百度分词研究
百度竞价sem分词技巧
看着这几百个词顿时脑子就乱套了，先是把这
些词总结到 EXCEL 里面就是一个工程，好在有一个
提词的神器，否则真是欲哭无泪了。 分词思路方法小结：
1.根据类别进行筛选分类 过定语进行分类
5.经验决定分类 其实分词成的每个部分都需要分析市场和需求来进行划分与撰写俺今天没有被委派创建计划单元而是将单元中的关键词进行分组乍听起来貌似还 360 推广 360 推广推广账户是由推广计划、推广单元、关键
词组合而成的，每个部分都需要分析市场和需求来
进行划分与撰写，俺今天没有被委派创建计划单
元，而是将单元中的关键词进行分组，乍听起来貌
似还比较容易但真的做起来就有些凌乱了。 我的一个单元，打开之后竟然有好几百的关键
词，然后让我将其重新分类分词：把意义相同，相
个人的经验不同而有不同的差别，和优化一样，对
于栏目的把控人人有人人的
中文分词技术的研究
一
至关重 要 的因素 。 所周 知 ， 众 中文 文本与英 文文本 的表 示 方法 有 所不 同 ， 英文 文本 中词 与词 中间都 由空 格或
标 点符 号隔开 ， 因而 词与词 之间 的界限很 明显 ， 以很 可 容 易地 获 取关键 词 ， 中文 文 本 中词 与词则 元 明显 的 而
第２卷 ３
第 ３ 期
电 脑 开 发 与 应 用
文章 编 号 ：０ ３５ ５ （ ０ ０ ０ －０ １０ １ ０—８ ０ ２ １ ）３０ ０ — ３
中文 分 词技 术 的研 究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｉ ｓ ｏ ｄ Ｓ ｇ ｅ ａ ｉ ｎ Ｔｅ ｈｎ ｑ ｅ ｓ ａ ｃ ｎ Ｃｈ ｎｅ ｅ Ｗ ｒ ｅ ｍ ｎｔ ｔｏ ｃ ｉ ｕ ｓ
依 赖 于 分词 词典 的好 坏 ， 于无 词典 的分 词算 法 不需 基 要利 用词 典 信息 ， 通过 对 大规 模 的生语 料库 进 行 统 它 计分析 ， 自动 地 发现 和学 习词汇 ， 分词精 度 来 看 ， 从 基
于词典 的分 词算法 要大 大优于无 词典 的分词算 法 。
３ １ 基 于足 够 的词 来供 分 析程 序处 理 ， 计
算 机如何 完成这 一过 程 ？ 其处 理过程 就称为分 词算 法 。
现 有的分 词 算法 按 照 是否 使用 分词 词典 来 分 ， 可 分 为基 于 词 典 的 分 词 算 法 和 基 于 无 词 典 的 分 词 算
定 的工 具从 大规 模 的动 态信 息流 中 自动筛 选 出满足
用户 需求 的信 息 ， 同时 屏蔽 掉无 用信 息 的过程 。 目前很
简单阐述网站关键词的分词的原理(古怪科技)
简单阐述网站关键词的分词的原理
1、字符串匹配的分词方法
这是种常用的分词法，百度就是用此种分词。
字符串匹配的分词方法，又分为3种分词方法。
(1)正向最大匹配法
就是把一个词从左至右来分词。
举个例子：”不知道你在说什么”
这句话采用正向最大匹配法是如何分的呢?“不知道，你，在，说什么”。
(2).反向最大匹配法
"不知道你在说什么"反向最大匹配法来分上面这段是如何分的。
“不，知道，你在，说，什么”，这个就分的比较多了，反向最大匹配法就是从右至左。
(3)就是最短路径分词法。
就是说一段话里面要求切出的词数是最少的。
“不知道你在说什么”最短路径分词法就是指，把上面那句话分成的词要是最少的。
“不知道，你在，说什么”，这就是最短路径分词法，分出来就只有3个词了。
(4)双向最大匹配法。
而有一种特殊的情况，就是关健词前后组合内容被认为粘性相差不大，而搜索结果辊也同时包含这两组词的话，百度会进行正反向同时进行分词匹配。
2、词义分词法
就是一种机器语音判断的分词方法。
很简单，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来分词，这种分词方法，现在还不成熟，处在测试阶段。
3、统计分词法
根据词组的统计，就会发现两个相邻的字出现的频率最多，那么这个词就很重要。
就可以作为用户提供字符串中的分隔符，这样来分词。
比如，“我的，你的，许多的，这里，这一，那里”等等，这些词出现的比较多，就从这些词里面分开来。
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。
百度算法
百度算法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。
中文分词技术的研究现状与困难
四、解决方案
为了克服中文分词技术的研究困难，以下一些解决方案值得：
1、优化分词算法：针对分词算法的复杂性问题，可以尝试优化算法的设计和 实现，提高其效率和准确性。例如，可以通过引入上下文信息、利用语言学知 识等方式来改进算法。
2、改进信息检索技术：在信息检索领域，可以尝试将先进的排序算法、推荐 系统等技术引入到检索过程中，以提高检索效果。此外，还可以研究如何基于 用户行为和反馈来优化检索结果。
3、缺乏统一的评价标准：中文分词技术的评价标准尚未统一，这使得不同研 究之间的比较和评估变得困难。建立通用的中文分词技术评价标准对于推动相 关研究的发展至关重要。
4、特定领域的应用场景：中文分词技术在不同领域的应用场景中面临着不同 的挑战。例如，在金融领域中，需要分词技术对专业术语进行精确识别；在医 疗领域中，需要处理大量未登录词和生僻字。如何针对特定领域的应用场景进 行优化，是中文分词技术的重要研究方向。
3、建立大型标注语料库：通过建立大型标注语料库，可以为分词算法提供充 足的训练数据，提高其准确性和自适应性。此外，标注语料库也可以用于开发 基于规则的分词方法和测试集的构建。
4、研究跨领域的应用场景：针对不同领域的应用场景，可以研究如何将中文 分词技术进行迁移和适配。例如，可以通过知识图谱等技术将不同领域的知识 引入到分词过程中，以提高分词效果。
然而，各种分词方法也存在一定的局限性和不足。例如，基于规则的分词方法 需要人工编写规则和词典，难以维护和更新；基于统计的分词方法需要大量标 注语料库，而且训练模型的时间和计算成本较高；基于深度学习的分词方法虽 然取得了较好的效果，但也需要耗费大量的时间和计算资源进行训练。
三、研究困难
