个原始网页库由若干个记录组成，每个记录包括记录头部信息(HEAD)和数据(DATA)，每个数据由网页头信息(header)，网页内容信息(content)组成。索引网页库的任务就是完成给定一个URL，在原始网页库中定位到该URL所指向的记录。 如下图所示:
对索引网页库信息进行预处理包括网页分析和建立倒排文件索引两个部分。中文自动分词是网页分析的前提。文档由被称作特征项的索引词(词或者字)组成，网页分析是将一个文档表示为特征项的过程。在对中文文本进行自动分析前，先将整句切割成小的词汇单元，即中文分词(或中文切词)。切词软件中使用的基本词典包括词条及其对应词频。 自动分词的基本方法有两种：基于字符串匹配的分词方法和基于统计的分词方法。 1) 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又称为机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功(识别出一个词)。 按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大或最长匹配，和最小或最短匹配;按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下：
中文分词实验 一、实验目的： 目的：了解并掌握基于匹配的分词方法，以及分词效果的评价方法。 实验要求： 1、从互联网上查找并构建不低于10万词的词典，构建词典的存储结构； 2、选择实现一种机械分词方法（双向最大匹配、双向最小匹配、正向减字最大匹配法等）。 3、在不低于1000个文本文件，每个文件大于1000字的文档中进行中文分词测试，记录并分析所选分词算法的准确率、分词速度。 预期效果： 1、平均准确率达到85%以上 二、实验方案： 1.实验平台 系统：win10 软件平台：spyder 语言：python 2.算法选择 选择正向减字最大匹配法，参照《搜索引擎-原理、技术与系统》教材第62页的描述，使用python语言在spyder软件环境下完成代码的编辑。 算法流程图：
Figure Error! No sequence specified.. 正向减字最大匹配算法流程
Figure Error! No sequence specified.. 切词算法流程算法伪代码描述：
3.实验步骤 1)在网上查找语料和词典文本文件； 2)思考并编写代码构建词典存储结构； 3)编写代码将语料分割为1500个文本文件，每个文件的字数大于1000字； 4)编写分词代码； 5)思考并编写代码将语料标注为可计算准确率的文本； 6)对测试集和分词结果集进行合并； 7)对分词结果进行统计，计算准确率，召回率及F值（正确率和召回率的 调和平均值）； 8)思考总结，分析结论。 4.实验实施 我进行了两轮实验，第一轮实验效果比较差，于是仔细思考了原因，进行了第二轮实验，修改参数，代码，重新分词以及计算准确率，效果一下子提升了很多。 实验过程：
一种基于词典的中文分词法的设计与实 现 摘要：中文分词就是把没有明显分隔标志的中文字串切分为词串，它是其他中文信息处理的基础，广泛应用于搜索引擎、自动翻译、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等领域。就中文分词的基本方法作了简单阐述，并介绍了一种基于词典采用最大匹配法实现中文分词的方法。 关键词：中文分词；词库索引；正向最大匹配法 1 中文分词 中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。 1.1中文分词方法的种类 中文自动分词方法有多种，一般来说大致可归结为以下三大类：基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于规则和基于统计相结合的分词方法[2]。1.1.1基于词典的分词方法。基于词典的分词方法，又叫做基于字符串匹配的分词方法。其基本思想是：事先建立词库，其中包含所有可能出现的词。对于给定的待分词的汉子串Str，按照某种确定的原则切取Str 的子串，若该子串与词库中的某词条相匹配，则该子串是就是词，继续分割其余的部分，直到剩余部分为空；否则，该子串不是词，转到上面重新切取Str的子串进行匹配。1.1.2基于统计的分词方法。基于词典分词方法要借助词典来进行，而中文的构词非常灵活，词的数目几乎是无限的，因此要构造完备的词典几乎是不可能的。鉴于上述分词方法存在的这些缺点，一种基于统计的分词方法应运而生。这种方法撇开词典，根据字串出现的频率来判断这个字串是否是词。该方法对于大的语料，分全率还可以，但是对于小的语料分全率就比较低。该方法的另一个缺点就是不够准确，有些经常一起出现的单字构成的字串其实不是词。