下载文档原格式
搜索引擎分词技巧我是seoerboy，也许你还没读过我的SEO实验室，但你一定看过ZAC的“搜索引擎每日一贴”。
今天用ZAC的博客文章作为实例，分享一个SEO写作技巧——分词写作什么是分词？简单的说：就是把语句正确分解成词组的技术，搜索引擎核心技术之一。
搜索引擎抓到一个页面，找到核心内容后就开始进行词组分解。
分词完成后才开始后续的关键词密度计算等等。
比如：银行利率网可以分词成为： 4c2 利率网银行写作：当然就是指网站内容编辑，主要包括原创、半原创。
分词写作：指的是在编辑文章时，有意的对目标关键词的分词进行多次重复的写作意识。
下面以ZAC的这篇“到底SEO是什么”作为案例进行讲解。
这篇文章的目标关键词是“SEO是什么”，我们先看一下该文章的排名。
目前关键词“SEO是什么”，百度第五、谷歌也第五，下面是2张SERP的截图。
现在我们来看一下这篇文章的写作技巧。
首先，我们需要了解目标关键词和目标关键词的分词结果：目标关键词： SEO是什么该目标关键词可以分解成2个词： SEO 什么“是”在这里是连词，所以可以忽略。
下面我们分别查看关键词及分词在“到底SEO是什么”一文中的出现情况。
下面是三张截图，黄底部分是关键词首先我们通过下图，可以看到“SEO是什么”在文章中出现2次，一次接近头部并加粗了，另一次接近底部。
再来看看“SEO”出现的情况，文中一共显示了15次，如下图：最后再看看“什么”出现几次，文中“什么”一共出现7次，如下图：首发公积金利率网该文章中：SEO是什么出现2次SEO 出现15次什么出现7次大家注意，文中带“什么”的句子，其实都是可有可无的话。
举例：“大公司的链接都是用户自己给的，人家根本不去做什么外部链接建设……”这句话里的“什么”，完全可以去掉，一样可以读的通，并且保持原意。
ZAC平时就习惯用“什么”吗？NO！该文章中出现7次“什么”，完全是ZAC为了争取“SEO是什么”这个关键词排名而出现的。
中文分词与词性标注技术研究与应用中文分词和词性标注是自然语言处理中常用的技术方法，它们对于理解和处理中文文本具有重要的作用。
本文将对中文分词和词性标注的技术原理、研究进展以及在实际应用中的应用场景进行综述。
一、中文分词技术研究与应用中文分词是将连续的中文文本切割成具有一定语义的词语序列的过程。
中文具有词汇没有明确的边界，因此分词是中文自然语言处理的基础工作。
中文分词技术主要有基于规则的方法、基于词典的方法和基于机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的中文分词方法是根据语法规则和语言学知识设计规则，进行分词操作。
例如，按照《现代汉语词典》等标准词典进行分词，但这种方法无法处理新词、歧义和未登录词的问题，因此应用受到一定的限制。
2.基于词典的方法基于词典的中文分词方法是利用已有的大规模词典进行切分，通过查找词典中的词语来确定分词的边界。
这种方法可以处理新词的问题，但对未登录词的处理能力有所限制。
3.基于机器学习的方法基于机器学习的中文分词方法是利用机器学习算法来自动学习分词模型，将分词任务转化为一个分类问题。
常用的机器学习算法有最大熵模型、条件随机场和神经网络等。
这种方法具有较好的泛化能力，能够处理未登录词和歧义问题。
中文分词技术在很多自然语言处理任务中都起到了重要的作用。
例如，在机器翻译中，分词可以提高对齐和翻译的质量；在文本挖掘中，分词可以提取关键词和构建文本特征；在信息检索中，分词可以改善检索效果。
二、词性标注技术研究与应用词性标注是给分好词的文本中的每个词语确定一个词性的过程。
中文的词性标注涉及到名词、动词、形容词、副词等多个词性类别。
词性标注的目标是为后续的自然语言处理任务提供更精确的上下文信息。
1.基于规则的方法基于规则的词性标注方法是根据语法规则和语境信息，确定每个词语的词性。
例如，根据词语周围的上下文信息和词语的词义来判断词性。
这种方法需要大量的人工制定规则，并且对于新词的处理能力较差。
分词多条件检索多条件检索是一种常用的信息搜索技术，通过设定多个条件来缩小搜索范围，提高搜索结果的准确性。
本文将介绍多条件检索的基本原理、常见应用场景以及如何有效地利用多条件检索进行信息搜索。
一、多条件检索的基本原理多条件检索是指在进行信息搜索时，同时使用多个条件对目标进行筛选和过滤，从而得到符合要求的结果。