中文分词技术的研究面临着诸多困难和挑战，以下是一些主要词方法：该方法主要依靠人工编写的分词规则来进行分词。 代表性的工作包括台湾大学开发的中文分词系统“THULAC”和北京大学开发 的“PKU中文分词系统”。这些系统均基于词典和规则，具有较高的准确率和 召回率。
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
中文分词技术研究
分词算法一般有三类：基于字符串匹配、基于语义分析、基于统计。
复杂的分词程序会将各种算法结合起来以便提高准确率。
Lucene被很多公司用来提供站内搜索，但是Lucene本身并没有支持中文分词的组件，只是在Sandbox里面有两个组件支持中文分词：ChineseAnalyzer和CJKAnalyzer。
ChineseAnalyzer 采取一个字符一个字符切分的方法，例如"我想去北京天安门广场"用ChineseAnalyzer分词后结果为：我#想#去#北#京#天#安#门#广#场。
CJKAnalyzer 则是二元分词法，即将相邻的两个字当成一个词，同样前面那句用CJKAnalyzer 分词之后结果为：我想#想去#去北#北京#京天#天安#安门#门广#广场。
这两种分词方法都不支持中文和英文及数字混合的文本分词，例如：IBM T60HKU现在只要11000元就可以买到。
用上述两种分词方法建立索引，不管是搜索IBM还是11000都是没办法搜索到的。
另外，假如我们使用"服务器"作为关键字进行搜索时，只要文档包含"服务"和"器"就会出现在搜索结果中，但这显然是错误的。
因此，ChineseAnalyzer和CJKAnalyzer虽然能够简单实现中文的分词，但是在应用中仍然会感觉到诸多不便。
基于字符串匹配的分词算法用得很多的是正向最大匹配和逆向最大匹配。
其实这两种算法是大同小异的，只不过扫描的方向不同而已，但是逆向匹配的准确率会稍微高一些。
"我想去北京天安门广场"这句使用最大正向分词匹配分词结果：我#想去#北京#天安门广场。
这样分显然比ChineseAnalyzer和CJKAnalyzer来得准确，但是正向最大匹配是基于词典的，因此不同的词典对分词结果影响很大，比如有的词典里面会认为"北京天安门"是一个词，那么上面那句的分词结果则是：我#想去#北京天安门#广场。
搜索引擎的分词机制
搜索引擎的分词机制(木木长官)〃長官＂ 14:57:53今天我来给大家讲下搜索引擎的分词机制〃長官＂ 14:57:58准备下马上就开始〃長官＂ 15:00:36在搜索引擎中用户提交的搜索内容会被后台提交到数据库与数据库中的数据来对比，从中调出相应的数据。
（这些东西做程序的可能了解）与普通网站的站内搜索类似〃長官＂ 15:01:38下面举例：比如你想要搜索的是“京珠高速的火车出轨并且无一人伤亡天上也掉下冰雹”这个语句的时候〃長官＂ 15:02:40如果搜索引擎直接用你段话与数据库中的数据来对比。
肯定搜索不出来任何数据。
因为这个是我自己随便写的。
〃長官＂ 15:03:26但是搜索引擎又不能叫客户搜索不到东西，所以他们用到了中文分词和英文分词〃長官＂ 15:03:42今天主要说中文英文以后在说〃長官＂ 15:04:50当它用了分词后，用过动易CMS系统的朋友，应该知道。
他们采集后的数据，会把标题分割成2个字一组的关键词。
〃長官＂ 15:04:58比如：京珠高速的火车出轨并且无一人伤亡天上也掉下冰雹〃長官＂ 15:05:55这个标题动易的分词机制是这么分：京珠|珠高|高速|速的|的火|火车|车出|出轨|轨并|并且|且无|无一|一人|人伤|伤亡|亡天|天上|上也|也掉|掉下|下冰|冰雹它把每个字前一个和后一个自动组合，虽然不合理，但是有一定的技术含量在里面。
〃長官＂ 15:06:39之所以把词拆分开，就是为了与数据库中的相应数据来对比〃長官＂ 15:08:10搜索引擎可以这样做分词（前提是因为数据库中有相应的数据库，还有临时数据库！这些后面有介绍）〃長官＂ 15:09:03京珠|高速|的|火车|出轨|并且|无一人|伤亡|天上|也掉|下|冰雹〃長官＂ 15:09:35也可以这样分〃長官＂ 15:10:42京珠高速|的|火车出轨|并且|无一人|伤亡|天上|也|掉下|冰雹〃長官＂ 15:11:51怎么个分词方法是根据搜索引擎的数据库与算发有直接的关系〃長官＂ 15:12:22比如百度搜索引擎〃長官＂ 15:13:23这样可以简单的看出他是怎么分的〃長官＂ 15:13:27〃長官＂ 15:14:45京珠高速|的|火车出轨|并且无一|人伤亡|天上|也掉下冰雹〃長官＂ 15:16:02京|珠|高速|的|火车|出轨|并且|无|一人|伤亡|天上|也掉下冰雹〃長官＂ 15:17:22下面来看看百度搜索引擎中的分词的理解与实践〃長官＂ 15:17:48〃長官＂ 15:18:15大家可以看到这个是百度中的分法（不能一概而论）〃長官＂ 15:19:07可以看出我在上面所规划出的词〃長官＂ 15:19:10〃長官＂ 15:16:02京|珠|高速|的|火车|出轨|并且|无|一人|伤亡|天上|也掉下冰雹〃長官＂ 15:19:13这个来`〃長官＂ 15:19:41〃長官＂ 15:20:01而第二个呢〃長官＂ 15:20:08就与上面有些出入了〃長官＂ 15:21:08这些就是在数据库中所存的数据也可以说是字典〃長官＂ 15:21:17/s?wd=%BE%A9%D6%E9%B8%DF%CB%D9%B5%C4%BB%F0%B3%B5%B3%F6%B9%EC%B2%A2% C7%D2%CE%DE%D2%BB%C8%CB%C9%CB%CD%F6+%CC%EC%C9%CF%D2%B2%B5%F4%CF%C2%B1%F9%B1%A2&cl=3〃長官＂ 15:21:26大家可以打开这个地址看一下〃長官＂ 15:21:28一会在看哦〃長官＂ 15:23:20当这站上的某个页面上出现了我刚才搜索的语句，搜索引擎把他分词，当查寻不到的时候，引擎中还会在把分过的词，或者原句在从新的分词〃長官＂ 15:23:54也就是相当于比如搜索的是某个成语〃長官＂ 15:24:37胸有成竹东山再起〃長官＂ 15:25:02刚刚我用的是只能ABC打出来的〃長官＂ 15:25:49直接拼音出来胸有成竹东山再起这两个就能直接打出来。
