搜索引擎中文分词原理与实现
中文bpe分词
中文bpe分词摘要：一、引言二、中文BPE 分词的概念与原理三、中文BPE 分词的应用场景四、中文BPE 分词的优缺点分析五、总结与展望正文：一、引言随着互联网的普及和大数据时代的到来，自然语言处理技术在人工智能领域中占据着越来越重要的地位。
中文分词作为自然语言处理的基本任务之一，具有很高的研究价值。
本文将介绍一种高效的中文分词方法——BPE 分词，并结合实际应用场景对其进行深入探讨。
二、中文BPE 分词的概念与原理BPE（Byte-Pair Encoding）是一种基于字节的编码方法，通过将文本中出现频率较高的字节组合成一个新的字符，从而实现对文本的压缩。
BPE 分词则是基于BPE 编码的一种分词方法。
首先对原始文本进行BPE 编码，然后根据编码结果进行分词。
BPE 分词具有较高的准确性，适用于多种语言的分词任务。
三、中文BPE 分词的应用场景1.搜索引擎：在搜索引擎中，BPE 分词可以帮助提取关键词，提高搜索结果的相关性。
2.文本挖掘：在文本挖掘任务中，BPE 分词可以有效地提取文本中的实体、关键词等信息，为后续分析提供便利。
3.机器翻译：在机器翻译中，BPE 分词可以帮助实现词性的标注，提高翻译质量。
四、中文BPE 分词的优缺点分析优点：1.分词准确度高，能够较好地处理未登录词等问题。
2.适用于多种语言，具有较强的普适性。
3.BPE 编码有助于文本压缩，节省存储空间。
缺点：1.BPE 编码过程复杂，计算量较大。
2.对于一些词汇量较小的领域，BPE 分词的效果可能不尽如人意。
五、总结与展望中文BPE 分词作为一种高效、准确的分词方法，在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。
然而，针对不同应用场景，BPE 分词仍需结合其他技术进行优化和改进。
中文分词与词性标注技术研究与应用
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。
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
manticoresearch 中文分词
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。
搜索引擎分词方法四法则
搜索引擎分词方法四法则搜索引擎的分词法，一直以来都是中的重要分析点，中文分词技术在长尾关键词和文章这两块显得尤为重要。
搜索引擎按照一定的规则，将一个长尾分割成几个部分，融入到内容中，让用户能找到想要的内容。
最常见的搜索引擎分词法有三种，广州网站推广公司小编在这里阐述一下：第一、字符串匹配法：字符串匹配分词一般为3种：1，正向最大匹配法；2，逆向最大匹配法；3，最少切分。
第二、理解分词法：中文分词中强调一点：依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”，长尾词在文章中的间距也是决定文章排名的因素。
如：喜欢玩宠物连连看”百度第十三页的时候已经被分词成”喜欢，玩，宠物，连连，看”全字匹配得到词的权重会高于分开的词的权重根据自己的观察现在百度大部分都是使用的正向匹配百度分词对于一句话分词之后，还会去掉句子中的没有意义的词语。
第三、统计分词法：字符串匹配方法：百度中搜索“喜欢玩宠物连连看”而在百度排名第一位的以标题和搜索的长尾词相符合，说明在网站条件相当的情况下，先显示标题匹配的网页这样文章标题中的长尾是排名中非常重要的而在百度第二页。
”喜欢玩宠物连连看”用百度快照查看，很显然长尾词已经被分成”喜欢，玩，宠物连。
”连看”而在外后已经被分成：喜欢玩，宠物，连连看”这种匹配方法是最少切分方式。
第四、理解分词法：当输入的字符串中包含≤3个中文字符的话百度分词就会直接接到数据库索引词汇；而当字符串长度》4个中文字符的时候，百度中分词会会把这个词分成若干个字符。
如：百度搜索”电dongche”统计分词方法：相邻的字同时出现的次数越多，中文分词就会可能把出现相邻的字当成你一个词例如在百度中输入一个字符。
“网”而在下面百度也把“网站”标红了这样可以看得出”网”与”站”这两个字符相邻出现的次数非常多，统计分词已经把”网站”纳入了词库。
