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
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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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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
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。
jieba的三种分词模式
jieba的三种分词模式
jieba是一个流行的中文分词工具，它提供了三种分词模式，
分别是精确模式、全模式和搜索引擎模式。
首先是精确模式，它试图将句子最精确地切开，适合文本分析。
在这种模式下，jieba会尽量将句子切分成最小的词语单元，从而
得到更准确的分词结果。
其次是全模式，它将句子中所有可能的词语都切分出来，适合
搜索引擎构建倒排索引或者实现高频词提取。
在这种模式下，jieba
会将句子中所有可能的词语都切分出来，包括一些停用词和无意义
的词语。
最后是搜索引擎模式，它在精确模式的基础上，对长词再次切分，适合搜索引擎构建倒排索引。
在这种模式下，jieba会对长词
再次进行切分，以便更好地匹配搜索引擎的检索需求。
这三种分词模式可以根据具体的应用场景和需求进行选择，以
达到最佳的分词效果。
精确模式适合对文本进行深入分析，全模式
适合构建倒排索引或者提取高频词，搜索引擎模式则适合搜索引擎
的检索需求。
通过合理选择分词模式，可以更好地满足不同场景下的分词需求。
中文搜索引擎的自动分词算法
中文搜索引擎的自动分词算法!"#$%&’#(#($)!*+$’(#,-.$/#,01,()0.01,&’&2#0’30&’2,4)+()0蒋微5西南财经大学成都67889:;<摘要=提出了基于关键词搜索的两种自动分词算法>均以双词及三词作为搜索的最小单位5或基本单位;>一种以栈实现?一种不借助栈且动态匹配实现>通过此两种算法均可进行发布网站@网页前网名入数据库的关键词标识提取及实现匹配后有效性的确认?以提高中文搜索引擎的搜索准确率及获得由网名入数据库前后同步性决定的快速响应><关键词=中文搜索引擎?自动分词?栈?非栈?关键词搜索!A 3B C !1B D E FG H I F J G K I L I L F MG N O F K L I P Q RS G R T UF MV T W E F K UR T G K X P L M OG K TO L Y T ML MI P L RG K I L X N T ?L ME P L X PI E FE F K U RF K I P K T TE F K U R G K T H R T U G R I P T Q L M L Q H Q H M L I 5F K S G R L X H M L I ;L MR T G K X P L M O ?F M T L R L Q J N T Q T M I T U S W H R T F Z R I G X V ?G M U I P T F I P T K L R M F I S H I S W I P TE G WF Z U W MG Q L X Q G I X P L M O [\F I PG N O F K L I P Q R X G MT ]I K G X I I P T V T W E F K U L U T M I L Z L X G I L F MZ K F Q G M T I E F K VM G Q T T M I T K L M O I P T U G I G S G R T S T Z F K T S K F G U X G R I M T I M F U ?Z K F M I J G O T ?G M U X F M Z L K Q I P T Y G N L U L I W G Z I T K Q G I X P L M O R F G R I F L Q J K F Y T I P T P L O PG X XH K G X W F Z ^P L M T R T X P G K G XI T K R T G K X PT M O L M OG M UG X P L