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
过 实例 检 索 推
关 键词
研 究搜 索 引擎 的 中文 分 词 技 术 ， 不论 是
一
，
因此不 会 将细 节公 之 于众 ， 能利用 黑盒 只
方 法进 行 推导 ， 即通 过输 入检 索 提 问 ， 也 查看 结 果 情况 ， 通 过 两 个 搜 索 引 擎都 具 备 的 网 并
明 的 先后次 序 。 ２ 和 谷 歌 的中文 分 词 页快 照 功 能 查 看 各 自对 检 索 提 问 的 分 词 情
况。
表 ｌ 检 索提 问 在 百 度 和 谷 歌 中 的 分 词 情 况 中文 分 词 是 和 谷 歌 的 核 心 技 术 之
序 号
ｌ
捡 索提 问
“Ｌ海天 气 ” 一 海 天 气 ｆ ：
百 度 分 词 情 况
Ｌ 天 气 海
谷 歌分 词 情 况
２ ３ ４
４ ４
・
中国索引（ ｕ ａｏＴ ｅ ｈ ａ ｏｉｙ ｆｎｅｅ ） Ｊ ｒ ｌｆ ｈ ｉ ｃ ｔｏ Ｉ ｘｒ ｏ ｎ Ｃ ｎ Ｓ ｅ ｄ ｓ
生箜 塑（ ！ ： ： ２
索 引 与数 据库 技 术 ・
百 度 和 谷 歌 的 中 文 分 词 技 术 浅析
周 满 英
（ 海 中 医药大 学图 书馆 上 ２ １０ ） ０ ２ ３
对 用户 检索 ， 还是 做搜 索引 擎优化 ， 具有 重 都 要 意义 。 同时 ， 中文分词 技术 ， 对搜 索 引擎本 身而 言 ， 是相 当重要 ， 词 的准确 性关 系 到 也 分
HanLP分词研究
HanLP分词研究这篇⽂章主要是记录HanLP标准分词算法整个实现流程。
HanLP的核⼼词典训练⾃⼈民⽇报2014语料，语料不是完美的，总会存在⼀些错误。
这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果，这时请打开调试模式排查问题:HanLP.Config.enableDebug();那什么是语料呢？通俗的理解，就是HanLP⾥⾯的⼆个核⼼词典。
假设收集了⼈民⽇报若⼲篇⽂档，通过⼈⼯⼿⼯分词，统计⼈⼯分词后的词频：①统计分词后的每个词出现的频率，得到⼀元核⼼词典；②统计两个词两两相邻出现的频率，得到⼆元核⼼词典。
根据贝叶斯公式：\[P(A|B)=\frac{P(A,B)}{P(B)}\qquad=\frac{count(A,B)}{count(B)}\qquad \]其中\(count(A,B)\)表⽰词A和词B 在语料库中共同出现的频率；\(count(B)\)表⽰词B 在语料库中出现的频率。
有了这两个频率，就可以计算在给定词B的条件下，下⼀个词是 A的概率。
关于HanLP的核⼼词典、⼆元⽂法词典出现错误时如何处理可参考关于分词算法的平滑问题，可参考分词流程采⽤维特⽐分词器：基于动态规划的维特⽐算法。
List<Term> termList = HanLP.segment(sentence);在进⼊正式分词流程前，可选择是否进⾏归⼀化，然后进⼊到正式的分词流程。
if (HanLP.Config.Normalization){CharTable.normalization(text);}return segSentence(text);第⼀步，构建词⽹WordNet，参考：词⽹包含起始顶点和结束顶点，以及待分词的⽂本内容，⽂本内容保存在charArray数组中。
vertexes表⽰词⽹中结点的个数：vertexes = new LinkedList[charArray.length + 2]，加2的原因是：起始顶点和结束顶点。
关于百度中文分词系统研究
所谓分词就是把字与字连在一起的汉语句子分成假设干个相互独立、完整、正确的单词。
词是最小的、能独立活动的、有意义的语言成分。
电脑的所有语言知识都来自机器词典(给出词的各项信息) 、句法规则(以词类的各种组合方式来描述词的聚合现象) 以及有关词和句子的语义、语境、语用知识库。
中文信息处理系统只要涉及句法、语义(如检索、翻译、文摘、校对等应用) ,就需要以词为基本单位。
当汉字由句转化为词之后,才能使得句法分析、语句理解、自动文摘、自动分类和机器翻译等文本处理具有可行性。
可以说,分词是机器语言学的基础。
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,二者都需要到达很高的要求。
分词算法的三种主要类型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。
》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匹配,假设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) 。
通常简称为MM(Maximum Matching Method) 法。
其基本思想为:设D 为词典,MAX 表示D 中的最大词长,STR 为待切分的字串。
MM 法是每次从STR 中取长度为MAX 的子串与D 中的词进行匹配。
假设成功,则该子串为词,指针后移MAX 个汉字后继续匹配,否则子串逐次减一进行匹配。
浅谈百度分词与关键词匹配度的优化方法
浅谈百度分词与关键词匹配度的优化方法百度分词技术一直是一门学问。
对于搜索词，百度会不会进行分词，怎么分词，会影响到我们确立目标关键词及关键词排名优化的效果。
掌握好分析技术，可以提高关键词语搜索词的匹配度，从而提高网站的排名，获得精准的流量。
对于百度分词，我们需要了解百度是怎么分词，以及如何利用好分词技术来选择目标关键词。
百度是如何进行分词的对于搜索词，首先要判断百度会不会进行分词。
简单的专有名词，如“网站”“手机”“医院”这样的词肯定不会分来。
3字词如“好手机”，我们通过搜索结果来看一下可见百度也没有进行分词。
搜索其他的3字词，百度也几乎没有分词，可见3个字一下的搜索词基本都是完全匹配的。
下面对4个字的词进行搜索，“婚纱摄影”。
笔者看了前3页的搜索结果，发现从上图中可以看出百度已经对这个词就行了分词，分为“婚纱摄影”，“婚纱”，“摄影”这3个词。
