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/461822995.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
词是最小的、能独立活动的、有意义的语言成分，它是构成和分析语言的基本单位，汉语的词是一个开放的集合，其数量可以认为是接近无穷的，没有哪一部词典能够收集所有的词。文献[1]收录了10万多词条，文献[3]收录了12万多词条。本论文采用的词库收录了21万多词条，通过对这些词条的统计分析，可以发现不同字开头的词条数目变化很大，有多达数百的（比如“多”、“大”等），也有一个的（比如“褙”、“褚”）或者没有。这些词条的长短也不尽相同，有一个字的单字词，也有7个字的多字词（比如“中华人民共和国”），其中以二字词为最，具体情况见表1。
表1 词条分布情况
词
条
字
数
1 2 3 4 5 6 7
词
条
数
2610 116532 45309 35193 12721 2069352 2.3 分词词典构造
分词词典是汉语自动分词系统的一个
基本组成部分。自动分词系统所需要的汉语词条信息都要从分词词典中获取，分词词典的组织结构和查询速度直接影响到分词系
统的速度。本文提出一种新的词典组织方式，根据词条的首字和词条的长度进行二级Hash，再把词条放入对应的队列中。词典由首字Hash表、长度Hash表和词条队列三部分组成。
(1)首字Hash表
对于首字的Hash采用文献[3]中提到的方法，GB2312编码表中的每一个汉字在首字Hash表中都有唯一的一项与其对应，首字Hash表中每一项的结构如下，其中Ch
为该汉字，P1是指向二级Hash表的指针，flag指示以该字为前缀的词条是否为单字词，如果是单字词，则P1为null。
Ch P1 Flag (2)长度Hash表
对于不同的首字来说，以其开头的词不
仅数量变化很大，而且没有明显的特征规律。如果想要只通过首字Hash表进行查找
不仅需要多次比较，而且不容易找出最长的
词条。为了减少查询、比较次数，同时最精
确的找出最长词条，本文对以某个字开头的
所有词的长度进行第二次Hash，将以某个
字开头的所有词条散列在不同的队列上，比
如以“电”开头的所有词条电影、电视、电路、电视迷、电视网、电视机、电视公司、电视
直播、电视接收、电算中心、电视接收机，会被散列到二字词、三自词、四字词、五字
词这四个队列上。这样增加了队列个数，减
少了队列长度，不仅提高了查询命中率，而
且由于最长词条的长度是已知的，所以能极
大提高最长匹配分词的效率。长度Hash表
每一项的结构如下，其中Length为该项词
条的长度，P1为指向相应词条队列的指针。
Length P1
(3)词条队列
词条队列包含一组首字相同、长度相同
的词条。一个词的首字和长度决定了它所在
的词条队列，因此当查询一个词是否在现有
词典中时最终变成查询该词是否存在于特
定的词条队列里。词条队列的结构如下,其中
k为该词条队列的长度，word1，word2，word3…word k为K个词条。队列中的词条根
据词典排序规则进行升序排列。
K word
1
，word2，word3…word k 最终词典在内存中的形式如图1所示
图1 词典结构
3. 基于二级Hash的快速最长匹配算法
基于词典的分词方法，按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最长（最大）匹配和最短（最小）匹配。统计结果显示最长匹配的精确度远大于最短匹配，因此在实际应用中大都使用最长匹配算法。由于使用了基于二级Hash的词典，最长匹配分词算法的实现更容易，切分速度更块。下面给出基于二级Hash的快速最长匹配算法的实现。
3.1 算法流程
给定一段文本，先做如下预处理：将原文中英文字符，汉语标点符号和数字等用空格代替，连续的只加一个空格。这利用了标点符号、数字和外文字母都是中文词自然切分标志的特点。分词算法如下所示：
① 取待切分字符串中当前待切分位置Pos
的字符作为首字，如果Pos大于字符串的总长度则分词结束，否则根据汉字在编码表中的偏移量计算公式(1) 算出其在首字hash 表中的位置，如果对应结构中flag为true，则分出一个单字词，Pos＝Pos+1，继续从①执行；如果flag 为false，找到P1指针所指的长度Hash 表并执行②；
② 在长度Hash表中，从最长词条的长度到