T Y T _H L X VK T R J F M R T U T I T K Q L M T US WR W M X P K F M L R Q S T Z F K T G M UG Z I T K M T I E F K VM G Q T T M I T K L M OI P T U G I G S G R T [‘4a bc C d 3^P L M T R T X P G K G X I T K R T G K X PT M O L M O ?G H I F J G K I L I L F M ?R I G X V ?M F M R I G X V ?V T W E F K UR T G K X P自动分词系统是为中文搜索做预期和基础性的工作>通过常用词库的支持?它能在一定程度上智能地根据用户需要搜索到相关网站@网页及内容>本文将以类^语言描述两种不同的分词算法>e 算法的支撑e [e 操作对象定义75双词;f 存在于词库中以两个字构成的常用词>定义g 5三词;f 存在于词库中以三个字构成的常用词>算法的操作对象?即基本单位为双词或三词>范围缩小的依据为f h 单字词应以直接匹配的方式实现i j 四字或五字构成的词可用直接匹配的方式实现?其中可分解成若干双词或三词的词也可用逻辑组合的方式实现搜索>e [k 基本词词性针对网名?l 自动分词m 的分词范围缩小在动词和名词上?其余为非重要成分>e [n 词库作为自动分词系统的基础和载体?词库是必然的>要求对汉语常用词作穷举式的逐一调整录入?并以名词和动词进行分类得到词库>词库是本文算法的前提>k 算法的实现k [e 算法k [e [e 算法框架此算法从左至右?以双词为基准?向右扩展>若发现同一个字或一个词包含在左右相邻的两常用词内?则经判断分析?筛选出合乎逻辑的关键词入关键词组?防止了l 断章取义m 的可能>特点为实现了无回溯的确定性算法>注意f 此算法以双词为研究起点?同时进行关键词为三个字的词即三词的提取>前两字不为词?三个字才为词的情况由子程序X P G K o p T ]I qF K U 5X F M R I X P G K o;解决>k [e [k 算法的实现变量说明f R H Q rr 关键词计数器>s \rr 作为当前基准的双词对象>V T W t u rr 关键词组>v D r 当前双词向右扩展一位所得为三词>\r 当前双词的右两个字组成双词>w r 当前双词的右字向右扩展一位成双词>D r 当前双词的右三个字组成三词>o g 88g 8789收到?g 88g 8x g y 改回oo蒋微?女?7y z 7年生?y y 级在读本科生?攻读方向f 信息工程?信息管理>{6g {5总g z z ;中文搜索引擎的自动分词算法g 88g 年表!研究生态学课题"#$%&’()’)*+,-$./*+,01$2#3456789:研究;:研究生;:生态;:生态学;9:研究;:生态;<:生态;:生态学;1=>>1=>><:生态学;:课题;?:课题;1=>>1=>>1=>>?:课题;1=>>表@AA 操作词入栈过程AA"#$%"#B C DE F9F/:研究;G 90/:研究生;G 90<F/:研究;G 90/:研究生;G 90?F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90H F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90I F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90JF/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:课题;G 90表K AA 分词过程AA"#$%"#B C D&3)3*+,-$./*+,0L C #M 4NEF/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:课题;90E9F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:课题;G 90/:生态学;G 909:课题;<F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:生态;G 90<:生态学;/:生态;G E 0?F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G E 0/:研究生;G 90/:研究生;G E 0H F/:研究;G 90/:研究生;G E 0/:研究;G 90IF/:研究;G 90?:研究;OP 当前双词的右字向右扩展两位成三词Q 用到的数据结构R F 6$S M N $19E #.