中文搜索引擎分词技术
搜索引擎分词技巧
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
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。
中文搜索引擎技术
一.如何获得用户的查询信息 可对搜索引擎用户查询日志(LOG)文件做查询归类。 二.如何选择提示词 对于用户查询进行分词，然后对于分词后的结果来进行相似 性计算。
Info.Retrieval
“娱乐新闻报道”和“新闻娱乐报道”的相关提示完全一样。
三.如何计算相似性并排序输出
第八章 中文搜索引擎技术
第一节 中文分词技术 分词技术简述 分词技术 分词中的难题与发展 第二节 拼写检查错误提示 第三节相关提示功能分析 第四节 CACHE结构 CACHE的实现原理 三级CACHE的设计
Info.Retrieval
一.什么是中文分词 把中文的汉字序列切分成有意义的词。 例：我/是/一个/学生 二.分词技术简述 1.基于字符串匹配的分词方法 按照一定的策略将待分析的汉字串与一个机器词库中的词条 进行匹配。 常用分词方法： 正向最大匹配法（由左到右的方向） 例：我 /有意/ 见/ 分歧 反向最大匹配法 例：我 /有/意见/分歧
Info.Retrieval
娱乐,新闻,报道
娱乐,报道
Info.Retrieval
新闻,报道
研究表明用户的查询有30%-40%是重复的。 一.一级Cache的设计 1.的一级Cache 提交一个古怪的查询，
只要是两次提交同样的查询，第二次返回时间总是0.001秒, 证明Cache的存在。
Info.Retrieval三.分词技术分析 1.最大分词词 长：
小于等于 3个中文字不切割 对于大于等于 4个汉字的词将被分词 。
Info.Retrieval
2.分词算法： 查询:“工地方向导” 正向最大匹配: 工地/方向/导 反向最大匹配: 工/地方/向导
中文搜索引擎中的中文分词应用
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
搜索引擎的分词机制
引擎的分词机制是指将用户输入的查询内容进行分词，将其拆分成多
个独立的词语或短语，然后根据这些词语或短语来匹配和检索相关的网页
或文档。
引擎的分词机制通常包括以下几个步骤：
1.词法分析：将查询内容进行词法分析，将其划分为单个的词语或短语。
这一步骤通常使用词法分析器来实现。
2.去除停用词：停用词是指在引擎中被忽略的常见词语，例如“的”、“是”、“在”等。
去除停用词可以减小索引的大小并提高效率。
3.同义词处理：引擎可能会对查询词进行同义词处理，将输入的词语
转换为与之相关或等价的词语。
这样可以扩展的范围，提高结果的准确性。
4.扩展词处理：引擎还可能对查询词进行扩展，添加相关的词语或短
语以扩大检索的范围。
这可以通过基于词汇和语义的算法来实现。
5.短语匹配：对于多个查询词组成的短语，引擎会进行短语匹配，确
保结果中包含完整的短语而不是单个词语的组合。
6.倒排索引：分词后，引擎会将文档中的每个词语和其所出现的位置
建立倒排索引。
这样可以根据用户查询的词语快速定位到相关文档。
总的来说，引擎的分词机制是将用户查询内容进行分词，并对分词结
果进行处理和匹配，从而实现精确、快速地检索相关网页或文档的过程。
搜索引擎基本原理及实现技术
搜索引擎基本原理及实现技术引擎是一种用于通过关键词来获取特定信息的软件工具。
它基于一系列的基本原理和实现技术来实现高效的功能。
下面将详细介绍引擎的基本原理及实现技术。
1.引擎的基本原理（2）索引技术：为了实现高效的功能，引擎需要对抓取到的网页进行索引。
索引是建立在数据库中的关键词和网页的对应关系列表。
当用户输入关键词进行时，引擎可以通过索引快速地找到包含该关键词的网页。
（3）排序算法：引擎需要根据网页的相关性对结果进行排序，并将最相关的网页展示给用户。
常用的排序算法包括PageRank算法和TF-IDF算法。
PageRank算法根据网页之间的链接关系来评估网页的重要性，TF-IDF算法则根据关键词在网页中的出现频率和在整个互联网中的出现频率来评估网页的相关性。