但是由于出现的频率很高，就被分出来当作词处理了，而且这样的“词”还非常多, 例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。1.1.3基于规则和基于统计相结合的分词方法。该方法首先运用最大匹配作初步切分，然后对切分的边界处进行歧义探测，发现歧义，最后运用统计和规则相结合的方法来判断正确的切分[4]。运用不同的规则解决人名、地名、机构名识别，运用词法结构规则来生成复合词和衍生词。日前这种方法可以解决汉语中最常见的歧义类型：单字交集型歧义。并对人名、地名、机构名、后缀、动词/形容词重叠、衍生词等词法结构进行识别处理，基本解决了分词所面临的最关键的问题。若词典结构和算法设计优秀，分词速度将非常快。 1.2分词中的难题 有了成熟的分词算法，是否就能容易的解决中文分词的问题呢？事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言，让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中，有两大难题一直没有完全突破。1.2.1歧义识别。歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。例如：“表面的”，因为“表面”和“面的”都是词，那么这个短语就可以分成“表面的”和“表面的”，这种称为交叉歧义，像这种交叉歧义十分常见。“化妆和服装”可以分成“化妆和服装”或者“化妆和服装”。由于没有人的知识去理解，计算机很难知道到底哪个方案正确。交叉歧义
百度中文分词技巧 什么是中文分词？我们都知道，英文句子都是由一个一个单词按空格分开组成，所以在分词方面就方便多了，但我们中文是一个一个汉字连接而成，所以相对来说是比较复杂的。中文分词指的是将一个汉语句子切分成一个一个单独的词，按照一定的规则重新组合成词序列的过程。这个也称做“中文切词”。 分词对于搜索引擎有着很大的作用，是文本挖掘的基础，可以帮助程序自动识别语句的含义，以达到搜索结果的高度匹配，分词的质量直接影响了搜索结果的精确度。目前搜索引擎分词的方法主要通过字典匹配和统计学两种方法。 一、基于字典匹配的分词方法 这种方法首先得有一个超大的字典，也就是分词索引库，然后按照一定的规则将待分词的字符串与分词库中的词进行匹配，若找到某个词语，则匹配成功，这种匹配有分以下四种方式： 1、正向最大匹配法（由左到右的方向）； 2、逆向最大匹配法（由右到左的方向）； 3、最少切分（使每一句中切出的词数最小）； 4、双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描） 通常，搜索引擎会采用多种方式组合使用。但这种方式也同样给搜索引擎带来了难道，比如对于歧义的处理（关键是我们汉语的博大精深啊），为了提高匹配的准确率，搜索引擎还会模拟人对句子的理解，达到识别词语的效果。基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息，当然我们的搜索引擎也在不断进步。 二、基于统计的分词方法 虽然分词字典解决了很多问题，但还是远远不够的，搜索引擎还要具备不断的发现新的词语的能力，通过计算词语相邻出现的概率来确定是否是一个单独的词语。所以，掌握的上下文越多，对句子的理解就越准确，分词也越精确。举个例子说，“搜索引擎优化”，在字典中匹配出来可能是：搜索/引擎/优化、搜/索引/擎/优化，但经过后期的概率计算，发现“搜索引擎优化”在上下文相邻出现的次数非常多，那么基于统计就会将这个词语也加入进分词索引库。关于这点我在《关于电商与圈的分词测试》就是同样的一个例子。 中文分词的应用分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。 参考文档及网站: https://www.doczj.com/doc/181411666.html, https://www.doczj.com/doc/181411666.html, https://www.doczj.com/doc/181411666.html, https://www.doczj.com/doc/181411666.html,