%$6$S *#5+C #T C U B 5V 456/W 0G X )Y Z $,$N #G )Y Z $,$N #D $./10G M N #*+,G 因篇幅所限[算法程序略Q@\!\K 分析过程举例例:研究生态学课题;[如表9所示Q @\@算法二@\@\!算法框架从算法一可以看出[自动分词的实质在于以当前词为基准[尽可能地向右扩展[在正确分词的基础上[取当前词字数最大Q 若换一个思路[从左至右分词[算法将更简炼[层次将更清晰Q 本节将介绍此种算法Q 特点为R 用栈实现且栈内元素内含有淘汰标识符的结构体Q @\@\@算法的实现变量说明R&’P 作为当前操作对象的"$Z $,$N #元素Q )3P 栈顶"$Z $,$N #元素Q &3\V 678P 作为当前操作对象的基本词Q &3\*N P 当前基本词的淘汰标识量Q )3\V 678P 栈顶基本词Q )3\*N P 栈顶基本词的淘汰标识量Q *+,P 关键词计数器Q D $./0P 关键词组Q ’[)P ]N M #"%子程序的局部变量QV 67M 8P M 为正[表基本词的前M 个字G M为负[表基本词的后M 个字G M 属于7^<[^9[9[<8Q 用到的数据结构RF 6$S M N $")L _-]1])"]‘Y <E F 6$S M N $")L _-]1_&Y aY 1)9E F 6$S M N $19E #.%$6$S *#5+C #T C U B 5V 6/W 0G M N #*N G X "Y Z $,$N #G #.%$6$S *#5+C #T "Y Z $,$N #A b B *$G "Y Z $,$N #A #4%G M N #*#B C D *M c $G X >"#B C DG #.%$6$S *#5+C #T C U B 5D V /W 0G X -Y Z $,$N #G -Y Z $,$N #D $./10G M N #*+,dEG >"#B C D"G 因篇幅所限[算法二程序略Q@\@\K 分析过程举例例R :研究生态学课题;[如表<e表?所示Q K 实验结果实验对象为:搜狐;网中随机抽取的<E E 句网名Q 实验结果7准确率8为R 算法一9E E f[算法二g g \I fQh 分析及结论两种算法对自动分词有较高的准确率Q 算法一可完全胜任中文的自动分词G 算法二有E \I f 的偏差[均为某一网名中有两个或两个以上不相互覆盖且相隔不远的基本词[包含有同一个字或双词而丢失了其中一个基本词Q 解决的办法[可以对栈内元素增添一个覆盖位标识Q针对内容搜索[拟定对中文搜索的下一个研究目标为实现内容搜索的按语义查找Q参考文献9严蔚敏[吴伟民\数据结构G 北京R 清华大学出版社[9g g J R H JiH WjW <j 第9I 卷第J 期电脑开发与应用7总<k g 8。
分词技术
中文自动分词技术中文自动分词，是对索引库中的网页文件进行预处理的一个重要步骤。
它工作在搜索引擎的网页预处理阶段：在它之前，相关程序已经对从网页库中取出的网页文件进行了处理，获取了其中title 、anchor、url等信息，并将html语法部分删除，形成了由网页中文本部分组成的字符串。
分词器做的工作，就是把这个字符串按照语意进行分解，使他成为一组能标识该网页的词的集合。
对于英文，最小的语法单位和语意单位都是单词。
由于英语的书写习惯把单词与单词之间用一个空格分开，所以很容易依靠空格来分解整篇文章，在这个问题上基本不费力气。
但是对于中文，情形就大不相同。
中文里面最小语法单位是字但是最小语意单位是词。
如果以字为单位来切分整篇文章，处理起来比较容易，但是带来的时间及空间消耗是非常大的。
更重要的是一个字根本无法准确表述一个意思，很容易想象出，假设以字为单位来进行切词，用户搜索的结果很可能与用户原本的意图风马牛不相及。
所以，要准确的标识语意，对于中文文章必须将其切分成汉语词的集合。
但是要准确的按照文章语意来切分词不是件容易的事情，例如，对于句子："中华人民共和国 "，其中"中华"和"华人"都是词，在这句话中我们知道应该按照"中华"来切词；但是对于句子"参与投资的外商中华人占绝大多数"，这时又该按照"华人" 来切分。