从用户搜索词的匹配度来看，先从匹配度最高的词“婚纱摄影”来排序。
4个字的词百度已经进行了分词，对于更多字的搜索词，百度分词时采用的组合也会更多。
百度分词对关键词排名优化的影响通过搜索关键词，发现搜索结果的排序是按照对于搜索词的匹配程度来排序。
不管一个词有多长，百度最开始一定是按照完全匹配来查找的。
如可以搜索一篇文章的标题，搜索的第一个结果肯定是这篇文章。
匹配度越高的词，排名结果越靠前。
按照匹配度来区分的话，可以分为完全匹配和不完全匹配。
完全匹配的关键词，我们一般可以设定为网站的目标关键词，由于完全匹配，可以达到搜索的最精准。
目标关键词的设定保证精准简单，并且直观的体现在网站的标题上，精准体现。
不完全匹配的关键词，因为网站的标题，关键词、描述都是有限的，所以不能保证所有关键词都是完全匹配的。
不能完全匹配，只能分词。
在长尾词的优化上，可以使用更多的不完全匹配，这样的方法不在于精而在于量上。
百度分词技术还有很多学问，笔者也只是略懂皮毛，本篇文章只是告诉大家根据百度分词，掌握利用关键词匹配度的方法来进行优化会起到事半功倍的效果。
分词方法详解
分词方法详解分词是自然语言处理中的一项基础任务，它的目标是将一段连续的文本切分成若干个最小的、有语义单位的词语。
对于中文分词来说，由于中文没有像英文那样用空格来明确标识单词的边界，所以需要借助特定的算法和规则进行分割。
本文将详细介绍几种常见的中文分词方法。
一、基于规则的中文分词方法基于规则的中文分词方法是最早被提出并得到广泛应用的方法之一。
它通过预先定义一系列的分词规则，例如根据词典进行匹配、利用词性标注等，来进行分词操作。
这种方法的优点是简单易懂，但缺点是对于新词的处理较为困难。
二、基于统计的中文分词方法基于统计的中文分词方法是使用机器学习算法，通过对大规模语料进行训练，学习词语出现的频率和上下文信息，从而进行自动分词。
常见的统计模型有隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）。
这种方法能够较好地处理未登录词和新词，但相应地需要大量的标注数据进行训练。
三、基于深度学习的中文分词方法随着深度学习的发展，基于神经网络的中文分词方法也逐渐兴起。
通常采用的网络结构是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）或其变体，如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）。
这种方法利用神经网络对文本进行建模，能够有效地捕捉上下文信息，进而进行分词。
相比于传统的方法，基于深度学习的分词方法在分词效果上有一定的提升，但需要大量的训练数据和计算资源。
四、结合方法实际上，现实任务中往往需要结合多种方法来进行中文分词。
例如，可以使用基于规则的方法处理特定的领域词汇，再结合基于统计或深度学习的方法来处理其他部分。
这样既能够充分利用规则的优势，又能够发挥统计和深度学习方法的优势，为实际应用提供更好的分词结果。
五、评价指标对于中文分词任务的评价，常用的指标包括准确率、召回率和F1值等。
中文搜索引擎分词技术
“娱乐新闻报道”和“新闻娱乐报道”的相关提示基本完全一样。
三、如何计算相似性并排序输出
为什么增 加的都是 “娱乐新 闻”的相 关提示呢？
设每个单词都有一个权重值 IDF(word)＝rd) 是包含单词word的网页数目 得： IDF(娱乐)=log(10/1)=1 IDF(新闻)=log(10/1)=1 IDF(报道)= log(10/1)=1 权重是：娱乐=新闻=报道 IDF(娱乐,新闻,报道) = IDF(娱乐) + IDF(娱乐) + IDF(娱乐) =3 IDF(娱乐,新闻,报道) >IDF(娱乐,报道)>IDF(新闻,报道) 查询权重相同，则按照用户查询次数由高到低排序输出。
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 案例分析
中国三大搜索引擎的分词技术
第一节 中文分词技术
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
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
第三节相关提示功能分析
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。
百度中文分词原理
页面数据量，因此搜索引擎拥有一个中文词库。比如百 度现在大约有9万个中文词，那么搜索引擎就可以对千亿 级的页面进学 堂屋 顶 (刘
强大地方法)正向分法：刘 强大 地方 法。反向分法：方 法 大地 刘 强。而在这个词语当出人物(如：毛泽东)明星(如：刘 德华)检索量大的词(如：买票难) 。当然这些只是中 文分词原理的一部分，也不是全对
个词标红的原因：标红的词一所最大匹配：一直匹配到没词可配;最小匹配：匹 配出
词了算法我们把它 当成一个黑盒子，！
猫先生 /
中文分词技术的研究现状与困难
中图分类号:TP391.1 文献标识码:A 文章编号:1009-2552(2009)07-0187-03中文分词技术的研究现状与困难孙铁利,刘延吉(东北师范大学计算机学院,长春130117)摘 要:中文分词技术是中文信息处理领域的基础研究课题。
而分词对于中文信息处理的诸多领域都是一个非常重要的基本组成部分。
首先对中文分词的基本概念与应用,以及中文分词的基本方法进行了概述。
然后分析了分词中存在的两个最大困难。
最后指出了中文分词未来的研究方向。