常见的多条件检索方法有布尔检索、范围检索和组合检索。
1. 布尔检索：布尔检索是一种基于逻辑运算的多条件检索方法，常用的逻辑运算符有与（AND）、或（OR）和非（NOT）。
通过使用这些逻辑运算符，可以将多个条件组合起来，从而实现更精确的搜索。
2. 范围检索：范围检索是指根据某个属性或特征的取值范围来筛选目标。
例如，在搜索商品价格时，可以设定一个价格范围，只搜索符合该范围的商品。
3. 组合检索：组合检索是指将多个条件进行组合，同时对这些条件进行检索。
例如，在搜索商品时，可以同时指定商品的类型、价格范围和销量等条件，从而得到符合多个条件的商品。
二、多条件检索的应用场景多条件检索广泛应用于各种信息搜索场景，包括学术文献检索、商品搜索、人才招聘等。
下面以学术文献检索为例，介绍多条件检索的应用场景。
1. 学术文献检索：在进行学术研究时，常常需要查找相关的学术文献。
多条件检索可以帮助研究者快速准确地找到符合自己研究方向、时间范围、作者等条件的文献。
2. 商品搜索：在进行网上购物时，我们经常需要根据多个条件来搜索商品。
通过使用多条件检索，可以快速找到符合自己需求的商品，节省搜索时间。
3. 人才招聘：在进行人才招聘时，用人单位常常需要根据多个条件来筛选候选人。
通过使用多条件检索，可以筛选出符合要求的候选人，提高招聘效率。
三、如何有效地利用多条件检索进行信息搜索在利用多条件检索进行信息搜索时，需要注意以下几点：1. 设定准确的条件：根据自己的需求，设定准确的搜索条件。
条件设定过于宽泛会导致搜索结果过多，而设定过于狭窄会导致搜索结果过少。
es中英文分词Elasticsearch（简称为es）是一种开源分布式搜索引擎，广泛用于各种应用场景中，如全文搜索、日志分析、实时推荐等。
在多语言环境下，es对中英文的分词处理尤为重要。
本文将介绍es中英文分词的原理和实现方式。
一、中文分词中文文本由一系列汉字组成，而汉字与字之间没有明确的分隔符。
因此，中文分词就是将连续的汉字切分成有意义的词语的过程。
es中的中文分词器使用了基于词典匹配和规则引擎的方式进行分词。
1. 词典匹配基于词典匹配的中文分词器会将待分析的文本与一个中文词典进行匹配。
词典中包含了中文的常用词汇。
当待分析的文本与词典中的词汇相匹配时，就将其作为一个词语进行标记。
这种方法简单高效，适用于大部分中文分词场景。
2. 规则引擎规则引擎是一种基于规则的匹配引擎，它可以根据事先定义好的规则来对文本进行处理。
es中的规则引擎分词器可以根据指定的规则对中文文本进行分词操作。
这种方式的优点是可以根据具体的分词需求编写灵活的规则，适应不同语料库的分词要求。
二、英文分词英文文本中的词语之间通常以空格或标点符号作为分隔符。
因此，英文分词的目标是将文本按照空格或标点符号进行分隔。
es中的英文分词器使用了基于空格和标点符号的切分方式。
它会将空格或标点符号之间的文本作为一个词语进行标记。
如果文本中包含连字符或点号等特殊符号，分词器会将其作为一个整体进行标记。
三、多语言分词es还支持多语言环境下的分词处理。
对于既包含中文又包含英文的文本，es可以同时使用中文分词器和英文分词器进行处理。
这样可以将中文和英文的词语分开，并分别进行索引，提高搜索的准确性和效率。
四、自定义分词器除了内置的中文分词器和英文分词器，es还提供了自定义分词器的功能。
用户可以根据自己的需求，编写自己的分词规则或使用第三方分词工具，然后将其配置到es中进行使用。
在es中，可以通过设置分词器的类型、配置分词规则和添加自定义词典等方式来实现自定义分词器。
manticoresearch 中文分词Manticoresearch中文分词Manticoresearch是一款基于Sphinx开源搜索引擎的全文检索服务器，它支持中文分词，能够有效地处理中文文本的搜索需求。
本文将介绍Manticoresearch中文分词的原理和应用。
一、中文分词的重要性中文是一种复杂的语言，词汇之间没有明显的分隔符号，这给中文文本的处理带来了困难。
而在搜索引擎中，准确的分词是实现精确搜索的基础。
因此，中文分词在搜索引擎的应用中显得尤为重要。
二、中文分词的原理Manticoresearch中文分词采用了基于词典和规则的分词算法。
首先，它通过预先构建一个词典，将常见的词汇和词组进行记录和归类。