人处理这些问题是比较简单的，但是机器实现起来就难了。
2.2 目前搜索引擎中中文分词状况有消息说，Google的中文分词技术采用的是美国一家名叫 Basis Technology （ ）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（ ）提供的分词技术。
在该文（[1]）中,作者对以上所述的三个引擎分别使用关键字"和服"进行了查询，结果差强人意。
中文分词技术在搜索引擎中的探讨
【 ｂｔａ ｔＴ ｉ ｐ ｐｒｄｓｃｓｅ ｎ ｔｅ ｄｓｒ ｔ ｎ ｏ ｒｈ ｔ ｆｗ ｒ ｅｍｅｔｔ ｎ ｔｃｎ ｌｇ ｏ ｅｒｈ ｅｇｎ ｅｐｙ ｕｔｅｍｏ ， Ａ ｓ ｃ］ｈｓ ａｅ ｉ ｕｓｄ ｏ ｈ ｅｃ ｐｉ ｆａ ｔｍｅｃ ｏ ｏｄ ｓｇ ｎａ ｏ ｅｈ ｏ ｙ ｆｒｓａｃ ｎｉｅ ｄｅ ｌ，ｒ ｒ ｒ ｉ ｒ ｓ ｉ ｏ ｉ ｉ ｉ ｏ ｆ ｈ ｅｔ
页 集 合 为
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由于 ｗａ ｂ 并不在系统 ｓ的词典 中， 所以与 ｗ 相应 的关系 ｒ ｗ ， （ ） 以 Ｐ 示 系 统 开 发不 同 ， 联 网 搜 索 引擎 技 术 要 求 词 语 切 分 技 术 具 有 实 战 能 互 因此 我 们 无 法 直 接 通 过 系统 Ｓ获 得 这 个需 要 重 力 。在 互 联 网上 应 用 时 ， 义 切分 （ 叉 歧 义 和 组 合 歧 义 ） 歧 交 的消 解 技 术 也 无 法 从 索 引 中得 到 。 仍 会 碰 到解 决 不 了的 难题 。现 在 最 棘手 的可 能 是 “ 词 ” 新 问题 。“ 词 ” 新 进 行 信 息 提 取 的 最 佳 集 合 Ｐｗ＋， 们 将 首 先 通 过 下 面 的方 法 来 构 新 （ １我 （ 更 大 的作 废 网页 集 合 ｗ 通过 对 （＋ 合 中网 页 ， ｗ） 集 可 定 义 为词 典 或 训 练 语 料 中没 有 的词 。 本 文 在 介 绍 中文 分 词 的 同 时 造 一 个 比 Ｐｗ 而
科技信息
ＯＩ 论坛 ０ Ｔ
２０ ０９年
第 ３ 期 ５
中文分词技术在搜索引擎中的探讨
顾 爱华 １ 赵 ｌ ８ 泉 周 塔 ’ 彭 昱静 ’ 卫 丽 ’ 徐 莹莹 ’ 邹 盛荣 ’
中文搜索引擎技术
利用词序列中的统计规律 ，通过模型参数来描述词 与词之间的关系。
基于序列标注的方法，考 虑词与词之间的依赖关系 ，通过训练数据来学习模 型参数。
利用序列信息，通过循环 神经网络来捕捉词与词之 间的依赖关系。
改进版的RNN，能够更好地 基于自注意力机制的模型 处理序列中的长期依赖关系。 ，通过多层的自注意力机
02
中文搜索引擎核心技术
网页抓取技术
网页抓取
是指搜索引擎通过爬虫程序对互联网上的网页进 行自动检索，收集网页信息的过程。
广度优先搜索
从根网页开始，尽可能宽地搜索整个网页。
ABCD
深度优先搜索
从起始网页开始，沿着链接深入，尽可能深的搜 索整个网页。
增量抓取
随着互联网信息的更新，定期重新抓取网页并更 新索引。
详细描述：中文搜索引擎的发展可以分为四个阶段。第 一阶段是目录式搜索，即人工编辑分类目录，用户通过 点击目录来查找信息。第二阶段是关键词搜索，搜索引 擎通过爬虫技术自动抓取网页，并根据关键词匹配进行 检索。第三阶段是全文搜索，搜索引擎不仅能匹配关键 词，还能对网页内容进行深度理解和分析，提高搜索结 果的准确性和相关性。第四阶段是智能推荐，结合机器 学习和人工智能技术，根据用户的搜索历史和行为，推 送个性化的搜索结果和智能推荐。
互联网内容的多样性
中文语言具有丰富的表达方式和语义歧义，这给搜索引擎的语义理解和匹配带来了 挑战。
搜索引擎需要具备强大的自然语言处理能力，能够理解中文的语义和语境，以便更 准确地匹配用户查询和网页内容。
搜索引擎需要支持多种媒体内容，如文字、图片、视频、音频等，以满足用户多样 化的信息需求。
互联网内容的低质与虚假信息
协同过滤
利用用户的行为数据，找出相似的用 户或物品，进行推荐。
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 /
分词技术说明
分词技术文档说明一.基本介绍1.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的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行分词的一种技术。