关键词:中文分词;分词算法;歧义;未登录词State of the art and difficulties in Chinesew ord segmentation technologyS UN T ie2li,LI U Y an2ji(School of Computer,N ortheast N orm al U niversity,Ch angchun130117,China) Abstract:Chinese w ord segmentation is a basic research issue on Chinese in formation processing tasks.And Chinese w ord segmentation is a very im portant com ponent in many field of Chinese information process.The paper proposes an unsupervised training method for acquiring probability m odels that accurately segment Chinese character sequences into w ords.Then it presents a detailed analysis of the tw o great dificulties in w ord segmentation.And finally,it points out the research problems to be res olved on Chinese w ord segmentation.K ey w ords:Chinese w ord segmentation;segmentation alg orithm;ambiguity;unlisted w ords0 引言随着计算机网络的飞速普及,人们已经进入了信息时代。
seo分词关键词原理
seo分词关键词原理首先我们来看看什么是分词，想必很多朋友听过并且很好奇，什么是分词技术，如何分词搜索引擎会承认，什么又是百度分词呢?分词大家容易理解。
就是一段词用字符分开，比如标点符号，空格等。
那什么叫分词技术呢？分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行查询处理后，根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。
大家好好理解。
那么我们要理解分词技术先要理解查询处理的概念，当用户向搜索引擎提交查询后，搜索引擎接收到用户的信息要做一系列的处理。
首先是到数据库里面索引相关的信息，这就是查询处理。
那么查询处理又是如何工作的呢？很简单，如果用户提交的字符串没有超过3个中文字，就会直接到数据库索引词汇。
超过4个中文字的，首先用分隔符比如空格，标点符号，将查询串分割成若干子查询串。
举个例子。
“什么是百度分词技术” 我们就会把这个词分割成“ 什么是，百度，分词技术。
”这种分词方法叫做反向匹配法。
然后再看用户提供的这个词有没有重复词汇，如果有的话，会丢弃掉，默认为一个词汇。
接下来检查用户提交的字符串，有没有字母和数字。
如果有的话，就把字母和数字认为一个词。
好了，这就是搜索引擎的查询处理。
讲了查询处理后，大家对分词技术，尤其是中文分词技术有了一个基本的了解。
其实这里讲的都是些搜索引擎的原理。
好了，我接下来讲分词的原理，例如百度是如何来分词的呢？分词技术现今非常成熟了。
他分为3种技术：1.字符串匹配的分词方法2.词义分词法。
3.统计分此法。
一、字符串匹配的分词方法是最常用的分词法，百度就是用此种分词。
字符串匹配的分词方法又分为3中分词方法:1.正向最大匹配法什么意思呢？就是把一个词从左至右来分词。
举个例子：“不知道你在说什么”，这句话采用正向最大匹配法是如何分的呢？“不知道，你，在，说什么”与正向最大匹配法相对应的是反向最大匹配发。
2.反向最大匹配法上面我举的例子是如何分的呢"不知道你在说什么"。
20120516百度搜索算法总结—关键词分词算法
其实这段要说的在上一段已经都提到，列出来无非是将“语义分析”这一检索行为与“分词”区别开来，语义分析与分词是相辅相成的，语义分析更多的建立在分词 与用户浏览行行为及所用的关键词及输入方式索索的统计数据进行分 词的支撑与分词的匹配。
E.别音字/错别字：更多的是以用户搜索后浏览的行为积累的数据来为纠错做准备】(如结果的“人为干涉”及“垄断”都带来各种斥责，更何况SEO为了一己之利不断刷排名给用户推荐低质量的信息，那就更遭懂得并理解 搜索算法的牛人看不起了……所以看到这里，如果你觉得你很牛，就不要做SEO了，如果作为SEO你明白了作者蒋鑫鹏写此篇文章的意图，那你就站在SEM或 者网络运营、网络营销的高度来看待SEO，而不是为了半夜趴在电脑前发外链混营生而SEO。
C.分词组合分词：B中的分词显然是不够的，要更能理解用户意图，必序优先原则，紧接着是倒序和双向序列的分词组合，分析切分有个基 本的原则就是最少的切分。 此文接上文算法总结详细请点击：算法总结
一、关于中文分词：
1.中文分词难度分析
首先要说明下的是：普通用户的搜索与做SEO或者更大说熟悉网络搜索用户的搜索度google这样的第二代搜索引擎来说，采用的检索技术主要是依靠关键字来 匹配的，而用户对于关键词的理解与机器程序对于关键词的理解是有很大距离的。
2.关键词匹配度计算：
分词后，要对短语中的关键词进行“索库”，如果某个词在短语中与其他词相关性不大，将去除匹配，但是=，具体的都多分词算法还要加入相关参数计算，如顺序优先 度，倒序优先度，双序优先度，最少化切词度……(具体的算法因蒋鑫鹏学识有限，恕不能分享，在此只是一个基本思路的分析，可以供朋友们参考，另外分词中含 有很多关于标点符号、空格之外，每个句子都有进行搜索排名的(的快照;
百度商业模式
3.区域代理模式。
每个中心城市设立区域总代理，由总代理负责区域内的竞价排名业务的推广和下级 代理的发展。不同代理商设不同的分成，既激励代理商去推广竞价排名业务行官—— 李彦宏 负责新兴业务
总裁——张亚勤 负责财务运营、国 际化 、市场 等多项 工作 首席财务官——李昕晢 人力资源和 行政管理副 总裁——刘 辉 副总裁—— 朱光 副总裁—— 李明远
高级副总 裁——王劲
副总裁—— 王湛
副总裁兼CEO 助理——梁志 Fellow——• 在中文分词技术上有一定优势，更适合中国用户。另 外，对用户提交查询的关键串进行的查询处理后根 据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当用户向搜索引