然后，在进行分词时，Manticoresearch会根据词典中的信息进行匹配，将文本中的词汇进行切分。
三、Manticoresearch中文分词的应用1. 搜索引擎Manticoresearch中文分词的主要应用场景就是搜索引擎。
通过对用户输入的搜索关键词进行分词，Manticoresearch能够更好地理解用户的搜索意图，并提供更加精确的搜索结果。
2. 文本分析除了搜索引擎，Manticoresearch中文分词还可以应用于文本分析。
通过对文本进行分词，可以统计词频、提取关键词、进行文本分类等操作，从而实现对文本内容的深入分析。
3. 建立索引Manticoresearch中文分词还可以应用于建立索引。
在进行全文检索时，通过对文本进行分词并建立索引，可以加快搜索速度，并提高搜索结果的准确性。
四、Manticoresearch中文分词的优势1. 高效性Manticoresearch中文分词采用了高效的分词算法，能够快速处理大规模中文文本。
2. 精确性Manticoresearch中文分词基于词典和规则，能够准确识别中文词汇，避免了分词错误和歧义。
3. 可定制性Manticoresearch中文分词提供了词典的定制功能，可以根据具体的需求灵活调整词典内容，提高分词的准确性和适应性。
中文分词相关技术简介目前对汉语分词方法的研究主要有三个方面：基于规则的分词方法、基于统计的分词方法和基于理解的分词方法。
基于规则的分词方法基于规则的分词方法，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)。
常用的方法：最小匹配算法(Minimum Matching)，正向(逆向)最大匹配法(Maximum Matching)，逐字匹配算法,神经网络法、联想一回溯法，基于N-最短路径分词算法,以及可以相互组合，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等。
目前机械式分词占主流地位的是正向最大匹配法和逆向最大匹配法。
◆最小匹配算法在所有的分词算法中，最早研究的是最小匹配算法(Minimum Matching)，该算法从待比较字符串左边开始比较，先取前两个字符组成的字段与词典中的词进行比较，如果词典中有该词，则分出此词，继续从第三个字符开始取两个字符组成的字段进行比较，如果没有匹配到，则取前3个字符串组成的字段进行比较，依次类推，直到取的字符串的长度等于预先设定的阈值，如果还没有匹配成功，则从待处理字串的第二个字符开始比较，如此循环。
例如，"如果还没有匹配成功"，取出左边两个字组成的字段与词典进行比较，分出"如果"；再从"还"开始，取"还没"，字典中没有此词，继续取"还没有"，依次取到字段"还没有匹配"(假设阈值为5)，然后从"没"开始，取"没有"，如此循环直到字符串末尾为止。
这种方法的优点是速度快，但是准确率却不是很高，比如待处理字符串为"中华人民共和国"，此匹配算法分出的结果为：中华、人民、共和国，因此该方法基本上已经不被采用。
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。
中文搜索引擎中的中文分词应用摘要网络信息的急剧增长给人们搜索信息带来一定的困难，搜索引擎的出现及时地解决了这个问题。
而在搜索引擎中核心的部分之一是中文分词算法，它在一定程度上影响着检索的速度。
简单介绍中文分词的重要性、方法以及现在存在的问题，对中文分词的进一步发展提供一定的依据，推动搜索引擎发挥越来越强大的作用。
关键词搜索引擎；中文分词；网络信息中图分类号：tp393.01 文献标识码：b 文章编号：1671-489x （2013）03-0067-02chinese search engine in chinese word segmentation application//zhu liliabstract the rapid increase of network information search information for people to bring certain difficulty. search engine solute to the problem timely. the search engine is one of the core of the chinese