2.数据处理我们要理解分词技术先要理解一个概念。
那就是查询处理，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。
步骤如下所示：(1).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，把用户提交的字符串没有超过3个的中文字，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。
(2).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。
这就是搜索引擎的查询处理。
3.分词原理（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，就是关键词前后组合内容被认为粘性相差不大，而搜索结果中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。
二.技术说明Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎ik ：采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，多子处理器分析模式。
jieba分词的几种分词模式
jieba分词的几种分词模式
jieba分词是一种常用的中文分词工具，它支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式和自定义词典模式。
1. 精确模式，精确模式是指尽可能将句子中的词语精确地切分
出来，适合做文本分析和语义分析。
在精确模式下，jieba分词会
将句子中的词语按照最大概率切分出来，以保证分词结果的准确性。
2. 全模式，全模式是指将句子中所有可能的词语都切分出来，
适合用于搜索引擎构建倒排索引或者快速匹配。
在全模式下，jieba
分词会将句子中的所有可能词语都切分出来，以保证句子中的所有
词语都能被检索到。
3. 搜索引擎模式，搜索引擎模式是介于精确模式和全模式之间
的一种模式，它会对长词再次进行切分，适合用于搜索引擎的查询
分词。
在搜索引擎模式下，jieba分词会对长词进行再次切分，以
保证更多的词语能够被搜索到。
4. 自定义词典模式，自定义词典模式是指用户可以自行添加自
定义的词典，以保证特定领域的专有名词或者新词能够被正确切分。
在自定义词典模式下，jieba分词会优先使用用户自定义的词典进行分词，以保证分词结果的准确性和完整性。
这些分词模式能够满足不同场景下的分词需求，用户可以根据具体的应用场景选择合适的分词模式来进行文本分词处理。
lucene 中文分词方法
lucene 中文分词方法Lucene 中文分词方法Lucene是一款开源的全文检索引擎库，支持中文分词。
中文分词是指将中文文本按照一定规则切分成一个个词语的过程，是中文文本处理的核心环节之一。
在Lucene中，中文分词方法采用了一种被称为“最大正向匹配”（Maximum Matching）的算法来实现。
最大正向匹配算法是一种基于词典的分词算法，其基本思想是从左到右遍历待分词文本，找出最长的匹配词，然后将其切分出来。
具体步骤如下：1. 构建词典：首先需要构建一个中文词典，词典中包含了常用的中文词语。
词典可以手动创建，也可以通过自动分词算法生成。
2. 正向匹配：对于待分词文本，从左到右遍历每个字符，依次匹配词典中的词语。
当匹配到一个词语时，将其切分出来，并将指针移动到下一个位置继续匹配。
3. 最长匹配：在匹配过程中，选择最长的匹配词语进行切分。
这样可以避免将一个词语切分成多个部分，提高分词的准确性。
4. 重复匹配：如果一个词语可以匹配多个词典中的词语，选择其中最长的词语进行切分。
这样可以避免将一个长词切分成多个短词，提高分词的准确性。
5. 后处理：对于一些特殊情况，例如未登录词（未在词典中出现的词语）或者歧义词（一个词语有多个意思），可以通过后处理来进行处理，例如利用统计信息或者上下文信息进行判断。
Lucene中的中文分词方法通过上述算法实现了对中文文本的分词。
在使用Lucene进行中文分词时，可以通过调用相关API来实现，具体步骤如下：1. 创建分词器：首先需要创建一个中文分词器，例如使用Lucene 中提供的SmartChineseAnalyzer分词器。