擎提交查询后，搜索隐藏接的分词方法 • 2.词义分词法。 • 3.统计分此法。
• 目标用户：普通用户
• 商业用户
•
市场容量：1.收用户首选份额较小
1.竞价排名收入 2.技术转让 3.网络广告 4.无线搜索 5.其力 2.精于中国市场，更懂中文 3.创新。如竞价排的说是一种学习，完全从搜索 引擎的高、影响大的营销活理百 度销售体系， 包括直销分 公司，渠道 部、大客户 销售等工作
担任总法 律顾问、 兼任CEO 助理负责 人力资源 建设和行 政的相关 工作
负责 市场公关、 政府事务 和新 闻等多项 工作现负责管 理百 作
核心骨干：共11人
• • • • 海外留学经历：5人 有海内外工作经历：6人 硕士以上学位：7人 双学位：8人（包含北大、清华、耶鲁、中科院等名牌院 校） • 媒体知名红人：9人
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
baidu分词算法分析之一来自：中科院软件所作者：张俊林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?那么什么样的字符串才满足被切割的条件呢?简单说来,如果字符串只包含小于等于3个中文字符的话,那就保留不动,当字符串长度大于4个中文字符的时候,百度的分词程序才出马大干快上,把这个字符串肢解掉.怎么证明呢?我们向百度提交”电影下载”,看看返回结果中标为红字的地方,不难看出来,查询已经被切割成<电影,下载>两个单词了,说明分词程序已经开工了,如果是比4个中文字符更长的字符串,那分词程序就更不客气了,一定大卸八块而后快.我们来看看三个字符的情况,提交查询”当然择”,看起来这个查询不伦不类,那是因为我希望看到这个字符串被切分为<当然,择>,返回结果365篇相关页面,翻到最后一页,发现标红的关键字都是”当然择”连续出现的情况,好像没有切分,但是还不确定,那么再提交人工分好的查询”当然择”看看,返回结果1,090,000篇,基本上可以确定没有进行分词了,当然另外一种解释是:对于三个字符先切分,然后将切分后的结果当作一个短语查询,这样看到的效果和没有切分是相似的.但是我倾向于判断百度对于少于3个字符的串没有切分,奥卡姆不是说了么”如无必要,勿增实体”,干吗做无用功呢.那么如果没有切分,会有一个随之而来的问题,怎么从索引库里面提取未切分的字符串呢?这牵扯到索引的问题,我觉得百度应该采取了两套索引机制,一种是按照单词索引,一种是按照N-GRAM索引,至于索引的具体问题,以后在详细论述.下面我们看看百度是采取的何种分词算法,现在分词算法已经算是比较成熟了,有简单的有复杂的,比如正向最大匹配,反向最大匹配,双向最大匹配,语言模型方法,最短路径算法等等,有兴趣的可以用GOOGLE去搜索一下以增加理解.这里就不展开说了.但是要记住一点的是:判断一个分词系统好不好,关键看两点,一个是消除歧义能力;一个是词典未登录词的识别比如人名,地名,机构名等.那么百度用的是什么方法?我的判断是用双向最大匹配算法.至于怎么推理得出的,让我们一步步来看.当然,这里首先有个假设,百度不会采取比较复杂的算法,因为考虑到速度问题.我们提交一个查询”毛泽东北京华烟云”,又一个不知所云的查询,尽管不知所云但是自有它的道理,我想看看百度的分词是如何消歧以及是否有词典未登录词的识别的功能,如果是正向最大匹配算法的话,那么输出应该是:”毛泽东/北京/华/烟云”,如果是反向最大匹配算法的话,那么输出应该是:”毛/泽/东北/京华烟云”,我们看看百度的分词结果:”毛泽东/北/京华烟云”,一个很奇怪的输出,跟我们的期望相差较多,但是从中我们可以获得如下信息:百度分词可以识别人名,也可以识别”京华烟云”,这说明有词典未登录词的识别的功能,我们可以假设分词过程分为两个阶段:第一阶段,先查找一个特殊词典,这个词典包含一些人名,部分地名以及一些普通词典没有的新词,这样首先将”毛泽东”解析出来,剩下了字符串”北京华烟云”,而”北/京华烟云”,可以看作是反向最大匹配的分词结果.这样基本说得通.为了证明这一点,我们提交查询”发毛泽东北”,我们期望两种分词结果,一个是正向最大匹配<发毛,泽,东北>,一个是上述假设的结果<发,毛泽东,北>,事实上百度输出是第二种情况,这样基本能确定百度分词采取了至少两个词典,一个是普通词典,一个是专用词典(人名等).而且是专用词典先切分,然后将剩余的片断交由普通词典来切分.继续测验,提交查询”古巴比伦理”,如果是正向最大匹配,那么结果应该是<古巴比伦,理>,如果是反向最大匹配,那么结果应该是<古巴,比,伦理>,事实上百度的分词结果是<古巴比伦,理>,从这个例子看,好像用了正向最大匹配算法;此外还有一些例子表明好像是使用正向最大匹配的;但是且慢,我们看这个查询”北京华烟云”,正向最大匹配期望的结果是<北京,华,烟云>,而反向最大匹配期望的结果是<北,京华烟云>,事实上百度输出的是后者,这说明可能采用的反向最大匹配;从这点我们可以猜测百度采用的是双向最大匹配分词算法,如果正向和反向匹配分词结果一致当然好办,直接输出即可;但是如果两者不一致,正向匹配一种结果,反向匹配一种结果,此时该如何是好呢?从上面两个例子看,在这种情况下,百度采取最短路径方法,也就是切分的片断越少越好,比如<古巴,比,伦理>和<古巴比伦,理>相比选择后者,<北京,华,烟云>和<北,京华烟云>相比选择后者.还有类似的一些例子,这样基本可以解释这些输出结果.但是仍然遗留的问题是:如果正向反向分词不一致,而且最短路径也相同,那怎么办?输出正向的还是反向的结果?我们再来看一个例子.提交查询”遥远古古巴比伦”,这个查询被百度切分为<遥远,古古,巴比伦>,说明词典里面有”巴比伦”,但是是否有”古巴比伦”这个词汇不确定,此时看不出是正向切分还是反向切分得出的结果,换查询为”遥远古巴比伦”,此时被切分为”遥远/古巴比伦”,这说明词典里面有”古巴比伦”这个词汇,这说明了”遥远古古巴比伦”是正向最大匹配的结果.那为什么”遥远古古巴比伦”不会被反向切分为”遥/远古/古巴比伦”呢,百度的可能选择是这种情况下选择单字少的那组切分结果.当然还可以继续追问:如果切分后单字也一样多,那怎么办?