最短词条的长度——L，进行如下操作：从待分词文本的当前位置截取长度为L
的子字符串，用二分查找算法查询该子
字符串是否存在于长度为L的词条队列
中，如果存在，那么子字符串为分出的
词语，Pos＝Pos+length，继续从①执行；
如果都不存在，则Pos＝Pos+1，继续从
①执行；
分词结束。
算法流程举例
如待切分的字符串“西南交大学新校区”。取得“西”字的机内码，根据汉字在编码表中的偏移量计算公式(1)计算其在首字Hash表的中的索引位置，得到“西”字对应的长度Hash表。通过查找长度Hash表，得到以“西”字为首二字词、三字词、四字词和五字词四个词条队列。根据最长匹配原则，从待切分的字符串中截取长度为五的字符串“西南交大新”，使用二分查找没有在五字词的词条队列中发现该字符串。重新截取长度为四的字符串“西南交大”，使用二分查找在四字词的词条队列中发现了该字符串，应此“西南交大”是一个正确切分出的词条。对剩余部分，从“新”字开始，用同样的方法可以切分出第二个词条“新校区”。
4. 性能分析和实验
4.1 存储空间分析
首字Hash表的长度由标准的汉字编码的个数决定。GB2312汉字编码包括一级、二级汉字共6763个，所以表的长度固定为6763。每个首字Hash表项占用7个byte，因此整个首字Hash表占用6763×7byte，约47Kb存储空间。
长度Hash表的长度由以某字开头的词条的所有长度决定。统计发现，本文所使用的词典最大长度为7，因此长度Hash表的最长为6，统计表明平均长度为4。每个长度Hash表项占用5个byte，所以长度Hash 表占用6763×4×5，约132Kb存储空间。
由首字Hash表的长度和长度Hash表的平局长度，可以得出一共有6763×4＝27052个词条队列。每个词条队列为存储词条需要额外的2个byte表示队列的长度，因此所有词条队列需要27052×2，约53Kb的存储空间。
可以得出，除去词条所占存储空间，为了维持词典结构，需要47＋132＋53＝
232Kb的附加存储空间，低于文献[6]的存储空间。
4.2 算法复杂性分析
由于使用了二级Hash结构，无论什么词语，只需要两次定位就能确定应该包含该词语的词条队列，然后只需要查询该词条队列是否包含该词语。词条队列中的词语已经根据词典顺序进行了升序排列，如果采用二分查找，可以在log2N(N为词条队列长度)的时间复杂度内得出结果。
根据(1)的分析，可知当有21万词条时，平均每个词条队列有21万/27052，约为8
个词条。为此可以得出以下结论：基于二级Hash词典的查询性能平均查询次数为log28 = 3次。明显优于文献[2] 的12.32次，略低于于文献 [6] 的2.89次。由于在构造词典时加入了词条长度的信息，所以在最长匹配算法上有其它词典无法比拟的优势。
4.3 实验结果
Lucene是著名的开源软件，其中包含有一个中文分词模块被广泛使用。本实验用Lucene的中文分词模块与本文所采用的基于二级Hash的快速最长匹配算法进行比较。实验内容包括两个方面的测试：
(1) 对词典中所有词条依次查询1次。
(2) 在网络上任取一段文本（大小约2M），用两种方法分别进行切分。
实验环境CPU：1GHz；RAM：256M。
表2 时间统计
分词算法测试1/ms 测试2/ms
基于二级Hash最大匹
配
137 1205 Lucene 156
1321 表3 分词结果统计
分词算法分词个数平局词长
基于二级Hash最大匹配788982 2.7
Lucene 806596
2.6
从表2 可以看出，基于二级Hash的快
速最长匹配算法比Lucene的中文分词模块
在速度上有了较大的提高；从表 3 可以看
出，基于二级Hash的快速最长匹配算法分
出的词汇更少，平均词长更长，因此从某种
程度上可以认为基于二级Hash的快速最长
匹配算法分词结果比Lucene的中文分词模
块更精确，效率更高。
5. 结论
本文针对传统Hash词典的缺点，首次
提出基于二级Hash的快速最长匹配算法，
不仅对首字进行Hash，而且根据词条的长
度进行二次Hash，大大提高了最大匹配分
词的效率和速度。实验结果表明，新算法在
分词速度和精确度方面略高于常用的
Lucene的中文分词模块。可以有效的满足小
型搜索引擎和自动文本分类等中文信息处
理的需求。
参考文献
[1] 梁南元.书面汉语自动分词系统- CDWS[J].中文
信息学报, 1987,2( 2) .