word segmentation algorithm. to a certain extent it affects the speed of retrieval. this paper focuses on the simple introduction about chinese word importance， methods and the problems. to provide further development for the chinese word segmentation. allows search engines to play an increasingly strong role.key words search engine； chinese word segmentation；network information1 引言随着科技时代的发展，网络越来越成为人们生活中的重要部分，特别是网络信息的急剧增长使人们获取信息的方式发生了极大的改变。
搜索引擎的分词机制(木木长官)〃長官＂(4651130) 14:57:53今天我来给大家讲下搜索引擎的分词机制〃長官＂(4651130) 14:57:58准备下马上就开始〃長官＂(4651130) 15:00:36在搜索引擎中用户提交的搜索内容会被后台提交到数据库与数据库中的数据来对比，从中调出相应的数据。
（这些东西做程序的可能了解）与普通网站的站内搜索类似〃長官＂(4651130) 15:01:38下面举例：比如你想要搜索的是“京珠高速的火车出轨并且无一人伤亡天上也掉下冰雹”这个语句的时候〃長官＂(4651130) 15:02:40如果搜索引擎直接用你段话与数据库中的数据来对比。
肯定搜索不出来任何数据。
因为这个是我自己随便写的。
〃長官＂(4651130) 15:03:26但是搜索引擎又不能叫客户搜索不到东西，所以他们用到了中文分词和英文分词〃長官＂(4651130) 15:03:42今天主要说中文英文以后在说〃長官＂(4651130) 15:04:50当它用了分词后，用过动易CMS系统的朋友，应该知道。
他们采集后的数据，会把标题分割成2个字一组的关键词。
〃長官＂(4651130) 15:04:58比如：京珠高速的火车出轨并且无一人伤亡天上也掉下冰雹〃長官＂(4651130) 15:05:55这个标题动易的分词机制是这么分：京珠|珠高|高速|速的|的火|火车|车出|出轨|轨并|并且|且无|无一|一人|人伤|伤亡|亡天|天上|上也|也掉|掉下|下冰|冰雹它把每个字前一个和后一个自动组合，虽然不合理，但是有一定的技术含量在里面。
〃長官＂(4651130) 15:06:39之所以把词拆分开，就是为了与数据库中的相应数据来对比〃長官＂(4651130) 15:08:10搜索引擎可以这样做分词（前提是因为数据库中有相应的数据库，还有临时数据库！这些后面有介绍）〃長官＂(4651130) 15:09:03京珠|高速|的|火车|出轨|并且|无一人|伤亡|天上|也掉|下|冰雹〃長官＂(4651130) 15:09:35也可以这样分〃長官＂(4651130) 15:10:42京珠高速|的|火车出轨|并且|无一人|伤亡|天上|也|掉下|冰雹〃長官＂(4651130) 15:11:51怎么个分词方法是根据搜索引擎的数据库与算发有直接的关系〃長官＂(4651130) 15:12:22比如百度搜索引擎〃長官＂(4651130) 15:13:23这样可以简单的看出他是怎么分的〃長官＂(4651130) 15:13:27〃長官＂(4651130) 15:14:45京珠高速|的|火车出轨|并且无一|人伤亡|天上|也掉下冰雹〃長官＂(4651130) 15:16:02京|珠|高速|的|火车|出轨|并且|无|一人|伤亡|天上|也掉下冰雹〃長官＂(4651130) 15:17:22下面来看看百度搜索引擎中的分词的理解与实践〃長官＂(4651130) 15:17:48〃長官＂(4651130) 15:18:15大家可以看到这个是百度中的分法（不能一概而论）〃長官＂(4651130) 15:19:07可以看出我在上面所规划出的词〃長官＂(4651130) 15:19:10〃長官＂(4651130) 15:16:02京|珠|高速|的|火车|出轨|并且|无|一人|伤亡|天上|也掉下冰雹〃長官＂(4651130) 