最后看一个例子,查询”王强大小:”,百度将其切分为”王/强大/小”,是正向切分的结果,如果是反向的会被切分为”王/强/大小”,这说明有歧义而且单字也相同则选择正向切分结果.OK,看到这里可能头已经有些晕了,最后总结一下百度的分词算法,当然里面还是有猜测的成分,算法如下:首先查询专用词典(人名,部分地名等),将专有名称切出,剩下的部分采取双向分词策略,如果两者切分结果相同,说明没有歧义,直接输出分词结果.如果不一致,则输出最短路径的那个结果,如果长度相同,则选择单字词少的那一组切分结果.如果单字也相同,则选择正向分词结果..百度一直宣传自己在中文处理方面的优势,从上面看,分词算法并无特殊之处,消歧效果并不理想,即使百度采取比上述分词算法复杂些的算法也难以说成是优势,如果说百度有优势的话,唯一的优势就是那个很大的专用词典,这个专用词典登录了人名(比如大长今),称谓(比如老太太),部分地名(比如阿联酋等),估计百度采用学术界公布的比较新的命名实体识别算法从语料库里面不断识别出词典未登录词,逐渐扩充这个专门词典.如果这就是优势的话,那么这个优势能够保持多久就是个很明显的问题.baidu分词算法分析之二文章作者: 张俊林文章来源: 中科院软件所文章编辑: urlSpelling Checker拼写检查错误提示(以及拼音提示功能)拼写检查错误提示是搜索引擎都具备的一个功能,也就是说用户提交查询给搜索引擎,搜索引擎检查看是否用户输入的拼写有错误,对于中文用户来说一般造成的错误是输入法造成的错误.那么我们就来分析看看百度是怎么实现这一功能的.我们分析拼写检查系统关注以下几个问题:(1)系统如何判断用户的输入是有可能发生错误的查询呢?(2)如果判断是可能错误的查询输入,如何提示正确的词汇呢?那么百度是如何做的呢?百度判断用户输入是否错误的标准,我觉得应该是查字典,如果发现字典里面不包含这个词汇,那么很有可能是个错误的输入,此时启动错误提示功能,这个很好判断,因为如果是一个正常词汇的话,百度一般不会有错误提示,而你故意输入一个词典不可能包含的所谓词汇,此时百度一般会提示你正确的检索词汇.那么百度是怎么提示正确词汇的呢?很明显是通过拼音的方式,比如我输入查询" 制才",百度提供的提示词汇为: “制裁质材纸材",都是同音字.所以百度必然维持着一个同音词词典,里面保留着同音词信息,比如可能包含着下面这条词条: “zhi cai à制裁,质材,纸材",另外还有一个标注拼音程序,现在能够看到的基本流程是: 用户输入" 制才",查词典,发现没有这个词汇,OK,启动标注拼音程序,将" 制才"标注为拼音"zhi cai",然后查找同音词词典,发现同音词" 制裁,质材,纸材",那么提示用户可能的正确拼写.整体流程看起来很简单,但是还有一些遗留的小问题,比如是否将词表里面所有同音词都作为用户的提示信息呢?比如某个拼音有10个同音词,是否都输出呢?百度并没有将所有同音词都输出而是选择一定筛选标准,选择其中几个输出.怎么证明这一点?我们看看拼音"liu li"的同音词,紫光输入法提示同音词汇有" 流丽流离琉璃流利"4个,我们看看百度返回几个,输入"流厉"作为查询,这里是故意输入一个词典不包含的词汇,这样百度的拼写检查才开始工作,百度提示: " 琉璃刘丽刘莉",这说明什么?说明不是所有同音词都输出,而是选择输出,那么选择的标准是什么?我能够猜测到的方法是对于用户查询LOG进行统计,提取用户查询次数多的那些同音词输出,如果是这样的话,上面的例子说明用户搜索"琉璃"次数比其它的都要高些,次之是" 刘丽",再次是" 刘莉",看来大家都喜欢查询自己或者认识的人的名字.另外一个小问题:同音词词典包含2字词,3字词,那么是否包含4字词以及更长的词条?是否包含一字词? 这里一字词好回答,不用测试也能知道肯定不包含,因为你输入一个字,谁知道是否是错误的呢?反正只要是汉字就能在词表里面找到,所以没有判断依据.二字词是包含的,上面有例子,三字词也包含,比如查询"中城药"百度错误提示:"中成药",修改查询为"重城药",还是提示"中成药" ,再次修改查询"重城要",百度依然提示"中成药". 那么4字词汇呢?百度还是会给你提示的,下面是个例子:输入:静华烟云提示京华烟云输入:静话烟云提示京华烟云输入:静话阎晕提示京华烟云那么更长的词汇是否提示呢?也提示,比如我输入: "落花世界有风军",这个查询是什么意思,估计读过古诗的都知道,看看百度的提示"落花时节又逢君",这说明什么?说明同音词词典包含不同长度的同音词信息,另外也说明了百度的核心中文处理技术,也就是那个词典,还真挺大的.但是,如果用户输入的查询由两个或者两个以上子字符串构成,那么百度的错误提示功能就***了,比如输入查询"哀体",百度提示"艾提挨踢",但是.输入为"我哀体",则没有任何错误提示.还有一个比较重要的问题:如果汉字是多音字那么怎么处理?百度呢比较偷懒,它根本就没有对多音字做处理.我们来看看百度的一个标注拼音的错误,在看这个错误前先看看对于多音字百度是怎么提示错误的,我们输入查询"俱长",百度提示"剧场局长", “俱长"的拼音有两个:"ju zhang /ju chang" ,可见如果是多音字则几种情况都提示..现在我们来看看错误的情况, 我们输入查询"剧常",百度提示":剧场局长",提示为"剧场"当然好解释,因为是同音字,但是为什么"局长"也会被提示呢?这说明百度的同音字词典有错误,说明在"ju chang"这个词条里面包含"局长"这个错误的同音词.让我们顺藤摸瓜,这个错误又说明什么问题呢?说明百度的同音词典是自动生成的,而且没有人工校对.还说明在自动生成同音词典的过程中,百度不是根据对一篇文章标注拼音然后在抽取词汇和对应的拼音信息获得的,而是完全按照某个词典的词条来标注音节的,所以对于多音字造成的错误无法识别出来,如果是对篇章进行拼音标注,可能就不会出现这种很容易发现的错误标注. 当然还有另外一种解释,就是"局长"是故意被百度提示出来可能的正确提示词汇,因为考虑到南方人"zh"和"ch"等前后鼻音分不清么,那么是这样的么?我们继续测试到底是何种情况.是百度有错误还是这是百度的先进的算法?我们考虑词汇"长大",故意错误输入为"赃大",如果百度考虑到了前后鼻音的问题,那么应该会提示"长大",但是百度提示是"藏大".这说明什么?说明百度并没有考虑前后鼻音问题,根本就是系统错误. 