中文搜索引擎分词技术

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。

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。

SEO搜索中文分词算法原理实战教程SEO搜索中文分词算法原理实战教程，如果一个人想成为一个合格的SEO人员，那么搜索引擎分词思维是必须掌握的，因为只有掌握了分词思维，你才可以做出搜索引擎喜欢，而且用户也喜欢的网页，虽然在梦想之旅视频教程中有和大家分享过搜索引擎中文分词原理，但没有完全的，系统的用文字版本和图片版本和大家分享，那么顾芳源就带大家如何正确学习SEO搜索分词思维吧。

搜索引擎中文分词原理首先我们要知道搜索引擎工作原理是把每个网页的内容按词来录入到数据库，比如你的文章标题是：梦想SEO实战培训提供免费SEO教程，那么搜索引擎分把这个标题分成搜索引擎字典已经存储的词和用户常关注的词，比如：“梦想”、SEO、实战，培训，提供，免费，SEO教程，SEO实战培训，免费SEO教程，免费SEO 培训和SEO培训等等，更多在这里就不一一列出来了，见图解。

主要大家领悟这种思维就可以了，所以文章句子分割成每个词或者单个字是搜索引擎要做的第一页，也是最重要的一步，因为只有词分好了，才能准确地把价值的信息反馈给用户，对于一个专业的网站优化人员来说中文分词的方法也十分的重要，因为主有把要优化的每个词好了分词后，才能更好的做好每个网页的优化工作，才能更清楚的告诉搜索引擎我这网站是代表什么来提高搜索引擎排名的机会，同时也清楚告诉用户，你的网页要表达的内容，这是顾芳源做医院SEO顾问服务以来体会最深刻的地方，往往一个网页的分词错了，再多的努力都是白费，因为做SEO推广的企业是非常讲究效率的，效率低意味意投资与回报率太低，是企业资源没有合理利用的一个错误策略。

seo搜索中文分词算法原理也许有一些新手朋友看起来中文分词的分词理论比较复杂，但你完全同必要词那些理论，没有太多的意义，你只要知道计算方法和如何去做好每个网页分词就可以了，现在顾芳源还是以“SEO搜索中文分词算法原理实战教程”的标题为例子来分享中文的分词算法。

1、最小分词法，也就是从小到大把一个关键词切分为不同的词组，在每一句中找出最小的词组，比如先分成常用的词组：SEO，搜索，中文，分词，算法，原理，实战，教程等，然后按分成单个字，开始最小的字与词合并，比如：中文与分词进行合并，就出现了一个最小词组“中文分词”，更多请自己举一反三。

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。

百度搜索引擎的目的就是在满足绝大部分用户的需求下提供最精确最丰富的搜索结果，对于搜索引擎而言，用户停留时间越短，越说明搜索引擎的高效性和准确性，不管是百度的轻应用、知心搜索，还是谷歌的语义搜索、蜂鸟算法，或是360的我的搜索，都是为了能够帮助人们更方便的找到所求。

而对于搜索引擎而言，想要给用户最需求的就需要去判断用户搜索词的意图。

而搜索引擎尽管非常高效，数据库非常庞大，但它毕竟不是那么智能，不能直接判断出搜索词的意思，尽管谷歌已公布可以借助更加复杂的搜索请求更好的理解人类语言的概念，而不是一些零散的单词，这样的搜索能提供更加精准的结果，即整句搜索。

但这只是一小步，搜索引擎不论是进行索引还是网页排序仍需要对文本进行切分，即中文分词。

分词仍然是最基础也是最重要的。

而在中文分词过程中文本粒度起到关键性的作用。

文本粒度所谓文本粒度，对于搜索引擎而言：粒度是衡量文本所含信息量的大小。

文本含信息量越多，粒度就越大，反之就小。

有人会说那简单啊，当然词越长含有的信息量就越大，你确定？那木木SEO告诉你一个小玩意：肌联蛋白是目前已知的最大蛋白质，名字足足有189819个字母，是名副其实最大的单词。

这个单词的信息量是有多大？闲话不多说，先来看下面几组词中，哪些的粒度大，哪些的粒度小。

萝卜、葡萄、乒乓龙井、篮球、红色、橡皮檫踢球、拔河、谈恋爱、登山高清电视机、南非双人游、呼叫中心系统第一组词由两个字组成，但是仅表达一个意思，这些词的粒度是小的。