[2] 孙茂松, 左正平, 黄昌宁.汉语自动分词词典机
制的实验研究[J].中文信息学报, 2000, 14( 1) .
[3] 陈桂林.一种改进的快速分词算法[J].计算机研
究与发展, 2000,37(4):418-424.
[4] 李振星.全二分最大匹配快速分词算法[J].计算
机工程与应用,2002,(11):106-109.
[5] 文庭孝.汉语自动分词研究进展[J].图书与情
报,2005,(5):54-63.
[6]陈桂林, 王永成等. 一种高效的中文电子词表数
据结构. 计算机研究与发展, 2000, 37 (1) : 109～
115
Maximal match algorism for Chinese character
segmentation based on twice-hash
Yin Pengcheng, Tan Xianhai
Southwest Jiaotong University, Chengdu (610031)
Abstract
Chinese character segmentation is the fundament of Chinese information process. When processing a great lot of characters, the velocity of word segmentation is especially important. Based on the traits of Chinese words and through the analysis of current Chinese word segmentation algorisms that use word dictionary, a Maximal match algorism for Chinese word segmentation based on twice-hash is introduced. The experiments shows that the algorism not only assures the max-length-matching, but also improves the velocity of word segmentation, and is suitable for small search engine, auto text classification and so on.
Keywords: Chinese word segmentation; Hashed word dictionary; Maximal match
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
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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。
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
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：
自然语言处理NPL 最大概率分词算法
NLP基于最大概率的汉语切分Ytinrete 要求： 基于最大概率的汉语切分 目标：采用最大概率法进行汉语切分。 其中：n-gram用bigram，平滑方法至少用Laplace平滑。 输入：接收一个文本，文本名称为：corpus_for_test.txt 输出：切分结果文本， 其中：切分表示：用一个字节的空格“”分隔，如：我们在学习。 每个标点符号都单算一个切分单元。 输出文件名为：学号.txt Bigram参数训练语料：corpus_for_train.txt 注：请严格按此格式输出，以便得到正确评测结果 切分性能评价： 分 切分结果评测F*100, F=2P*R/(P+R) 特别注意:代码雷同问题 本次作业最后得分会综合考虑：切分性能、代码、文档等几个方面。 第三次作业上交的截止时间：2014 年1月7日24:00
1.关于最大概率分词 基本思想是： 一个待切分的汉字串可能包含多种分词结果，将其中概率最大的作为该字串的分词结果。 根据： 由于语言的规律性，句子中前面出现的词对后面可能出现的词有很强的预示作用。 公式1： 其中 w 表示词， s 表示待切分字符串。 公式2： 例如： S ：有意见分歧 W1: 有/ 意见/ 分歧/ W2: 有意/ 见/ 分歧/ P(W1)=P(有)×P(意见)×P(分歧) ＝1.8*10-9 P(W2)=P(有意)×P(见)×P(分歧) ＝1*10-11 P(W1)> P(W2) 所以选择 W1 历史信息过长，计算存在困难 p(wi|w1w2…wi-1) 为了便于计算，通常考虑的历史不能太长，一般只考虑前面n-1个词构成的历史。 即： p(wi|wi-n+1…wi-1) 1212(|)*()(|)()()()(,,...,)()*()*...*()i i P S W P W P W S P W P S P W P w w w P w P w P w =≈=≈n ()i i w P w =在语料库中的出现次数语料库中的总词数N
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/461822995.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。
英文分词的算法和原理
英文分词的算法和原理 标签：英文分词算法| 发表时间：2014-02-25 17:59 | 作者：con@https://www.360docs.net/doc/461822995.html, (鲁塔弗) 分享到： 出处：https://www.360docs.net/doc/461822995.html, 根据文档相关性计算公式 ? ? 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： 1.根据空格/符号/段落分隔,得到单词组 2.过滤，排除掉stop word 3.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
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/461822995.html,/210.htm BM25:https://www.360docs.net/doc/461822995.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/461822995.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
中文分词方法
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