15:19:13这个来`〃長官＂(4651130) 15:19:41〃長官＂(4651130) 15:20:01而第二个呢〃長官＂(4651130) 15:20:08就与上面有些出入了〃長官＂(4651130) 15:21:08这些就是在数据库中所存的数据也可以说是字典〃長官＂(4651130) 15:21:17/s?wd=%BE%A9%D6%E9%B8%DF%CB%D9%B5%C4%BB%F0%B3%B5%B3%F6%B9%EC%B2%A2% C7%D2%CE%DE%D2%BB%C8%CB%C9%CB%CD%F6+%CC%EC%C9%CF%D2%B2%B5%F4%CF%C2%B1%F9%B1%A2&cl=3〃長官＂(4651130) 15:21:26大家可以打开这个地址看一下〃長官＂(4651130) 15:21:28一会在看哦〃長官＂(4651130) 15:23:20当这站上的某个页面上出现了我刚才搜索的语句，搜索引擎把他分词，当查寻不到的时候，引擎中还会在把分过的词，或者原句在从新的分词〃長官＂(4651130) 15:23:54也就是相当于比如搜索的是某个成语〃長官＂(4651130) 15:24:37胸有成竹东山再起〃長官＂(4651130) 15:25:02刚刚我用的是只能ABC打出来的〃長官＂(4651130) 15:25:49直接拼音出来胸有成竹东山再起这两个就能直接打出来。
搜索引擎的分词机制(木木长官)〃長官＂ 14:57:53今天我来给大家讲下搜索引擎的分词机制〃長官＂ 14:57:58准备下马上就开始〃長官＂ 15:00:36在搜索引擎中用户提交的搜索内容会被后台提交到数据库与数据库中的数据来对比，从中调出相应的数据。
（这些东西做程序的可能了解）与普通网站的站内搜索类似〃長官＂ 15:01:38下面举例：比如你想要搜索的是“京珠高速的火车出轨并且无一人伤亡天上也掉下冰雹”这个语句的时候〃長官＂ 15:02:40如果搜索引擎直接用你段话与数据库中的数据来对比。
肯定搜索不出来任何数据。
因为这个是我自己随便写的。
〃長官＂ 15:03:26但是搜索引擎又不能叫客户搜索不到东西，所以他们用到了中文分词和英文分词〃長官＂ 15:03:42今天主要说中文英文以后在说〃長官＂ 15:04:50当它用了分词后，用过动易CMS系统的朋友，应该知道。
他们采集后的数据，会把标题分割成2个字一组的关键词。
〃長官＂ 15:04:58比如：京珠高速的火车出轨并且无一人伤亡天上也掉下冰雹〃長官＂ 15:05:55这个标题动易的分词机制是这么分：京珠|珠高|高速|速的|的火|火车|车出|出轨|轨并|并且|且无|无一|一人|人伤|伤亡|亡天|天上|上也|也掉|掉下|下冰|冰雹它把每个字前一个和后一个自动组合，虽然不合理，但是有一定的技术含量在里面。
〃長官＂ 15:06:39之所以把词拆分开，就是为了与数据库中的相应数据来对比〃長官＂ 15:08:10搜索引擎可以这样做分词（前提是因为数据库中有相应的数据库，还有临时数据库！这些后面有介绍）〃長官＂ 15:09:03京珠|高速|的|火车|出轨|并且|无一人|伤亡|天上|也掉|下|冰雹〃長官＂ 15:09:35也可以这样分〃長官＂ 15:10:42京珠高速|的|火车出轨|并且|无一人|伤亡|天上|也|掉下|冰雹〃長官＂ 15:11:51怎么个分词方法是根据搜索引擎的数据库与算发有直接的关系〃長官＂ 15:12:22比如百度搜索引擎〃長官＂ 15:13:23这样可以简单的看出他是怎么分的〃長官＂ 15:13:27〃長官＂ 15:14:45京珠高速|的|火车出轨|并且无一|人伤亡|天上|也掉下冰雹〃長官＂ 15:16:02京|珠|高速|的|火车|出轨|并且|无|一人|伤亡|天上|也掉下冰雹〃長官＂ 15:17:22下面来看看百度搜索引擎中的分词的理解与实践〃長官＂ 15:17:48〃長官＂ 15:18:15大家可以看到这个是百度中的分法（不能一概而论）〃長官＂ 15:19:07可以看出我在上面所规划出的词〃長官＂ 15:19:10〃長官＂ 15:16:02京|珠|高速|的|火车|出轨|并且|无|一人|伤亡|天上|也掉下冰雹〃長官＂ 15:19:13这个来`〃長官＂ 15:19:41〃長官＂ 15:20:01而第二个呢〃長官＂ 15:20:08就与上面有些出入了〃長官＂ 