搜索引擎分词法是百度关键词排名的一个重要的数据，在网站优化推广工作的文章策划前应该先做好这一分析，合理安排。
ansj分词原理
ansj分词原理随着互联网的发展，信息爆炸的时代已经到来。
在这样的环境下，对于搜索引擎来说，如何有效地处理海量的文本数据，成为了一项重要的技术挑战。
而分词技术作为搜索引擎处理文本数据的基础，也越来越受到关注。
ansj分词是一种基于Java语言的中文分词工具。
它的特点在于速度快、准确率高，而且支持自定义词典。
在这篇文章中，我们将介绍ansj分词的原理和实现。
一、分词原理ansj分词的分词原理主要基于两个算法：正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法。
这两个算法都是基于词典的匹配算法，具体的流程如下：1. 正向最大匹配算法正向最大匹配算法是指从左到右扫描文本，每次取出最长的词语作为分词结果，并将已经分出的词语从文本中删除。
这种算法的优点是速度快，缺点是可能会出现歧义，比如“中国人民银行”这个词语，按照正向最大匹配算法可能会被分成“中国人民”和“银行”两个词语。
2. 逆向最大匹配算法逆向最大匹配算法是指从右到左扫描文本，每次取出最长的词语作为分词结果，并将已经分出的词语从文本中删除。
这种算法的优点是可以避免歧义，缺点是速度较慢。
ansj分词采用的是双向最大匹配算法，即同时采用正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法，然后根据一定的规则来决定最终的分词结果。
二、分词实现ansj分词的实现主要包括三个方面：词典的构建、分词算法的实现和规则的设计。
1. 词典的构建词典是分词的基础。
ansj分词采用的是基于内存的双数组Trie 树来实现词典。
Trie树是一种树形结构，用于存储字符串集合。
在Trie树中，每个节点代表一个字符串的前缀，而从根节点到叶子节点的路径表示一个完整的字符串。
由于Trie树的查询效率非常高，因此ansj分词采用了这种数据结构来实现词典。
2. 分词算法的实现ansj分词采用的是双向最大匹配算法。
具体来说，算法的流程如下：（1）首先将待分词的文本按照一定的规则进行切割，得到一些基本的词语。
（2）然后将这些词语分别用正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法进行分词，并得到两个分词结果。
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。
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while (ts.i ncreme ntToke n()) {//取得下一个词搜索引擎中文分词原理与实现因为中文文本中，词和词之间不像英文一样存在边界， 所以中文分词是一个专业处理中文信息的搜索引擎首先面对的问题，需要靠程序来切分出词。
一、LUCene 中的中文分词LUCene 在中处理中文的常用方法有三种，以 皎死猎人的狗"为例说明之：单 字:【咬】【死】 【猎】 【人】 【的】 【狗】二元覆盖：【咬死】 【死猎】 【猎人】 【人的】 【的狗】分词：【咬】 【死】 【猎人】 【的】【狗】LUCene 中的StandardTokenizer 采用单子分词方式， CJKTokenize 采用二元覆盖方式。
1、LUCene 切分原理LUCene 中负责语言处理的部分在 org.apache.Iucene.analysis 包，其中， TokenStream 类 用来进行基本的分词工作， Analyzer 类是TokenStream 的包装类，负责整个解析工作，Analyzer 类接收整段文本，解析出有意义的词语。
通常不需要直接调用分词的处理类 analysis ,而是由LUCene 内存内部来调用，其中：(1) 在索引阶段，调用 addDocument (doc )时，LUCene 内部使用 Analyzer 来处理每 个需要索引的列，具体如下图：图1 LUCene 对索引文本的处理In dexWriter in dex = new In dexWriter(i ndexDirectory, new CnAn alyzer(), //用于支持分词的分析器 !in Creme ntal,In dexWriter.MaxFieldLe ngth.UNLIMITED);(2) 在搜索阶段，调用QUeryParSer.parse (queryText )来解析查询串时， QUeryParSer 会调用Analyzer 来拆分查询字符串，但是对于通配符等查询不会调用 Analyzer 。