2.引擎的实现技术（1）倒排索引：倒排索引是一种常用的索引技术，它将关键词和包含该关键词的网页进行对应。
倒排索引可以快速地找到包含一些关键词的网页，对于引擎来说是一种非常高效的索引方式。
（2）分词技术：由于用户在时输入的关键词通常是一个短语或句子，为了实现精确的匹配，引擎需要进行关键词分词。
分词技术可以将输入的关键词分解成多个独立的词语，再进行索引匹配。
（3）语义理解技术：引擎需要理解用户的意图，以便提供更准确的结果。
语义理解技术可以通过分析用户的历史和行为来推断用户的意图，并根据用户的意图调整结果。
（4）并行计算技术：为了提升引擎的查询速度，引擎可以使用并行计算技术。
通过将数据和计算任务划分成多个部分，并在多个计算节点上并行地执行，可以加速引擎的查询过程。
（5）机器学习技术：引擎可以利用机器学习技术来优化结果的排序。
通过训练机器学习模型，引擎可以根据用户的点击或转化行为来预测用户的偏好，并调整结果的排序。
3.引擎的实现流程引擎的实现流程大致可分为以下几个步骤：（1）爬虫抓取：引擎首先通过爬虫程序抓取互联网上的网页内容，并将这些内容存储在数据库中。
百度和谷歌的中文分词技术浅析
摘
要 中文分 词技 术对搜 索引 擎、 户 以及搜 索引 擎优 化有 着重要 的影响 ， 用 本文 旨在 通 谷歌 Ｇ ｏｌ 中文分词 ｏｇ ｅ
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百 度 和 谷 歌 的 中 文 分 词 技 术 浅析
周 满 英
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中文分词技术综述与发展趋势
中文分词技术综述与发展趋势随着人工智能相关技术的迅速发展,中文分词技术也逐渐受到了广泛的关注。
中文分词是将连续的汉字序列划分成有意义的词汇序列的过程，是中文自然语言处理中的重要环节。
在各种中文自然语言处理任务中,分词准确性是一个至关重要的指标，因此分词技术的发展对中文自然语言处理的发展具有重要意义。
一、中文分词的发展历程在中文自然语言处理的早期阶段，采用基于词表的分词方法处理中文文本数据。
但是，由于中文词汇量巨大,使得基于词表的方法难以应对不断增长的新词汇，并且存在歧义词的处理难度也比较大。
为了解决这些问题，人们开始使用基于统计或基于规则的方法对中文文本进行分词，这些方法可以有效地识别新出现的词汇，并且能够处理更多的歧义情况。
在基于规则的方法中，研究人员首先构建一套规则来对文本进行切割，这些规则通常由专家编辑或自动学习得来。
在实践中，这些方法在处理特殊领域的语料库时取得了一些成效，但是随着研究对象的复杂化，规则方法显得力不从心。
与之相对应的是，基于统计的分词方法曾一度成为主流。
这种方法通常基于大型文本语料库，从中学习一些统计模型，并通过最大概率算法来判断最可能的分词方案。
这种方法通常具有较高的效率和通用性，但是往往需要大量的标注数据和计算资源。
基于深度学习的分词方法相比于传统的基于统计的分词方法在分词效果上有较大的提升。
基于神经网络模型的方法无需规则，无需标注数据，可以直接用大规模的语料库进行训练，从而实现更快、更准确的分词。
一些经典的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆神经网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和注意力机制（Attention）等，被广泛用于中文分词任务的研究中，取得了很大的进展。
二、中文分词技术的应用中文分词技术的应用范围非常广阔，包括搜索引擎、信息检索、文本分类、情感分析、机器翻译等多种自然语言处理任务。
在这些任务中，分词是先决条件，是一项非常关键的技术。
搜索引擎是中文分词技术应用最广的领域之一。
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统计结果表明:单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用反 统计结果表明:单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用反向 最大匹配的错误率为1/245。逆向匹配的切分精度略高于正向匹配。 最大匹配的错误率为1/245。逆向匹配的切分精度略高于正向匹配。
