搜索引擎技术揭密:中文分词技术new

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1、搜索引擎技术揭密:中文分词技术信息的飞速增长,使搜索引擎成为人们查找信息的首选工具,Google、百度、中国搜索等大型搜索引擎一直是人们讨论的话题。随着搜索市场价值的不断增加,越来越多的公司开发出自己的搜索引擎,阿里巴巴的商机搜索、8848的购物搜索等也陆续面世,自然,搜索引擎技术也成为技术人员关注的热点。  搜索引擎技术的研究,国外比中国要早近十年,从最早的Archie,到后来的Excite,以及altvista、overture、google等搜索引擎面世,搜索引擎发展至今,已经有十几年的历史,而国内开始研究搜索引擎是在上世纪末本世纪初。在许多领域,都

2、是国外的产品和技术一统天下,特别是当某种技术在国外研究多年而国内才开始的情况下。例如操作系统、字处理软件、浏览器等等,但搜索引擎却是个例外。虽然在国外搜索引擎技术早就开始研究,但在国内还是陆续涌现出优秀的搜索引擎,像百度(http://www.baidu.com)等。目前在中文搜索引擎领域,国内的搜索引擎已经和国外的搜索引擎效果上相差不远。之所以能形成这样的局面,有一个重要的原因就在于中文和英文两种语言自身的书写方式不同,这其中对于计算机涉及的技术就是中文分词。  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,

3、句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如,英文句子Iamastudent,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。  中文分词和搜索引擎  中文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,因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义,没有人能看得完,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

4、准确与否,常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。笔者最近替朋友找一些关于日本和服的资料,在搜索引擎上输入“和服”,得到的结果就发现了很多问题。下面就以这个例子来说明分词对搜索结果的影响,在现有三个中文搜索引擎上做测试,测试方法是直接在Google(http://www.google.com)、百度(http://www.baidu.com)上以“和服”为关键词进行搜索:  在Google上输入“和服”搜索所有中文简体网页,总共结果507,000条,前20条结果中有14条与和服一点关系都没有。  在百度上输入“和服”搜索网页,总共结果为287,000条,前2

5、0条结果中有6条与和服一点关系都没有。  在中搜上输入“和服”搜索网页,总共结果为26,917条,前20条结果都是与和服相关的网页。  这次搜索引擎结果中的错误,就是由于分词的不准确所造成的。通过笔者的了解,Google的中文分词技术采用的是美国一家名叫BasisTechnology(http://www.basistech.com)的公司提供的中文分词技术,百度使用的是自己公司开发的分词技术,中搜使用的是国内海量科技(http://www.hylanda.com)提供的分词技术。由此可见,中文分词的准确度,对搜索引擎结果相关性和准确性有相当大的关系。  

6、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

7、)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

8、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

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