分词算法汇总
中文分词算法概述_龙树全
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.360docs.net/doc/079826347.html, https://www.360docs.net/doc/079826347.html, Tel:+86-551-569096356909642605
中文分词切词超详细分析
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：
一种基于词典的中文分词法的设计与实现
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_baidu_搜索分词算法
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.
基于二级Hash的快速最长匹配分词算法
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.360docs.net/doc/079826347.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
一种中文分词算法
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
分词方法详解
《汉语分词的主要技术及其应用展望》 一、汉语自动分词的提出 词具有语音、语义和结构三大特征，其语义特征表现在必须具备一定的意义，表明客观现实中的某一事物的性质、特征、行为和关系等，没有意义的词是不存在的。词里包含有两种不同性质的意义：词汇意义和语法意义。词的结构特征表现在词在结构上是一个不可分割的整体，其意义不是它的几个构成成分（如果存在的话）的意义的简单总和。 人们在阅读时，大脑有一个模糊的分词过程，它是与视觉到声音的转换和语义理解交叉或同时进行的，并以语感的形式体现出来，由于文化修养和知识水平的差异，不同的人对词和非词，词和词组的预感差别很大。因而人工分词的同一性得不到保证。北京航空学院曾做过一个实验，三十余个具有高中文化水平的青年对五百字的一个语言材料人工分词，同一率只有50%左右。在大篇文字材料处理时，人工分词不仅速度慢，长时间单调枯燥工作也使错误切分次数大大增加。这些都表明人工分词不能满足汉字处理现代化的要求，但要对书面汉语实现计算机自动分词，并非易事，这与汉语特性有很大关系。与印欧语系相比，现代汉语至少在四个方面于分词不利：第一，汉语的词不分写，而且词无明确的形态标志，这给计算机进行汉语的词法分析带来一大障碍。其次，汉语是一种无形态变化的分析型语言，缺乏明显的句法形式标记，其语法主要靠虚词和不同的词序来实现。第三，汉语的形态不发达，增加了语言的表层结构对语义的依赖性，所以，汉语句子成分的语法作用强烈依赖于该成分的意义。第四，汉语构词具有极大的灵活性和自由性。只要词汇意义和语言习惯允许，就能组合起来，没有限制。如果在自动分词处理时，既不进行语法分析，也不进行语义理解，只是机械的匹配比较，那很容易实现，但必然会出现许多错误切分，而要提高分词精度，就必须进行语法分析和语义理解，于是就引发了一系列耐人寻味的问题。 汉语词自动切分是计算机中文信息处理的第一步，也是计算机科学界、语言文字学界以及信息管理学界所面临的挑战性难题，这一“瓶颈”的解决是计算机自然语言理解、人工智能、信息检索、机器翻译和自动文摘等领域突破的关键, 长期以来一直困扰着这一研究领域的许多专家学者。尽管汉语词自动切分研究已经取得了可喜的进展，但是在汉语词的规范、自动分词算法突破、切分歧义处理、自然语言理解和人工智能等诸多领域还存在着难以克服的阻碍，仍需要多个学科领域的专家学者们通力协作，才能获得新的突破。 二、现有的分词方法 为了克服汉语词计算机自动切分这一难题, 许多年来, 大量的学者都加入 了这一领域的研究, 使汉语自动分词取得了丰硕的研究成果。近年来, 语言学 界、人工智能领域和情报检索界的学者们, 在汉语自动分词与自动标引的研究 与实践上进行了大量的研究, 找到了许多解决汉语分词的方法，归纳起来有: 最大匹配法、逆向最大匹配法、逐词遍历法、设立切分标志法、最佳匹配法、 有穷多层次列举法、二次扫描法、高频优先分词法、基于期望的分词法、联想 ——回溯法、双向扫描法、邻接约束法、扩充转移网络分词法、语境相关法、
搜索引擎优化百度分词算法分析
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？
中文分词技术
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。
分词算法
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
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
中文分词算法
1 最大匹配法（Forward Maximum Matching method, FMM法）：选取包含6-8个汉字的符号串作为最大符号串，把最大符号串与词典中的单词条目相匹配，如果不能匹配，就削掉一个汉字继续匹配，直到在词典中找到相应的单词为止。匹配的方向是从右向左。 逆向最大匹配法（Backward Maximum Matching method, BMM法）：匹配方向与MM法相反，是从左向右。实验表明：对于汉语来说，逆向最大匹配法比最大匹配法更有效。 给定串：我是中国人 从左往右最长匹配优先： 读入‘我’，一个字当然是一个词 再读入‘是’，查表找‘我是’，不在表中，则‘我’是一个独立的词，‘是’还要下一步判断 读入‘中’‘是中’肯定不在表内，那‘是’也是一个独立的词，‘中’还要下一步判断 读入‘果’，‘中国’在表内 再读入‘人’，’中国人‘也在表内， 此时全部读完，’中国人‘是一个次 结果就是：我是中国人 从右往左也类似 最近折腾毕业论文，搞得人没心情写blog了。于是觉得不如把毕业论文里的东西贴出来当blog算了。这里主要介绍了我自己的中文分词算法，我觉得它比现在开源代码比较多的中文匹配法要好多了。这里的内容没有任何背景知识啥的，毕竟论文里的背景知道我也是从网上粘贴的，呵呵！因此这篇文章的内容可能适合做搜索引擎的人。如果要了解中文分词算法在搜索引擎中的重要性，或者最大匹配法的思想与过程，请去网上搜吧，资料还是蛮多的。 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：
英文分词的算法和原理