2.基于统计的分词方法 相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。 相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。 用于系统自动识别新词。 用于系统自动识别新词。 3.基于理解的分词方法 在分词的同时进行句法、语义分析， 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。 信息来处理歧义现象。
二.三级Cache的设计 三级Cache的设计
精确匹配 用户查询 一级cache 一级cache (内存) 内存) 精确匹配 二级Cache 二级Cache 磁盘） （磁盘） 二分查找 二分查找 索引 磁盘） （磁盘）
分词 例：“姚明和叶莉” 姚明和叶莉” 三级Cache 三级Cache (内存) 内存)
如:在长度为11的哈希表中已填有关键字为17，60，29的记录 在长度为11的哈希表中已填有关键字为 ，60，29的记录 的哈希表中已填有关键字为17 (哈希函数 H(key)=key MOD11)
③ 处理冲突的方法 为该关键字的记录找到另一个“ 的哈希地址。 为该关键字的记录找到另一个“空”的哈希地址。 例：开放定址法 Hi=(H(key)+di) MOD m (m=空间大小) (m=空间大小 空间大小) di=1, di=1,2,…,m-1 称线性探测再散列
只要是两次提交同样的查询，第二次返回时间总是0.001秒, 只要是两次提交同样的查询，第二次返回时间总是0.001秒 证明Cache的存在 的存在。 证明Cache的存在。
2.Cache的实现－哈希(Hash)表 2.Cache的实现－哈希(Hash)表 的实现 ① 什么是哈希表 不经过任何比较，一次存取便能得到所查记录。 不经过任何比较，一次存取便能得到所查记录。 在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个对应关系 ② 哈希函数的构造方法 例：除留余数法 H(key)=key MOD p
查询:何润东西南北( 何润东” 查询:何润东西南北(“何润东”、“东西南北”两个词) 东西南北”两个词) 正向最大匹配: 何润东/ 正向最大匹配: 何润东/西/南北
归纳: 归纳: 首先用专有词典采用最大正向匹配分词，切分出部分结果； 首先用专有词典采用最大正向匹配分词，切分出部分结果； 剩余没有切分交给普通词典，同样采取正向最大匹配分词。 剩余没有切分交给普通词典，同样采取正向最大匹配分词。
一.什么是中文分词 把中文的汉字序列切分成有意义的词。 把中文的汉字序列切分成有意义的词。 一个/ 例：我/是/一个/学生 二.分词技术简述 1.基于字符串匹配的分词方法 按照一定的策略将待分析的汉字串与一个机器词库中的词条 进行匹配。 进行匹配。 常用分词方法： 常用分词方法： 正向最大匹配法（由左到右的方向） 正向最大匹配法（由左到右的方向） 有意/ 例：我 /有意/ 见/ 分歧 反向最大匹配法 意见/ 例：我 /有/意见/分歧
中文搜索引擎技术
第一节 中文分词技术 分词技术简述 分词技术 分词中的难题与发展 分词中的难题与发展 第二节 拼写检查错误提示 第三节相关提示功能分析 第三节相关提示功能分析 CACHE结构 第四节 CACHE结构 CACHE的实现原理 CACHE的实现原理 CACHE的设计 三级CACHE 三级CACHE的设计
