百度中文分词技巧

百度中文分词技巧

什么是中文分词？我们都知道，英文句子都是由一个一个单词按空格分开组成，所以在分词方面就方便多了，但我们中文是一个一个汉字连接而成，所以相对来说是比较复杂的。中文分词指的是将一个汉语句子切分成一个一个单独的词，按照一定的规则重新组合成词序列的过程。这个也称做“中文切词”。

分词对于搜索引擎有着很大的作用，是文本挖掘的基础，可以帮助程序自动识别语句的含义，以达到搜索结果的高度匹配，分词的质量直接影响了搜索结果的精确度。目前搜索引擎分词的方法主要通过字典匹配和统计学两种方法。

一、基于字典匹配的分词方法

这种方法首先得有一个超大的字典，也就是分词索引库，然后按照一定的规则将待分词的字符串与分词库中的词进行匹配，若找到某个词语，则匹配成功，这种匹配有分以下四种方式：

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）；

4、双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）

通常，搜索引擎会采用多种方式组合使用。但这种方式也同样给搜索引擎带来了难道，比如对于歧义的处理（关键是我们汉语的博大精深啊），为了提高匹配的准确率，搜索引擎还会模拟人对句子的理解，达到识别词语的效果。基本思想就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。通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息，当然我们的搜索引擎也在不断进步。

二、基于统计的分词方法

虽然分词字典解决了很多问题，但还是远远不够的，搜索引擎还要具备不断的发现新的词语的能力，通过计算词语相邻出现的概率来确定是否是一个单独的词语。所以，掌握的上下文越多，对句子的理解就越准确，分词也越精确。举个例子说，“搜索引擎优化”，在字典中匹配出来可能是：搜索/引擎/优化、搜/索引/擎/优化，但经过后期的概率计算，发现“搜索引擎优化”在上下文相邻出现的次数非常多，那么基于统计就会将这个词语也加入进分词索引库。关于这点我在《关于电商与圈的分词测试》就是同样的一个例子。

中文分词的应用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。

参考文档及网站: https://www.wendangku.net/doc/3e10389652.html, https://www.wendangku.net/doc/3e10389652.html,

https://www.wendangku.net/doc/3e10389652.html, https://www.wendangku.net/doc/3e10389652.html,

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：

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.

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

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

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：

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.wendangku.net/doc/3e10389652.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。

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广告等； 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，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。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