IKAnalyzer 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。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。 语言和平台：基于java 语言开发，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IKAnalyzer 3.0 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。 算法：采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法”。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 ；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。 性能：60 万字 / 秒 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LuceneAnalyzer接口的实现。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。 je-anlysis的分词（基于java实现） 1. 分词效率：每秒30万字（测试环境迅驰1.6，第一次分词需要1－2秒加载词典） 2. 运行环境： Lucene 2.0 3. 免费安装使用传播，无限制商业应用，但暂不开源，也不提供任何保证 4. 优点:全面支持Lucene 2.0；增强了词典维护的API；增加了商品编码的匹配；增加了Mail地址的匹配；实现了词尾消歧算法第二层的过滤；整理优化了词库； 支持词典的动态扩展；支持中文数字的匹配（如：二零零六）；数量词采用“n”；作为数字通配符优化词典结构以便修改调整；支持英文、数字、中文（简体）混合分词；常用的数量和人名的匹配；超过22万词的词库整理；实现正向最大匹配算法；支持分词粒度控制 ictclas4j ictclas4j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
基于二级Hash的快速最长匹配分词算法 殷鹏程，谭献海 西南交通大学，四川成都（610031） E-mail：ypc_swjtu@https://www.doczj.com/doc/181411666.html, 摘要：中文分词是中文信息处理的基础，在海量的中文信息处理中，分词速度至关重要。本文根据中文单词的特点，通过分析现有词典分词算法，提出了一种基于二级Hash的快速最长匹配分词算法。试验结果表明，该算法保证了分词的最长匹配，同时提高了分词的速度，适用于小型搜索引擎和自动文本分类等应用。 关键词：中文分词；Hash词典；最长匹配 1. 引言 在中文信息处理中, 如机器翻译、自动分类等等，词是最小的具有独立活动的有意义的语言成分。然而中文文本在计算机内部表示时，不像英文中词与词之间都有空格隔开，中文词与词之间没有明显的分隔标记, 而是连续的汉字串。因此, 自动识别词的边界, 将连续的汉字串切分为带有分割标记的词串将是实现中文信息处理的首要问题。 现有的分词算法可分为三大类：基于词典的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。无论哪种分词方法都需要将大量时间用于将待切分语句的切分为可能的词，然后再依据统计或语法方面的规则对切分出的词进行处理，得到一种最有可能的切分结果。如果能加快初始切分的速度，对于提高整个分词算法的速度也会有很大帮助。由于词语信息都以词典的形式存储, 所以在整个汉语分词过程中, 都需要频繁地访问词典以获得词语信息。因此词典的查询速度是整个分词系统处理效率的关键所在。 现行常用的词典数据结构主要基于Hash方法和索引树方法，根据汉字编码的一对一映射关系，实现了词典的快速查询，但两种方法在构造词典时都没有考虑词语的长度这个关键信息，因此不适合最长匹配算法。本文在Hash方法的基础上，提出一种新的词典结构，不仅对词语的首字进行Hash，而且根据词语的长度进行二次Hash。实验证明，新的词典结构不仅提高了分词速度，而且满足最长匹配的分词需求。 2．二级Hash词典的设计 为了提高分词的准确度，基于词典的分词方法通常采用最长匹配算法。实验证明，如果分成的词语越长、分出的词语越少，分词的精确度就越高。通常基于Hash方法的词典只对词语的首字符进行了Hash，这样的词典虽然能实现快速查询，但是如果采用最长匹配算法，则需要对词典进行多次查询，影响算法速度。为了使词典更适合最长匹配算法，通过对对汉字编码体系、汉语词语特点的分析，针对传统Hash词典的缺点，本文设计了一种基于二级Hash的词典结构。 2.1 汉字编码体系 汉字在计算机内部是以内码的形式进行存储的，汉字内码是汉字在汉字信息处理系统中最基本的表达形式，它与汉字交换码、汉字区位码有一定的对应关系。由于自定义编码顺序的特殊性，因而，可通过计算偏移量的方法来定位该汉字在编码表中任意的位置。国标GB2312汉字编码表共收录了6763个汉字，汉字在编码表中的偏移量计算公式如下： offset = (ch1 – 0xB0) * 94 + (ch2 – 0xA1) (1) 其中，offset代表某汉字在编码表中的位置， ch1、ch2代表汉字的内部码。 2.2 汉语词的特点