我们输入查询"悬赏",故意将之错误输入为"悬桑",没有错误提示,说明确实没有考虑这种情况.前鼻音没有考虑,那么后鼻音考虑了么,我们输入":经常",故意改为后鼻音"经缠",百度提示为"经产经忏",还是没有考虑后鼻音.这基本可以确定是百度系统的错误导致.根据以上推导, 我们可以得出如下结论:百度是将分词词典里面每个词条利用拼音标注程序标注成拼音,然后形成同音词词典,所以两个词典是同样大的,而且这个词典也随着分词词典的增长而在不断增长. 至于标注过程中多音字百度没有考虑,如果是多音字就标注成多个发音组合,通过这种方式形成同音词词典.这样的同音词词典显然包含着很多错误.最后一个问题:百度对于英文进行拼写检查么?让我们试试看,输入查询"china",不错,搜到不少结果,专注中文搜索的百度还能搜索到英文,真是意外的惊喜.变换一下查询"chine",会更加意外惊喜的给我们提示"china"吗?百度提示的是: 吃呢持呢,原来是不小心触发了百度的拼音搜索功能了.那么拼音搜索和中文检查错误是否采用同一套同音词词典呢,让我们来实验一下,搜索"rongji", 百度提示" 榕基溶剂容积",OK,换个中文查询"容机",百度提示" 榕基溶剂容积",看来使用的是同一套同音词词典.也就是说百度的中文纠错和拼音检索使用的机制相同,中文纠错多了一道拼音注音的过程而已.难道这就是传说中那个百度的"事实上是一个无比强大的拼音输入法"的拼音提示功能么?最后让我们总结归纳一下百度的拼写检查系统:后台作业: (1)前面的文章我们说过,百度分词使用的词典至少包含两个词典一个是普通词典,另外一个是专用词典(专名等),百度利用拼音标注程序依次扫描所有词典中的每个词条,然后标注拼音,如果是多音字则把多个音都标上,比如"长大",会被标注为"zhang da/chang da"两个词条.(2)通过标注完的词条,建立同音词词典,比如上面的"长大",会有两个词条: zhang daà长大" , chang daà长大.(3)利用用户查询LOG频率信息给予每个中文词条一个权重;(4)OK,同音词词典建立完成了,当然随着分词词典的逐步扩大,同音词词典也跟着同步扩大;拼写检查:(1)用户输入查询,如果是多个子字符串,不作拼写检查;(2)对于用户查询,先查分词词典,如果发现有这个单词词条,OK, 不作拼写检查;(3)如果发现词典里面不包含用户查询,启动拼写检查系统;首先利用拼音标注程序对用户输入进行拼音标注;(4)对于标注好的拼音在同音词词典里面扫描,如果没有发现则不作任何提示;(5)如果发现有词条,则按照顺序输出权重比较大的几个提示结果;拼音提示:(1)对于用户输入的拼音在同音词词典里面扫描,如果没有发现则不作任何提示;(2)如果发现有词条,则按照顺序输出权重比较大的几个提示结果;baidu分词算法分析之三对百度分词算法的进一步分析上面说过,经过分析得出百度的分词系统采用双向最大匹配分词,但是后来发现推理过程中存在一个漏洞,而且推导出来的百度分词算法步骤还是过于繁琐,所以进一步进行分析,看看是否前面的推导有错误.那么以前的分析有什么漏洞呢?我们推导百度分词有反向最大匹配的依据是百度将"北京华烟云"分词为<北,京华烟云>,从这里看好像采用了反向最大匹配,因为正向最大匹配的结果应该是<北京,华,烟云>,但是由此就推论说百度采用了双向最大匹配还是太仓促了,前面文章我们也讲过,百度有两个词典,一个普通词典,一个专有词典,而且是专有词典的词汇先切分,然后将剩余片断交给普通词典去切分.所以上面的"北京华烟云"之所以被切分成<北,京华烟云>,另外一个可能是:京华烟云这个词汇是在专有词典里面存储的,所以先分析,这样得出"京华烟云",剩下"北",没什么好切分的,所以输出<北,京华烟云>.这里只是假设,那么是否确实"京华烟云"在专有词典呢?我们再看一个例子"山东北京华烟云",百度切分的结果是<山东,北,京华烟云>,如果"京华烟云"在普通词典,如果是反向切分,那么结果应该是<山,东北,京华烟云>,如果是正向切分应该是<山东,北京,华,烟云>,无论如何都分不出<山东,北,京华烟云>.这说明什么?说明"京华烟云"是在那个专有词典,所以先切分出"京华烟云",然后剩下的"山东北"交由普通词典切分,明显是正向最大匹配的结果输出<山东,北>.当然按照我们在第一篇文章的算法推导"山东北"的切分也会得出<山东,北>的结论,但是明显比正向最大匹配多几个判断步骤,既然效果一样,另外一个更加简洁的方法也能说得通,那当然选择简便的方法了.所以初步判断百度采取的是正向最大匹配.我们继续测试采用何种分词算法,为了减少专有词典首先分词造成的影响,那么查询里面不能出现相对特殊的词汇,构筑查询"天才能量级",这里应该没有专有词典出现过的词汇,百度切分为<天才,能量,级>,看来是正向最大匹配的结果.另外,如果所有查询词汇都出现在专有词典,那么采取的是何种方法?这样首先就得保证词汇都出现在专有词典,这么保证这一点呢?我们构造查询"铺陈晓东方",百度切分为<铺,陈晓东,方>,可以看出"陈晓东"是在专有词典的所以先切分出来.另外一个例子"山东京城",百度切分为<山东,京城>,说明"东京"是在普通词典的.OK,构造查询"陈晓东京华烟云",通过前面分析可以看出两个词汇都在专有词典里面,百度切分为<陈晓东,京华烟云>,说明对于专有词典词汇也是采取正向最大匹配或者双向最大匹配.那么使用反向最大匹配了吗? 构造查询例子"陈晓东方不败",首先我们肯定"陈晓东"和"东方不败"都是在专有词典出现的,如果是正向切分,那么应该是<陈晓东,方,不败>或者<陈晓东,方,不,败>如果是反向切分则是<陈,晓,东方不败>,可以看出百度的切分是<陈晓东,方,不败>或者<陈晓东,方,不,败>,说明采用的是正向最大匹配.通过分析,百度的词典不包含"不败"这个单词,所以实际上百度的切分结果是<陈晓东,方,不,败>,很明显这和我们以前推导的算法是有矛盾的,所以以前的分析算法确实有问题,所以结论是百度采取的是正向最大匹配算法.重新归纳一下百度的分词系统: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,最后输出结果.另外,GOOGLE也是采用正向最大匹配分词算法,不过好像没有那个专用词典,所以很多。