An alyzer an alyzer = new CnAn alyzer();//支持中文的分词QUeryParSer ParSer = new QUeryParSer(VerSiO n.L UCENE_CURRENT, "title", an alyzer); 因为在索引和搜索阶段都调用了分词过程，索引和搜索的切分处理要尽量一致，所以 分词效果改变后需要重建索引。
为了测试LUCene 的切分效果，下面是直接调用 Analysis 的例子： Analyzer analyzer = new CnAnalyzer();// 创建一个中文分析器TokenStream ts = analyzer.tokenStream("myfield", new StringReader(" 待切分文本 "));//取得Token流SyStem.out.pri ntln ("toke n: "+ ts);}2、LUCene 中的Analyzer为了更好地搜索中文，通过下图来了解一下在LUCene中通过WhiteSPaCeTOkeniZer、WOrdDeIimiterFiIter、LOWerCaSeFiIter 处理英文字符串的流程：LeXCorP BFG-9000Whi te spar eToken i ZerLeXCorP BFG-9000Word Deliini terFilter C Cltenale WOrdii= 1rLOWerCaSeFiIlerIejtCCrP图2 LUCene处理英文字符串流程、查找词典算法词典格式可以是方便人工查看和编辑的文本文件格式，也可以是方便机器读入的二进制格式。
词典的最基本文本文件格式就是每行一个词。
在基于词典的中文分词方法中，词典匹配算法是基础。
一般词典规模都在几十万词以上，所以为了保证切分速度，需要选择一个好的查找词典算法。
1、标准Trie树一个数字搜索Trie树的一个节点只保留一个字符，如果一个单词比一个字符长，则包含第一个字符的节点有指针指向下一个字符的节点，依次类推。
这样组成一个层次结构的树，树的第一层包括所有单词的第一个字符，树的第二层包括所有单词的第二个字符，依次类推，数字搜索树的最大高度是词典中最长单词的长度。
比女口：如下单词序列组成的词典(as at be by he in is it Of On Or to )会生成如下图所示的数字搜索树:图3数字搜索树数字搜索树的结构独立于生成树时单词进入的顺序，这里，Trie树的高度是2。
因为树的高度很小，在数字搜索Trie树种搜索一个单词的速度很快。
但是，这是以内存消耗为代价的，树中每个节点都需要很多内存。
假设每个词都是由26个小写英文字母中的一个组成的，这个节点中会有26个指针。
所以不太可能直接用这样的数字搜索树来存储中文这样的大字符集。
Trie树在实现上有一个树类( SearChTrie)和一个节点类(TrieNode)。
SearChTrie的主要方法有两个：(1)增加单词到搜索树，方法原型是：addWord ( String word )。
(2)从文本的指定位置开始匹配单词，方法原型是：matchLOng( String text, int OffSet )。
2、三叉Trie树在一个三叉搜索树(Ternary SearCh Trie)中，每一个节点包括一个字符，但和数字搜索树不同，三叉搜索树只有三个指针：一个指向左边的树；一个指向右边的树；还有一个向下，指向单词的下一个数据单元。
三叉搜索树是二叉搜索树和数字搜索树的混合体。
它有和数字搜索树差不多的速度但是和二叉搜索树一样只需要相对较少的内存空间。
树是否平衡取决于单词的读入顺序。
如果按顺序后的顺序插入，则生成方式最不平衡。
单词的读入顺序对于创建平衡的三叉搜索树很重要，但对于二叉搜索树就不太重要。
通过选择一个排序后数据单元集合的中间值，并把它作为开始节点，我们可以创建一个平衡的三叉树。