Baidu查询分词算法 查询处理以及分词技术 如何设计一个高效的搜索引擎?我们可以以百度所采取的技术手段来探讨如何设计一个实用的搜索引擎.搜索引擎涉及到许多技术点,比如查询处理,排序算法,页面抓取算法,CACHE机制,ANTI-SPAM等等.这些技术细节,作为商业公司的搜索引擎服务提供商比如百度,GOOGLE等是不会公之于众的.我们可以将现有的搜索引擎看作一个黑盒,通过向黑盒提交输入,判断黑盒返回的输出大致判断黑盒里面不为人知的技术细节. 查询处理与分词是一个中文搜索引擎必不可少的工作,而百度作为一个典型的中文搜索引擎一直强调其”中文处理”方面具有其它搜索引擎所不具有的关键技术和优势.那么我们就来看看百度到底采用了哪些所谓的核心技术. 我们分两个部分来讲述:查询处理/中文分词. 一. 查询处理 用户向搜索引擎提交查询,搜索引擎一般在接受到用户查询后要做一些处理,然后在索引数据库里面提取相关的信息.那么百度在接受到用户查询后做了些什么工作呢? 1. 假设用户提交了不只一个查询串,比如”信息检索理论工具”.那么搜 索引擎首先做的是根据分隔符比如空格,标点符号,将查询串分割成若干子查询串,比如上面的查询就会被解析为:<信息检索,理论,工具>三个子字符串;这个道理 简单,我们接着往下看. 2. 假设提交的查询有重复的内容,搜索引擎怎么处理呢?比如查询”理论 工具理论”,百度是将重复的字符串当作只出现过一次,也就是处理成等价的”理论工具”,而GOOGLE显然是没有进行归并,而是将重复查询子串的权重增大进行处理.那么是如何得出这个结论的呢?我们可以将”理论工具”提交给百度,返回341,000篇文档,大致看看第一页的返回内容.OK.继续,我们提交查询”理论工具理论”,在看看返回结果,仍然是那么多返回文档,当然这个不能说明太多问题,那 看看第一页返回结果的排序,看出来了吗?顺序完全没有变化,而GOOGLE则排序有些变动,这说明百度是将重复的查询归并成一个处理的,而且字符串之间的先后出现顺序基本不予考虑(GOOGLE是考虑了这个顺序关系的). 3. 假设提交的中文查询包含英文单词,搜索引擎是怎么处理的?比如查询”电影BT下载”,百度的方法是将中文字符串中的英文当作一个整体保留,并以此为断点将中文切分开,这样上述的查询就切为<电影,BT,下载>,不论中间的英文是否一个字典里能查到的单词也好,还是随机的字符也好,都会当作一个整体来对待.
一、为什么要进行中文分词？ 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。 Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。 二、中文分词技术的分类 我们讨论的分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。 第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。 下面简要介绍几种常用方法: 1）．逐词遍历法。 逐词遍历法将词典中的所有词按由长到短的顺序在文章中逐字搜索,直至文章结束。也就是说,不管文章有多短,词典有多大,都要将词典遍历一遍。这种方法效率比较低，大一点的系统一般都不使用。 2）．基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法） 这种方法按照一定策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。识别出一个词，根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配。根据不同长度优先匹配的情况，分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配。根据与词性标注过程是否相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的方法如下： （一）最大正向匹配法 (ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＭＭ法。其基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。若字典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理……如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。这样就完成了一轮匹配，然后取下一个i字字串进行匹配处理，直到文档被扫描完为止。