15:21:08这些就是在数据库中所存的数据也可以说是字典〃長官＂ 15:21:17/s?wd=%BE%A9%D6%E9%B8%DF%CB%D9%B5%C4%BB%F0%B3%B5%B3%F6%B9%EC%B2%A2% C7%D2%CE%DE%D2%BB%C8%CB%C9%CB%CD%F6+%CC%EC%C9%CF%D2%B2%B5%F4%CF%C2%B1%F9%B1%A2&cl=3〃長官＂ 15:21:26大家可以打开这个地址看一下〃長官＂ 15:21:28一会在看哦〃長官＂ 15:23:20当这站上的某个页面上出现了我刚才搜索的语句，搜索引擎把他分词，当查寻不到的时候，引擎中还会在把分过的词，或者原句在从新的分词〃長官＂ 15:23:54也就是相当于比如搜索的是某个成语〃長官＂ 15:24:37胸有成竹东山再起〃長官＂ 15:25:02刚刚我用的是只能ABC打出来的〃長官＂ 15:25:49直接拼音出来胸有成竹东山再起这两个就能直接打出来。
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 TE 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 TE G WF Z U W MG 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 XH K G X W F Z ^P L M T R T X P G K G XI T K R T G K X PT 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 年表!研究生态学课题"#$%&’()’)*+,-$./*+,01$2#3456789:研究;:研究生;:生态;:生态学;9:研究;:生态;<:生态;:生态学;1=>>1=>><:生态学;:课题;?:课题;1=>>1=>>1=>>?:课题;1=>>表@AA 操作词入栈过程AA"#$%"#B C DE F9F/:研究;G 90/:研究生;G 90<F/:研究;G 90/:研究生;G 90?F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90H F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90I F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90JF/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:课题;G 90表K AA 分词过程AA"#$%"#B C D&3)3*+,-$./*+,0L C #M 4NEF/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:课题;90E9F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:课题;G 90/:生态学;G 909:课题;<F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:生态;G 90<:生态学;/:生态;G E 0?F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G E 0/:研究生;G 90/:研究生;G E 0H F/:研究;G 90/:研究生;G E 0/:研究;G 90IF/:研究;G 90?:研究;OP 当前双词的右字向右扩展两位成三词Q 用到的数据结构R F 6$S M N $19E #.%$6$S *#5+C #T C U B 5V 456/W 0G X )Y Z $,$N #G )Y Z $,$N #D $./10G M N #*+,G 因篇幅所限[算法程序略Q@\!\K 分析过程举例例:研究生态学课题;[如表9所示Q @\@算法二@\@\!