如下代码可以用来生成平衡的三叉树词典：*在调用此方法前，先把词典数组k排好序* @Param fp写入的平衡序的词典* @Param k排好序的词典数组* @Param OffSet 偏移量* @Param n 长度* @throws EXCePti On*/Void OUtPUtBaIa nced(BufferedWriter fp, ArrayLiStVStri ng> k, int offset, i nt n) {int m;if (n < 1) {return;}m = n >> 1; //m=n/ 2Stri ng item = k.get(m + offset);fp.write(item); //把词条写入到文件fp.write('∖ n');OUtPUtBaIa nced(fp, k, offset, m); 〃输出左半部分OUtPUtBaIanced(fp, k, OffSet+m+1, n-m-1); // 输出右半部分}再次以有序的数据单元(as at be by he in is it of on or to )为例。
首先把关键字"is乍为中间值并且构建一个包含字母“ i的根节点。
它的直接后继节点包含字母“ S并且可以存储任何与“is有关联的数据。
对于“i的左树，我们选择“be作为中间值并且创建一个包含字母“b”的节点，字母“ b的直接后继节点包含“e。
'该数据存储在“e节点。
对于“ i的右树，按照逻辑，选择“On作为中间值，并且创建“0节点以及它的直接后继节点“n”最终的三叉树如下图所示：图4三叉树垂直的虚线代表一个父节点下面的直接后继节点。
只有父节点和它的直接后继节点才能形成一个数据单元的关键字："i"和“S形成关键字“is,”但是“i和“b不能形成关键字，因为它们之间仅用一条斜线相连，不具有直接后继关系。
上图中带圈的节点为终止节点。
如果查找一个词以终止节点结束，则说明三叉树包含这个词。
以搜索单词“is为例，向下到相等的孩子节点“s”在两次比较后找到“is;”查找“aX”，执行三次比较达到首字符“a”然后经过两次比较到达第二个字符“X；'返回结果是“ax不在树中。
三、中文分词原理中文分词就是对中文断句，这样能消除文字的部分歧义。
除了基本的分词功能，为了消除歧义还可以进行更多的加工。
中文分词可以分成如下几个子任务：（1）分词：把输入的标题或者文本内容等分成词。
（2）词性标注（POS ：给分出来的词标注上名词或动词等词性。
词性标注可以部分消除词的歧义，例如行”作为量词和作为形容词表示的意思不一样。
（3）语义标注：把每个词标注上语义编码。
很多分词方法都借助词库。
词库的来源是语料库或者词典，例如人民日报语料库”或者《现代汉语大词典》。
中文分词有以下两类方法：（1）机械匹配的方法：例如正向最大长度匹配（ForWard MaXimUm MatCh ）的方法和逆向最大长度匹配（ReVerSe MaXimUm MatChing ）的方法。
（2）统计的方法：例如概率语言模型分词方法和最大熵的分词方法等。
正向最大长度品牌的分词方法实现起来很简单。
每次从词典中查找和待匹配串前缀最长匹配的词，如果找到匹配词，则把这个词作为切分词，待匹配串减去该词；如果词典中没有词与其匹配，则按单字切分。
例如：Trie树结构的词典中包括如下的词语：大大学大学生活动生活中中心心为了形成平衡的Trie树，把词先排序，结果为：中中心大大学大学生心活动生活按平衡方式生成的词典Trie树如下图所示，其中，粗黑显示的节点可以作为匹配终止节点：(⅛)图5三叉树输入大学生活动中心”首先匹配出大学生”然后匹配出活动”，最后匹配出中心” 切分过程如下表所示：已匹配上的结果待匹配串NULL大学生活动中心大学生活动中心大学生/活动中心大学生/活动/中心NULL在最大长度匹配的分词方法中，需要用到从指定字符串返回指定位置的最长匹配词的方法。
例如：当输入串是大学生活动中心”，则返回大学生”这个词，而不是返回大”或者大学”。
四、中文分词流程与结构中文分词总体流程与结构如下图所示：切分工具词査找模块切分算法J L I丿图6中文分词结构图简化版的中文分词切分过程说明如下：（1）生成全切分词图：根据基本词库对句子进行全切分，并且生成一个邻接链表表示的词图。
（2）计算最佳切分路径：在这个词图的基础上，运用动态规划算法生成切分最佳路径。