一种中文分词算法 1.1.1 最大匹配法分词的缺陷 尽管最大匹配法分词是常用的解决的方案，但是无疑它存在很多明显的缺陷，这些缺陷也限制了最大匹配法在大型搜索系统中的使用频率。最大匹配法的问题有以下几点： 一、长度限制 由于最大匹配法必须首先设定一个匹配词长的初始值，这个长度限制是最大匹配法在效率与词长之间的一种妥协。我们来看一下以下两种情况： （1）词长过短，长词就会被切错。例如当词长被设成5时，也就意味着它只能分出长度为5以下词，例如当这个词为“中华人民共和国”长度为7的词时，我们只能取出其中的5个字去词库里匹配，例如“中华人民共”，显然词库里是不可能有这样的词存在的。因此我们无法下确的划分出“中华人民共和国”这样的词长大于5的词。 （2）词长过长，效率就比较低。也许有人会认为既然5个字无法满足我们的分词要求，何不将词长加大，例如加到10或者100，毕竟这个世界超过100个字长的词还是很少见的，我们的词长问题不就解决了？然而当词长过长时，我们却要付出另一方面的代价：效率。效率是分词算法、甚至是整个算法理论体系的关键，毕竟算法书里所有的高深的查询或排序算法都是从效率出发的，否则任何笨办法都可以解决分词效率低的问题。设想到我们把字长设成100个词时，我们必须将词从100开始一直往下匹配直到找到要查的字为止，而我们大多数词的字长却只有两三个字，这意味着前97次的匹配算法是徒劳的。 因此我们必须要在词长与效率之间进行妥协，既要求分词尽量准确，又要求我们的词长不能太长。尽管我们可能找到这样一个比较优化的字长值使两者都达到比较满足的状态，但是毕竟不管我们怎么设定，总会有些太长词分出来，或者带来效率问题。 二、效率低 效率低是最大匹配法分词必然会来的问题。即使我们可以将字长设成相当短，例如5（注意，我们不能再缩短字长了，毕竟字长为5以上的词太多了，我们不能牺牲分词的准确），然而当我们的大数词长为2时，至少有3次的匹配算法是浪费掉的。回想一下算法书里提到
搜索引擎优化百度分词算法分析查询处理以及分词技术 随着搜索经济的崛起，人们开始越加关注全球各大搜索引擎的性能、技术和日流量。作为企业，会根据搜索引擎的知名度以及日流量来选择是否要投放丿告等； 作为普通网民，会根据搜索引擎的性能和技术来选择自己喜欢的引擎查找资料；作为技术人员，会把有代表性的搜索引擎作为研究对象。搜索引擎经济的崛起，又一次向人们证明了网络所蕴藏的巨大商机。网络离开了搜索将只剩下空洞杂乱的数据，以及大量等待去费力挖掘的金矿。 但是，如何设计一个高效的搜索引擎？我们可以以百度所采取的技术手段来探讨如何设计一个实用的搜索引擎。搜索引擎涉及到许多技术点，比如查询处理，排序算法，页面抓取算法，CACH机制，ANTI-SPAM等等。这些技术细节，作为商业公司的搜索引擎服务提供商比如百度，GOOGL等是不会公之于众的。 我们可以将现有的搜索引擎看作一个黑盒，通过向黑盒提交输入，判断黑盒返回的输出大致判断黑盒里面不为人知的技术细节。 查询处理与分词是一个中文搜索引擎必不可少的工作，而百度作为一个典型的中文搜索引擎一直强调其"中文处理"方面具有其它搜索引擎所不具有的关键技术和优势。那么我们就来看看百度到底采用了哪些所谓的核心技术。 我们分两个部分来讲述：查询处理/中文分词。 一、查询处理 用户向搜索引擎提交查询，搜索引擎一般在接受到用户查询后要做一些处理，然后在索引数据库里面提取相关的信息。那么百度在接受到用户查询后做了些什么工作呢？ 1、假设用户提交了不只一个查询串，比如"信息检索理论工具"。 那么搜索引擎首先做的是根据分隔符比如空格，标点符号，将查询串分割成若
干子查询串，比如上面的查询就会被解析为：信息检索，理论，工具三个子字符串；这个道理简单，我们接着往下看。 2、假设提交的查询有重复的内容，搜索引擎怎么处理呢？比如查询"理论工具理论"，百度是将重复的字符串当作只出现过一次，也就是处理成等价的"理 论工具"，而GOOGL显然是没有进行归并，而是将重复查询子串的权重增大进行处理。那么是如何得出这个结论的呢？我们可以将"理论工具"提交给百度，返回341,000篇文档，大致看看第一页的返回内容。 OK继续，我们提交查询"理论工具理论"，在看看返回结果，仍然是那么多返回文档，当然这个不能说明太多问题，那看看第一页返回结果的排序，看出来了吗？顺序完全没有变化，而GOOGL E排序有些变动，这说明百度是将重复的查询归并成一个处理的，而且字符串之间的先后出现顺序基本不予考虑（GOOGL是考虑了这个顺序关系的）。 3、假设提交的中文查询包含英文单词，搜索引擎是怎么处理的？比如查询" 电影BT下载"，百度的方法是将中文字符串中的英文当作一个整体保留，并以 此为断点将中文切分开，这样上述的查询就切为电影，BT,下载，不论中间的 英文是否一个字典里能查到的单词也好，还是随机的字符也好，都会当作一个整体来对待。至于为什么，你用查询"电影dfdfdf下载"看看结果就知道了。当然如果查询中包含数字，也是如此办理。 到目前为止，一切很简单，也很清楚，百度怎么处理用户查询的呢？归纳如下：首先根据分割符号将查询分开，然后看看是否有重复的字符串，如果有，就抛弃多余的，只保留一个，接着判断是否有英文或者数字，如果有的话，把英文或者数字当作一个整体保留并把前后的中文切开。 接着该干什么呢？该考虑分词的问题了。 二、中文分词 首先，讲讲百度的分词时机或者条件问题，是否是个中文字符串百度就拿来切一下呢？非也，要想被百度的分词程序荣幸的切割一下也是要讲条件的，哪能是个字符串就切割啊？你当百度是卖锯条的么？