算法框架从算法一可以看出[自动分词的实质在于以当前词为基准[尽可能地向右扩展[在正确分词的基础上[取当前词字数最大Q 若换一个思路[从左至右分词[算法将更简炼[层次将更清晰Q 本节将介绍此种算法Q 特点为R 用栈实现且栈内元素内含有淘汰标识符的结构体Q @\@\@算法的实现变量说明R&’P 作为当前操作对象的"$Z $,$N #元素Q )3P 栈顶"$Z $,$N #元素Q &3\V 678P 作为当前操作对象的基本词Q &3\*N P 当前基本词的淘汰标识量Q )3\V 678P 栈顶基本词Q )3\*N P 栈顶基本词的淘汰标识量Q *+,P 关键词计数器Q D $./0P 关键词组Q ’[)P ]N M #"%子程序的局部变量QV 67M 8P M 为正[表基本词的前M 个字G M为负[表基本词的后M 个字G M 属于7^<[^9[9[<8Q 用到的数据结构RF 6$S M N $")L _-]1])"]‘Y <E F 6$S M N $")L _-]1_&Y aY 1)9E F 6$S M N $19E #.%$6$S *#5+C #T C U B 5V 6/W 0G M N #*N G X "Y Z $,$N #G #.%$6$S *#5+C #T "Y Z $,$N #A b B *$G "Y Z $,$N #A #4%G M N #*#B C D *M c $G X >"#B C DG #.%$6$S *#5+C #T C U B 5D V /W 0G X -Y Z $,$N #G -Y Z $,$N #D $./10G M N #*+,dEG >"#B C D"G 因篇幅所限[算法二程序略Q@\@\K 分析过程举例例R :研究生态学课题;[如表<e表?所示Q K 实验结果实验对象为:搜狐;网中随机抽取的<E E 句网名Q 实验结果7准确率8为R 算法一9E E f[算法二g g \I fQh 分析及结论两种算法对自动分词有较高的准确率Q 算法一可完全胜任中文的自动分词G 算法二有E \I f 的偏差[均为某一网名中有两个或两个以上不相互覆盖且相隔不远的基本词[包含有同一个字或双词而丢失了其中一个基本词Q 解决的办法[可以对栈内元素增添一个覆盖位标识Q针对内容搜索[拟定对中文搜索的下一个研究目标为实现内容搜索的按语义查找Q参考文献9严蔚敏[吴伟民\数据结构G 北京R 清华大学出版社[9g g J R H JiH WjW <j 第9I 卷第J 期电脑开发与应用7总<k g 8。
中文分词案例中文分词是自然语言处理中的一个重要任务，其目的是将连续的中文文本切分成单个的词语。
中文分词在很多应用中都起到了关键作用，例如机器翻译、信息检索、文本分类等。
本文将以中文分词案例为题，介绍一些常用的中文分词方法和工具。
一、基于规则的中文分词方法1. 正向最大匹配法（Maximum Matching, MM）：该方法从左到右扫描文本，从词典中找出最长的词进行匹配，然后将该词从文本中删除。
重复这个过程，直到文本被切分完毕。
2. 逆向最大匹配法（Reverse Maximum Matching, RMM）：与正向最大匹配法相反，该方法从右到左扫描文本，从词典中找出最长的词进行匹配，然后将该词从文本中删除。
重复这个过程，直到文本被切分完毕。
3. 双向最大匹配法（Bidirectional Maximum Matching, BMM）：该方法同时使用正向最大匹配和逆向最大匹配两种方法，然后选择切分结果最少的作为最终结果。
二、基于统计的中文分词方法1. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）：该方法将中文分词问题转化为一个序列标注问题，通过训练一个隐马尔可夫模型来预测每个字的标签，进而切分文本。
2. 条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）：与隐马尔可夫模型类似，该方法也是通过训练一个条件随机场模型来预测每个字的标签，进而切分文本。
三、基于深度学习的中文分词方法1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：该方法通过使用卷积层和池化层来提取文本特征，然后使用全连接层进行分类，从而实现中文分词。
2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：该方法通过使用循环层来捕捉文本的时序信息，从而实现中文分词。
四、中文分词工具1. 结巴分词：结巴分词是一个基于Python的中文分词工具，它采用了一种综合了基于规则和基于统计的分词方法，具有较高的准确性和速度。