四.分词中的难题 1.歧义识别 这个门把手坏了」 把手坏了 把手」 「这个门把手坏了」 －「把手」是个词 ； 把手拿开 拿开」 －「把手 不是一个词； 把手」 「请把手拿开」 －「把手」不是一个词； 元帅任命了一名中将 中将」 －「中将 是个词； 中将」 「元帅任命了一名中将」 －「中将」是个词； 产量三年中将增长两倍」 －「中将 不再是词。 中将增长两倍 中将」 「产量三年中将增长两倍」 －「中将」不再是词。 真歧义 「乒乓球拍卖完了」 乒乓球拍卖完了」 可以切分成「 可以切分成「乒乓 球拍 卖 完 了」、 也可切分成「 也可切分成「乒乓球 拍卖 完 了」。 2.新词识别 就是那些在字典中没收录过，但又确实能称为词的那些词。 就是那些在字典中没收录过，但又确实能称为词的那些词。 收录人名本身是一项巨大的工程 「吴官正在吉林考察」 吴官正在吉林考察 在吉林考察」 「听说温家宝物非常多」 过多专用人名的收录很容易出现问题 听说温家宝物非常多」 温家宝物非常多
“娱乐新闻报道”和“新闻娱乐报道”的相关提示完全一样。 娱乐新闻报道” 新闻娱乐报道”的相关提示完全一样。
三.如何计算相似性并排序输出
为什么增 加的是 “娱乐报 道”和 “新闻报 道”的相 关提示呢？ 关提示呢？
设每个单词都有一个权重值 IDF(word)＝ IDF(word) 是包含单词word的网页数目 是包含单词word的网页数目 得： IDF(娱乐 IDF(娱乐)=log(10/0.325)=1.488 娱乐)=log(10/0.325)=1.488 IDF(新闻 IDF(新闻)=log(10/0.563)=1.249 新闻)=log(10/0.563)=1.249 IDF(报道 IDF(报道)= log(10/0.172)=1.764 报道)= 权重是报道 娱乐> 报道> 权重是报道>娱乐>新闻 IDF(娱乐 新闻,报道) IDF(娱乐,新闻,报道) 娱乐, = IDF(娱乐) + IDF(娱乐) + IDF(娱乐) =4.501 IDF(娱乐 IDF(娱乐 IDF(娱乐 娱乐) 娱乐) 娱乐) IDF(娱乐 新闻,报道) >IDF(娱乐 报道)>IDF(新闻 报道) IDF(娱乐,新闻,报道) >IDF(娱乐,报道)>IDF(新闻,报道) 娱乐, 娱乐, 新闻, 查询权重相同，则按照用户查询次数由高到低排序输出。 查询权重相同，则按照用户查询次数由高到低排序输出。
感冒 感冒解痛散 感冒解痛颗粒 感冒解痛灵茶 个同音词词典, 维持着一个同音词词典, 多音字不区分
的中文纠错和拼音检索 使用的机制相同。 序标注 成拼音。 成拼音。 查询：罗华世界有风军 查询： 词长不限，专用词全部标注 词长不限，
五.最新进展 设计目标: 设计目标: 1.无长度限制 1.无长度限制 2.歧义包容 歧义包容: 2.歧义包容:将出现歧义的 各种可能性都包含进去， 各种可能性都包含进去， 作为分词的参考。 作为分词的参考。 方案：将关系数据库的词按 方案： 字打散， 字打散，并存放到层次 数据库中。 数据库中。 特色：分词长度限制 长度限制， 特色：分词长度限制，词的 长度变成了树的高度， 长度变成了树的高度， 每一次的匹配变成了树 的遍历。 的遍历。
二.错误提示流程
用户输入 匹配 查分词词典 不匹配 利用拼音标注程序对用户输入进行拼音标注 不做拼写检查
在同音词词典 里面扫描 拼音提示 流程 匹配 输出权重比较大 的几个提示结果
不匹配 不做提示
一.如何获得用户的查询信息 可对搜索引擎用户查询日志(LOG)文件做查询归类。 可对搜索引擎用户查询日志(LOG)文件做查询归类。 文件做查询归类 二.如何选择提示词 对于用户查询进行分词，然后对于分词后的结果来进行相似 对于用户查询进行分词，然后对于分词后的结果来进行相似 性计算。 性计算。
娱乐,新闻, 娱乐,新闻,报道
娱乐, 娱乐,报道
新闻, 新闻,报道
研究表明用户的查询有30%-40%是重复的 研究表明用户的查询有30%-40%是重复的。 是重复的。 一.一级Ca一级Cache 提交一个古怪的查询， 提交一个古怪的查询，
没找到 (找“叶莉”) 叶莉”
高频倒排文档（找“姚明词长： 1.最大分词词长：
小于等于3 小于等于3个中文字不切割 对于大于等于4个汉字的词将被分词。 对于大于等于4个汉字的词将被分词。
2.分词算法： 2.分词算法： 分词算法 查询: 工地方向导” 查询:“工地方向导” 正向最大匹配: 工地/方向/ 正向最大匹配: 工地/方向/导 反向最大匹配: 地方/ 反向最大匹配: 工/地方/向导