而第二组词虽然也基本由两个字组成，也只有一个意思，但这些词还可以拆分，如篮和球、橡皮和檫、踢和球等，这类词粒度要稍微大一些。

而后面的第四组，不要说粒度就更大了。

再看看下面一组词：勒布朗.詹姆斯、变形金刚4、北京百度网讯科技有限公司、中华人民共和国这类词尽管很长，但都是专名词，是一类比较特殊的词，只表达一个意思，粒度也都不大。

但机构名、人名等属于有内部结构的专名，比电影电视剧名的粒度稍大一些。

中文分词技术及其应用初探一、中文分词技术是啥呢？嘿呀，咱们来聊聊这个中文分词技术哈。

这就好比是把一长串的中文句子给它像切蛋糕一样切成一块一块的小部分。

比如说“我爱中国”，就可以分成“我”“爱”“中国”这几个小部分。

它可有用啦，可以帮助计算机更好地理解咱们人类说的话或者写的文字呢。

这就像是给计算机的眼睛戴上了一副特制的眼镜，让它能看得更清楚我们表达的意思。

二、中文分词技术的应用可广啦1. 在搜索引擎里，它就像是一个超级小助手。

当我们在搜索框里输入一句话的时候，它就把这句话进行分词，然后找到最匹配的网页内容。

比如说你输入“好看的电影”，它就把这个分成“好看”“的”“电影”，然后在海量的电影相关网页里找到那些真的是在说好看电影的页面，这样我们就能更快地找到自己想要的信息啦。

2. 在智能语音助手那里，它也很重要哦。

像我们对着语音助手说“今天天气怎么样”，它把这个句子分词后，就能理解我们是在问天气的事情，然后给我们回答。

要是没有这个分词技术，那语音助手可能就会懵圈，不知道我们到底在说啥呢。

3. 在文本分析方面也很厉害。

比如说对于一些新闻报道或者文章，通过分词技术可以统计每个词出现的频率，这样就能知道这篇文章大概是在讲什么主题啦。

就像如果一篇文章里“科技”这个词出现的频率特别高，那这篇文章很可能就是和科技相关的内容。

三、中文分词技术的发展前景我觉得这个技术以后肯定会越来越牛的。

随着我们对计算机智能化要求越来越高，它的作用也会越来越凸显。

说不定以后还能和其他的新技术结合起来，创造出更多有趣又实用的东西呢。

比如说和虚拟现实技术结合，在虚拟的场景里，我们说的话可以更精准地被识别和处理，那玩起来可就更带劲啦。

而且在跨语言交流方面也可能会有新的突破，让不同语言之间的交流变得更加顺畅，就像不同国家的人之间有了一种无形的桥梁一样。

中文分词技术真的是一个很有趣又很有用的东西，虽然我们可能平时都不太注意它，但是它却在我们的生活中默默发挥着很大的作用呢。

百度和谷歌的中文分词技术浅析研究搜索引擎的中文分词技术,不论是对用户检索,还是做搜索引擎优化,都具有重要意义。

同时,中文分词技术,对搜索引擎本身而言,也是相当重要,分词的准确性关系到检索结果的质量。

1中文分词分词又叫切词,对英文而言,是以词为单位,词与词之间有空格隔开,而中文是以字为单位,多个字连在一起才能构成一个表达具体含义的词,词与词之间没有分割,因此,对于支持自然语言检索的工具,从语句中划分出具有独立意义的词的过程即进行中文分词必不可少。

目前的中文分词方法主要有三大类,分别为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。

基于字符串匹配的分词方法又称机械分词法,其原理是将搜索栏的字符串与一个庞大的机器字典中的词进行匹配,常见的匹配方式有:(1)正向最大匹配法,比如走路和气质,采用此法切分为:走路/和气/质;(2)逆向最大匹配法,针对上例的切分结果为:走路/和/气质;(3)最少切分法,使每一句中切出的词数量最少。