2. 分词：将待分词的中文文本传入分词器的分词方法，即可获取到分词结果。
分词结果是一个词语列表，包含了文本中的所有词语。
3. 处理分词结果：可以对分词结果进行一些后处理，例如去除停用词（常用但无实际意义的词语）或者对词语进行统计分析。
通过使用Lucene中的中文分词方法，可以有效地对中文文本进行分词处理，提高中文文本处理的效果。
中文搜索引肇的自动分词算法
定义 ２三词 ）存在于词库 中以三个字构成的常 （ ：
用词 。
算法的操作对象 ， 即基本单位为双词或三词 。 围 范 缩小的依据为 ： ①单字词应以直接匹配的方式实现 ； ② 四字或五字构成的词可用直接匹配的方式实现 ， 中 其 可分解成若干双词或三词的词也可用逻辑组合的方式 实现搜索。 １２ 基本词词性 ． 针对网名 ，自动分词” “ 的分词范 围缩小在动词和 名词上 ， 其余为非重要成分 。 １３ 词 库 ． 作为 自动分词系统的基础和载体 ， 词库是必然的。
定 的快速 响应 。
【 关键词】 中文搜索引擎， 自动分词，栈，非栈 ，关键词搜 索
Ａ Ｓ Ｒ Ｔ Ｔ ｕｏ—ｐ ｒ ｔ ｎａ ｒ ｈ ａｅ ｎｋ ｙ ｏｄ ｓａｃ ｉｇａｅｇｖｎｌ ｈｓａｔ ｌ， ｉ ∞ ｗ ｒｓｏ ｈ ｅ Ｂ Ｔ ＡＣ ｗｏａ ｔ ａｔ ｉ ￣ｏｋ ｍｓｂ ｓｄ。 ｅ ｗ ｒ ｅｒｈｎ ｒ ￣ ｔｉ ｒｉｅ ｉ ｗｈｃ ｉｏ ｅ ｎ ｃ ｎ ｈ ｏ ｄ ｒｔｒｅ
蒋 微
（ 南财经 大 学 西
成都
６ ０ ７） １０ ４
【 摘
要】 提 出了基于关键词搜索的两种 自动分词算法。 以双词及三词作为搜索的最小单位 （ 均 或基本单位） 一 。
种以栈实现 ， 口 一ｉ不借助栈且 动态匹配实现。通过此两种算法均可进行发布网站、 厕页前同名人数据库的关键词 标识提取及实现匹配后有效性的确认， 以提高中文搜索引擎的搜索准礁 率及获得由同名入数据 库前后 司步性决
变量说明 ： ｍ——关键词计数器。 ｓ ｕ Ｒ ——作为当前基准的双词对象。 Ｂ ｋｙ］ ｅ ：——关键词组 。 Ｐ Ｔ 一当前双词 向右扩展一位所得为
—
信息检索中的中文分词与搜索技术
信息检索中的中文分词与搜索技术信息检索是当代信息社会中不可或缺的环节，而中文分词与搜索技术则是信息检索的重要组成部分。
中文分词是将连续的汉字序列切分为有意义的词语的过程，而搜索技术则是利用特定算法在文本库中快速找到用户所需信息的过程。
本文将讨论中文分词与搜索技术在信息检索中的意义、方法和挑战。
一、中文分词的重要性1.1 语义分析与语义理解在中文信息检索中，由于中文词语的构成较复杂，词义歧义性较高，因此必须进行中文分词才能准确理解语句的含义。
通过对文本进行分词，可以为后续的语义分析和语义理解提供基础支持，提高信息检索的精确性和效率。
1.2 文本索引与倒排索引在文本索引和倒排索引中，中文分词将汉字序列切分成单个词语，并将其作为基本单位进行索引和搜索。
这样可以大大提高搜索效率，快速找到包含用户查询词语的文本片段。
二、中文分词的方法2.1 基于词典的分词方法基于词典的分词方法是将待分词文本与已有词典进行匹配，找出其中的词语。
这种方法虽然简单，但在处理新词、未登录词等情况下可能会受到限制。
2.2 基于统计的分词方法基于统计的分词方法通过统计词语出现的频率和概率来判断词语的边界。
常见的统计方法有隐马尔可夫模型（HMM）、最大熵模型（MaxEnt）等。
这种方法能够较好地处理新词和未登录词，但对于歧义词语的切分效果可能不够准确。
2.3 基于机器学习的分词方法近年来，随着机器学习领域的快速发展，基于机器学习的分词方法获得了广泛应用。
这种方法通过构建语料库和特征工程，使用机器学习算法进行训练和预测，可以提高中文分词的准确性和泛化能力。
三、搜索技术的挑战3.1 大数据和实时性随着互联网的快速发展，信息爆炸式增长使得搜索引擎需要处理海量的数据，并要求实时地响应用户的查询。
这对搜索技术提出了更高的要求，需要优化索引结构、查询算法和分布式计算等方面的技术。
3.2 语义理解和智能搜索传统的搜索技术主要基于关键词匹配，容易受到歧义和语义差异的影响。
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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