中文分词 一、概述 什么是中文分词 众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我是一个学生。 中文分词技术 中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。 现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 1、基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下： 1）正向最大匹配法（由左到右的方向）； 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）； 3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）。 还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。 一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机
中文搜索引擎的自动分词算法 !"#$%&’#(#($)!*+$’(#,-.$/#,01,()0.01,&’&2#0’30&’2,4)+()0 蒋 微5 西南财经大学成都 67889:; <摘要=提出了基于关键词搜索的两种自动分词算法>均以双词及三词作为搜索的最小单位5或基本单位;> 一种以栈实现?一种不借助栈且动态匹配实现>通过此两种算法均可进行发布网站@网页前网名入数据库的关键词标识提取及实现匹配后有效性的确认?以提高中文搜索引擎的搜索准确率及获得由网名入数据库前后同步性决定的快速响应>< 关键词=中文搜索引擎?自动分词?栈?非栈?关键词搜索 !A 3B C !1B D E FG H I F J G K I L I L F MG N O F K L I P Q RS G R T UF MV T W E F K UR T G K X P L M OG K TO L Y T ML MI P L RG K I L X N T ?L ME P L X PI E FE F K U RF K I P K T T E F K U R G K T H R T U G R I P T Q L M L Q H Q H M L I 5F K S G R L X H M L I ;L MR T G K X P L M O ?F M T L R L Q J N T Q T M I T U S W H R T F Z R I G X V ?G M U I P T F I P T K L R M F I S H I S W I P T E G W F Z U W M G Q L X Q G I X P L M O [\F I PG N O F K L I P Q R X G MT ]I K G X I I P T V T W E F K U L U T M I L Z L X G I L F MZ K F Q G M T I E F K VM G Q T T M I T K L M O I P T U G I G S G R T S T Z F K T S K F G U X G R I M T I M F U ?Z K F M I J G O T ?G M U X F M Z L K Q I P T Y G N L U L I W G Z I T K Q G I X P L M O R F G R I F L Q J K F Y T I P T P L O PG X X H K G X W F Z ^P L M T R T X P G K G X I T K R T G K X P T M O L M OG M UG X P L T Y T _H L X VK T R J F M R T U T I T K Q L M T US WR W M X P K F M L R Q S T Z F K T G M UG Z I T K M T I E F K VM G Q T T M I T K L M OI P T U G I G S G R T [‘4a bc C d 3^P L M T R T X P G K G X I T K R T G K X PT M O L M O ?G H I F J G K I L I L F M ?R I G X V ?M F M R I G X V ?V T W E F K UR T G K X P 自动分词系统是为中文搜索做预期和基础性的工作>通过常用词库的支持?