还可以将上述各种方法相互组合,比如双向最大匹配法。

一般来说,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。

基于理解的分词方法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。

由于汉语语言知识的笼统、复杂性,这种方法目前还难以实现。

基于统计的分词方法是根据汉字共现频率来分词,但是常会抽出一些并不是词的常用字组,比如这一、我的等。

分词还有两大难点问题,即歧义识别和未登录词识别,这也是判断分词系统好坏的关键。

歧义问题有交叉歧义、组合歧义,交叉歧义是指若ABC分别代表一个字或多个字组成的字串,而A,AB,BC,C都是词表中的词,比如字串部分居民生;可以为部分/居民/生,也可分为部/分居/民生,组合歧义是指在字串AB中,如果A,B,A B都是词表中的词,则A B为组合歧义字串,比如马上,可以是马/上,也可以马上。

未登录词是指没有被收录在分词词表中但是必须切分出来的词,包括各类专有名词(人名、地名、机构名)、缩写词、新增词汇等。

Computer CD Software and Applications │184中文分词技术对中文搜索引擎的查准率及查全率的影响冯佳捷，王瑞（华中师范大学，武汉 430079）摘 要：随着我国科学技术的进步，网络信息化的快速发展，搜索引擎成为了人们查找数据的最主要工具。

在搜索引擎中，为了提高用户查找所需要数据信息的准确性和全面性，可以使用中文分词技术，中文分词技术在中文搜索引擎中占据了重要的地位。

用户在使用中文分词技术对中文搜索引擎的查准率及查全率有着深刻的影响。

关键词：搜索引擎；中文分词技术；查准率；查全率；深刻影响中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2013) 06-0184-02随着网络信息化的飞速发展，搜索引擎成为了人们的主要查找信息数据的工具后，科技人员为了让人们查找信息能够更加方便，便积极研究新的技术。

在中文分词技术得到发展后，它能够推动中文搜索引擎的发展，也极大的方便了人们的生活方式和节省了人们搜索信息所需要的时间。

中文分词技术的应用方法会对搜索引擎造成怎样的影响，是需要专业的技术人员能够更好的分析，尤其是中文搜索引擎的查准率与查全率。

1 中文分词技术的应用方法1.1 在中文分词技术的应用当中可以使用字符串匹配的方法。

字符串匹配是将待切分的字串与涵盖内容全面的词条使用一定的策略进行匹配。

如果在一个词典中，没有找到其中一个字符串，就表示着匹配不成功，不能够进行切分。

而在经常使用中文分词技术中人们常用正向最大匹配法以及逆向最大匹配法进行字符串匹配。

但是运用这两种方法在搜索引擎中有一定的优势与局限性。

1.2 理解的中文分词方法是通过计算机对中文句子结构进行自动分词的过程。

在一个中文句子中，计算机利用中文中的词组、语义等等来对这个句子进行分析评价，然后找出与原句意思最接近的句子。

理解中文分词方法在搜索引擎中并没有得到实际的应用，它需要巨大的工作量，对一个句子的理解力也是及其复杂的，所以，它在搜索引擎中得到应用还需要进一步的研究与验证。

ik分词器分词原理IK分词器（IKAnalyzer）是一款针对中文文本的智能分词器，其为搜索引擎、虚拟客服交互、搜索导航系统等提供智能分词服务，是目前中文处理领域应用最广泛、使用最多的中文分词器。