英文分词的算法和原理 根据文档相关性计算公式 TF-IDF:https://www.360docs.net/doc/079826347.html,/210.htm BM25:https://www.360docs.net/doc/079826347.html,/211.htm 分词质量对于基于词频的相关性计算是无比重要的 英文(西方语言）语言的基本单位就是单词，所以分词特别容易做，只需要3步：l 根据空格/符号/段落分隔,得到单词组 l 过滤，排除掉stop word l 提取词干 第一步：按空格/符号分词 用正则表达式很容易 pattern = r'''(?x) # set flag to allow verbose regexps ([A-Z]\.)+ # abbreviations, e.g. U.S.A. | \w+(-\w+)* # words with optional internal hyphens | \$?\d+(\.\d+)?%? # currency and percentages, e.g. $12.40, 82% | \.\.\. # ellipsis | [][.,;"'?():-_`] # these are separate tokens ''' re.findall(pattern,待分词文本) 第二步：排除stop word stopword就是类似a/an/and/are/then 的这类高频词，高频词会对基于词频的算分公式产生极大的干扰，所以需要过滤
第三步：提取词干 词干提取(Stemming) 这是西方语言特有的处理，比如说英文单词有单数复数的变形，-ing和-ed的变形，但是在计算相关性的时候，应该当做同一个单词。比如apple和apples，doing和done是同一个词，提取词干的目的就是要合并这些变态 Stemming有3大主流算法 Porter Stemming Lovins stemmer Lancaster Stemming Lucene 英文分词自带了3个stemming算法，分别是 EnglishMinimalStemmer 著名的Porter Stemming KStemmer 词干提取算法并不复杂，要么是一堆规则，要么用映射表，编程容易，但是必须是这种语言的专家，了解构词法才行啊 https://www.360docs.net/doc/079826347.html,/demo/stem/ 是一个在线试验词干提取算法的网站 Lemmatisation Lemmatisation是和词干提取(Stemming) 齐名的一个语言学名词，中文可以叫做词形还原,就是通过查询字典，把"drove" 还原到"drive" 而stemming会把单词变短，"apples","apple"处理之后都变成了"appl" wikipedia关于词形还原的简介 European languages lemmatizer 一个c语言的lib 做计算机语言学研究才会涉及到lemmatization，我个人觉得做搜索完全可以不考虑，Stemming已经可以解决大问题了 参考
基于搜索统计技术中文分词算法的应用研究
基于搜索统计技术中文分词算法的应用研究1 付青华 绵阳师范学院计算机科学与工程系，四川绵阳（637002） E-mail：fuhuamy@https://www.360docs.net/doc/079826347.html, 摘要：中文分词是影响中文搜索引擎性能的一个重要因素，而歧义识别则是中文分词中需要解决的一个问题，本文简要介绍了目前主要的几种中文分词算法，并提出了基于搜索统计技术的中文分词算法，通过实验证明，它具有良好的歧义识别能力。 关键词：搜索统计；中文分词 图书法分类号：TP391 1. 引言 随着网络信息量的丰富，用户面对成千上万的搜索结果，逐一浏览是不可能的。因此判断一个搜索引擎性能的好坏并不在于其能否找到所有的信息，而是在于其能否找到用户最需要的信息。对用户提交的搜索关键字进行分词，是影响搜索引擎性能的一个重要功能模块，中文分词把输入的计算机汉语语句自动切分为词的序列的过程[1]。中文分词对于中文页面检索有重要的意义，对它的评价不应依据人的主观看法，而应该考察其是否有助于提高信息检索的准确度[2]。中文分词是汉语自然语言处理存在一些难以解决的问题[3]主要体现在两方面：①对新词识别②歧义解决[4]。 面对着这些中文分词问题，目前的解决方法主要有：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。针对这三种方法各自的优缺点，本文基于搜索统计技术，提出了一种新的中文分词算法。经过实验证明，本算法具有比较良好的中文分词性能。 2. 研究现状 目前常用的中文分词方法主要有：基于字符串匹配的分词方法、基于语义的分词方法、基于统计原理的分词方法。 2.1基于字符串匹配的分词方法 又称为机械分词方法，其实现原理较为简单。主要步骤是将准备分析的汉字串与一个事先预备好的机器词库中的词进行字符串匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功，也即认为识别出一个词。 串匹配分词方法显然不具有良好的歧义识别能力，它基于机械的字符串匹配，不具有语义上的分析。虽然通过在串匹配算法过程中加入一些技术改进，如：正向匹配、逆向匹配、最大（最长）匹配、最小（最短）匹配等使得机械分词技术的性能有所提高，但其精度并不能完全满足实际的需要。实际使用中，机械分词只是作为一种初始划分的手段，还需通过利用各种其它的技术辅助，来进一步提高切分的准确率。 2.2基于语义的分词方法 该分词方法是让计算机了解句子语义，从而实现识别词、划分词的功能。它的基本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。它一般由 1本课题得到绵阳师范学院重点实验项目的资助。
分词技术研究报告-最新范文
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。 CDWS分词系统是我国第一个实用的自动分词系统,由北京航空航天大学计算机系于１９８３年设计实现,它采用的自动分词方法为最大匹配法,辅助以词尾字构词纠错技术。其分词速度为5-10字/秒,切分精度约为1/625。 ABWS是山西大学计算机系研制的自动分词系统,系统使用“两次扫描联想-回溯”方法,运用了较多的词法、句法等知识。其切分正确率为98.6%(不包括非常用、未登录的专用名词),运行速度为48词/分钟。 CASS是北京航空航天大学于1９８８年实现的分词系统。它使用正向增字最大匹配,运用知识库来处理歧义字段。其机械分词速度为