它能在一定程度上智能地根据用户需要搜索到相关网站@网页及内容>本文将以类^语言描述两种不同的分词算法> e 算法的支撑 e [e 操作对象 定义75双词;f 存在于词库中以两个字构成的常用词> 定义g 5三词;f 存在于词库中以三个字构成的常用词> 算法的操作对象?即基本单位为双词或三词>范围缩小的依据为f h 单字词应以直接匹配的方式实现i j 四字或五字构成的词可用直接匹配的方式实现?其中可分解成若干双词或三词的词也可用逻辑组合的方式实现搜索> e [k 基本词词性针对网名?l 自动分词m 的分词范围缩小在动词和名词上? 其余为非重要成分>e [n 词库 作为自动分词系统的基础和载体?词库是必然的>要求对汉语常用词作穷举式的逐一调整录入?并以名词和动词进行分类得到词库>词库是本文算法的前提> k 算法的实现 k [e 算法 k [e [e 算法框架 此算法从左至右?以双词为基准?向右扩展>若发 现同一个字或一个词包含在左右相邻的两常用词内?则经判断分析?筛选出合乎逻辑的关键词入关键词组? 防止了l 断章取义m 的可能>特点为实现了无回溯的确定性算法> 注意f 此算法以双词为研究起点?同时进行关键词为三个字的词即三词的提取>前两字不为词?三个字才 为词的情况由子程序X P G K o p T ]I qF K U 5X F M R I X P G K o ;解决> k [e [k 算法的实现 变量说明f R H Q rr 关键词计数器> s \ rr 作为当前基准的双词对象>V T W t u rr 关键词组>v D r 当前双词向右扩展一位所得为三词> \ r 当前双词的右两个字组成双词>w r 当前双词的右字向右扩展一位成双词> D r 当前双词的右三个字组成三词> o g 88g 8789收到?g 88g 8x g y 改回 oo 蒋微?女?7y z 7年生?y y 级在读本科生? 攻读方向f 信息工程?信息管理>{6g {5 总g z z ;中文搜索引擎的自动分词算法 g 88g 年
中文分词器解析hanlp分词器接口设计：
提供外部接口： 分词器封装为静态工具类，并提供了简单的接口
标准分词是最常用的分词器，基于HMM-Viterbi实现，开启了中国人名识别和音译人名识别，调用方法如下: HanLP.segment其实是对StandardTokenizer.segment的包装。 /** * 分词 * * @param text 文本 * @return切分后的单词 */ publicstatic List
* 这是一个工厂方法
* 与直接new一个分词器相比，使用本方法的好处是，以后HanLP升级了，总能用上最合适的分词器 * @return一个分词器 */ publicstatic Segment newSegment() }
publicclass StandardTokenizer { /** * 预置分词器 */ publicstaticfinalSegment SEGMENT = HanLP.newSegment(); /** * 分词 * @param text 文本 * @return分词结果 */ publicstatic List
分词算法设计中的几个基本原则： 1、颗粒度越大越好：用于进行语义分析的文本分词，要求分词结果的颗粒度越大，即单词的字数越多，所能表示的含义越确切，如：“公安局长”可以分为“公安局长”、“公安局长”、“公安局长”都算对，但是要用于语义分析，则“公安局长”的分词结果最好（当然前提是所使用的词典中有这个词） 2、切分结果中非词典词越少越好，单字字典词数越少越好，这里的“非词典词”就是不包含在词典中的单字，而“单字字典词”指的是可以独立运用的单字，如“的”、“了”、“和”、“你”、“我”、“他”。例如：“技术和服务”，可以分为“技术和服务”以及“技术和服务”，但“务”字无法独立成词（即词典中没有），但“和”字可以单独成词（词典中要包含），因此“技术和服务”有1个非词典词，而“技术和服务”有0个非词典词，因此选用后者。 3、总体词数越少越好，在相同字数的情况下，总词数越少，说明语义单元越少，那么相对的单个语义单元的权重会越大，因此准确性会越高。 下面详细说说正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向最大匹配法具体是如何进行的： 先说说什么是最大匹配法：最大匹配是指以词典为依据，取词典中最长单词为第一个次取字数量的扫描串，在词典中进行扫描（为提升扫描效率，还可以跟据字数多少设计多个字典，然后根据字数分别从不同字典中进行扫描）。例如：词典中最长词为“中华人民共和国”共7个汉字，则最大匹配起始字数为7个汉字。然后逐字递减，在对应的词典中进行查找。 下面以“我们在野生动物园玩”详细说明一下这几种匹配方法： 1、正向最大匹配法： 正向即从前往后取词，从7->1，每次减一个字，直到词典命中或剩下1个单字。 第1次：“我们在野生动物”，扫描7字词典，无