分词器使用算法能够自动对中文文本进行分词处理，其原理主要分为以下四部分：1.库算法：IK分词器使用词库算法来处理中文文本。

使用词库算法时，先分析出每个文本中的词语，然后从词库中找出其中的名词、动词等词，最终将文本中的每个词按规则匹配出来。

2.向分词：使用双向分词算法时，会将文本从左到右、从右到左依次拆分，以最大概率的分词结果来分析文本。

这样就能将一个文本拆分成尽可能多的最短的词语，使搜索更加准确简单。

3. N-最短路径：使用N-最短路径算法时，会构建一个有向图，将其中每个点都看作是文本中的一个词，而每个边都会携带一个权值，表示两个词之间的词性分析结果。

然后在有向图中搜索出来一条最优的路径，从而得到一个最优的分词结果。

4. HMM算法：HMM算法是一种基于隐马尔科夫模型的算法，是计算机语言处理领域常用的算法之一。

使用HMM算法时，先搭建一个隐马尔科夫模型，然后根据文本中的每个词语来计算概率，最终得到一个最优的分词结果。

以上就是IK分词器分词原理的总结，基于这四种分词算法，IK 分词器能够对中文文本进行准确的分词处理，为文本信息搜索提供了可靠的技术基础。

IK分词器的分词原理是以中文文本的分词为基础的，它是通过新颖的语言处理技术，将文本中的内容进行语义解析，最后得出准确有效的分词结果。

IK分词器可以针对文本内容，根据文本中出现的词语，使用词库算法来处理文本，通过双向分词算法从中提取出尽可能多的最短的词语，从而保证搜索的准确性。

此外，IK分词器还使用N-最短路径算法和HMM算法，可以从中构建出一个有向图，搜索出最优的路径，从而完成文本的分词处理。

综上所述，IK分词器具有易用性高、计算效率高、速度快等优点，为新型搜索引擎等提供可靠的技术基础，是当前中文分词领域应用最广泛、使用最多的分词器。

分词是中文搜索引擎特有的步骤。

搜索引擎存储和处理页面，以及用户搜索都是以词为基础。

英文等语言单词与单词之间有空格分隔，搜索引擎索引程序可以直接把句子划分为单词的集合。

而中文词与词之间没有任何分隔符，一个句子中的所有字和词都是连在一起的。

搜索引擎必须首先分辨哪几个字组成一个词，哪些字本身就是一个词。

比如“减肥方法”将被分词为“减肥”和“方法”两个词。

中文分词方法基本上有两种，一是基于词典匹配，另一个是基于统计。

基于词典匹配的方法是指，将待分析的一段汉字与一个事先造好的词典中的词条进行匹配，在待分析汉字串中扫描到词典中已有的词条则匹配成功，或者说切分出一个单词。

按照扫描方向，基于词典的匹配法可以分为正向匹配和逆向匹配。

按照匹配长度优先级的不同，又可以分为最大匹配和最小匹配。

将扫描方向和长度优先混合，又可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配等不同方法。

词典匹配方法计算简单，其准确度很大程度上取决于词典的完整性和更新情况。

基于统计的分词方法指的是分析大量文字样本，计算出字与字相邻出现的统计概率，几个字相邻出现越多，就越可能形成一个单词。

基于统计的方法优势是对新出现的词反应更快速，也有利于消除歧义。

基于词典匹配和统计的两种分词方法各有优劣，实际使用中的分词系统都是混合使用两种方法，达到快速高效，又能识别生词、新词，消除歧义。

中文分词的准确性往往影响搜索引擎排名的相关性。

比如在百度搜索“搜索引擎优化”：从快照中可以看到，百度把“搜索引擎优化”这六个字当成一个词。

而在 Google 搜索同样的词：快照显示 Google 将其分切为“搜索”，“引擎”和“优化”三个词。

显然百度切分得更为合理，搜索引擎优化是一个完整的概念。

Google 分词时倾向于更为细碎。

再举一个更明显的例子。

在 Google 搜索“点石互动”四个字：快照显示 Google 将其切分为“点”，“石”及“互动”三个词。

“点石互动”这个中文 SEO领域最知名的品牌，显然并没有进入 Google 的词典中。

Solr5.5搜索引擎之分词原理说明1．中文分词1.1 概念众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文时以字为单位，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”的分词结果是：“我是一个学生”。

摘自/archives/333.html1.2 应用目前在自然语言处理技术中，中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离，很多西文的处理方法对中文不能直接采用，就是因为中文必须有分词这道工序。

中文分词是其他中文信息处理的基础，搜索引擎只是中文分词的一个应用。

其他的比如机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都需要用到分词。

因为中文需要分词，可能会影响一些研究，但同时也为一些企业带来机会，因为国外的计算机处理技术要想进入中国市场，首先也要解决中文分词问题。

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。

2．搜索引擎和中文分词2.1 搜索引擎的工作原理摘自：/renenglish/article/details/5847100搜索引擎为什么能快速检索到自己查询的关键字呢？实际上得益于它的数据存储机制“倒排索引”，这里用一个例子来大体说明什么是倒排索引。

假设我有10篇文章，它们可能论述了相同或不同的主题。

如果我想看看哪篇文章中含有“中文分词”这个词语，我可以循环遍历每篇文章，看看他的内容中有没有含有“中文分词”这个词语，然后把含有目标词语的文章返回。

分词技术文档说明一.基本介绍1.分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行分词的一种技术。

2.数据处理我们要理解分词技术先要理解一个概念。

那就是查询处理，当用户向搜索引擎提交查询后，搜索引擎接收到用户的信息要做一系列的处理。

步骤如下所示：(1).首先是到数据库里面索引相关的信息，这就是查询处理。

那么查询处理又是如何工作的呢？很简单，把用户提交的字符串没有超过3个的中文字，就会直接到数据库索引词汇。

超过4个中文字的，首先用分隔符比如空格，标点符号，将查询串分割成若干子查询串。

举个例子。

“什么是百度分词技术” 我们就会把这个词分割成“ 什么是，百度，分词技术。

”这种分词方法叫做反向匹配法。

(2).然后再看用户提供的这个词有没有重复词汇如果有的话，会丢弃掉，默认为一个词汇。

接下来检查用户提交的字符串，有没有字母和数字。

如果有的话，就把字母和数字认为一个词。

这就是搜索引擎的查询处理。

3.分词原理（1）.正向最大匹配法就是把一个词从左至右来分词。

举个例子：”不知道你在说什么”这句话采用正向最大匹配法是如何分的呢？“不知道，你，在，说什么”。

（2）.反向最大匹配法"不知道你在说什么"反向最大匹配法来分上面这段是如何分的。

“不，知道，你在，说，什么”，这个就分的比较多了，反向最大匹配法就是从右至左。

（3）.就是最短路径分词法。

就是说一段话里面要求切出的词数是最少的。

“不知道你在说什么”最短路径分词法就是指，把上面那句话分成的词要是最少的。

“不知道，你在，说什么”，这就是最短路径分词法，分出来就只有3个词了。

（4）.双向最大匹配法。

而有一种特殊的情况，就是关键词前后组合内容被认为粘性相差不大，而搜索结果中也同时包含这两组词的话，百度会进行正反向同时进行分词匹配。

二.技术说明Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎ik ：采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，多子处理器分析模式。

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：? 正向最大匹配;? 逆向最大匹配;? 最少切分(使每一句中切出的词数最小)。

还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。

全文检索服务中文分词技术全文检索服务中文分词技术【引言】全文检索服务采用Solr作为搜索引擎，Solr是一个开源的搜索服务器。

Solr 使用 Java 语言开发，主要基于Lucene 实现。

然而对于中文搜索所，lucene却没有很好的分词支持。

所以选择一个分词技术是势在必行。

【中文分词介绍】目前支持Lucense3.0的分词系统有14个，其中比较成熟的开源的中文分词有一下几种：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。

主要特性:●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；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。

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、企业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。

主要特性：●Paoding's Knives中文分词具有极高效率和高扩展性。

分词技术研究报告研究内容目前，国内的每个行业、领域都在飞速发展，这中间产生了大量的中文信息资源，为了能够及时准确的获取最新的信息，中文搜索引擎是必然的产物。

中文搜索引擎与西文搜索引擎在实现的机制和原理上大致雷同，但由于汉语本身的特点，必须引入对于中文语言的处理技术，而汉语自动分词技术就是其中很关键的部分。

汉语自动分词到底对搜索引擎有多大影响？对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，最重要的是把最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。

中文分词的准确与否，常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。

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。

研究汉语自动分词算法，对中文搜索引擎的发展具有至关重要的意义。

快速准确的汉语自动分词是高效中文搜索引擎的必要前提。

本课题研究中文搜索引擎中汉语自动分词系统的设计与实现，从目前中文搜索引擎的发展现状出发，引出中文搜索引擎的关键技术------汉语自动分词系统的设计。

首先研究和比较了几种典型的汉语自动分词词典机制，指出各词典机制的优缺点，然后分析和比较了几种主要的汉语自动分词方法，阐述了各种分词方法的技术特点。

针对课题的具体应用领域，提出改进词典的数据结构，根据汉语中二字词较多的特点，通过快速判断二字词来优化速度；分析中文搜索引擎下歧义处理和未登陆词处理的技术，提出了适合本课题的自动分词算法，并给出该系统的具体实现。

最后对系统从分词速度和分词准确性方面进行了性能评价。

本课题的研究将促进中文搜索引擎和汉语自动分词新的发展。

二、汉语自动分词系统的研究现状1、几个早期的自动分词系统自80年代初中文信息处理领域提出了自动分词以来，一些实用性的分词系统逐步得以开发，其中几个比较有代表性的自动分词系统在当时产生了较大的影响。