搜索引擎的中文分词技术
中文自动分词是网页分析的基础。在网页分析的过程中,中文与英文的处理方式是不同的,这是因为中文信息与英文信息有一个明显的差别: 英文单词之间有空格,而中文文本中词与词之间没有分割符。这就要求在对中文网页进行分析之前,先要将网页中的句子切割成一个个的词的序列,这就是中文分词。中文自动分词涉及到许多自然语言处理技术和评价标准,在搜索引擎中,我们主要关心中文自动分词的速度和准确度。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,搜索引擎对分词的准确性和速度都提出了很高的要求。
目前,中文自动分词比较成熟的技术是基于分词词典的机械分词方法。这种方法是按照一定的策略将要分析的汉字串与词典中的词条进行匹配。根据匹配策略的不同,机械分词方法又有如下几种算法: 正向最大匹配算法、逆向最大匹配算法、最少分词算法等。这种方法的优点是分词的速度快,准确度有一定的保证,但对未登录词的处理效果较差。实验结果表明: 正向最大匹配的错误率为1/169左右,逆向最大匹配的错误率为1/245左右。另一种比较常用的中文自动分词方法是基于统计的分词方法,这种方法是对语料中的字组频度进行统计,不需要切分词典,因此也称为无词典分词方法。但该方法经常把不是词的常用字组当成词,对常用词的识别精度较差,时空开销也比较大。在搜索引擎领域的实际应用中,一般将机械分词方法与统计分词方法相结合,先进行串匹配分词,然后使用统计方法识别一些未登录的新词,这样既发挥了匹配分词速度快、效率高的优势,又利用了统计分词中新词自动识别和自动消除分词歧义的特点。
分词词典是影响中文自动分词的一个重要因素,其规模一般在6万条词左右,词典太大或太小都是不合适的; 辞典太小,有些词切分不出来,辞典太大,切分过程中起义现象将大大增加,同样影响分词的精度。因此,分词词典中词条的选择是非常严格的。对于不断出现新词的网络领域,仅仅使用6万条词左右的分词词典是不够的,但随意向分词词典中加入新词将导致分词精度下降,一般的解决方法是使用辅助词典,其规模在50万词条左右。另外,中文自动分词的难点在于分词歧义的处理和未登录词的识别,如何处理这两个问题一直是该领域研究的热点。
1、歧义处理
歧义是指可能有两种或者更多的切分方法。例如: “表面的”这个词组,因为“表面”和“面的”都是词,那么这个短语就可以分成“表面+的”和“表+面的”。这种称为交叉歧义。像这种交叉歧义十分常见,“化妆和服装”可以分成“化妆+和+服装”或者“化妆+和服+装”。由于没有人的知识去理解,计算机很难知道到底哪个方案正确。
交叉歧义相对组合歧义来说是还算比较容易处理,组合歧义就必须根据整个句子来判断了。
例如,在句子“这个门把手坏了”中,“把手”是个词,但在句子“请把手拿开”中,“把手”就不是一个词; 在句子“将军任命了一名中将”中,“中将”是个词,但在句子“产量三年中将增长两倍”中,“中将”就不再是词。这些词计算机又如何去识别?
即使交叉歧义和组合歧义计算机都能解决的话,在歧义中还有一个难题,是真歧义。真歧义意思是给出一句话,由人去判断也不知道哪个应该是词、哪个应该不是词。例如: “乒乓球拍卖完了”,可以切分成“乒乓+球拍+卖+完+了”、也可切分成“乒乓球+拍卖+完+了”,如果没有上下文其他的句子,恐怕谁也不知道“拍卖”在这里算不算一个词。
对歧义现象的处理方法一般采用类似于动态规划的算法将歧义问题的求解转化为一个优化问题的求解。在求解过程中,一般使用词频或概率等辅助信息求得一个最大可能的分词结果,这个结果在某种意义下是最佳的。
2、未登录词处理
未登录词就是分词词典中没有的词,也称为新词。最典型的是人名、地名、专业术语等。例如,人可以很容易理解句子“王军虎去广州了”中,“王军虎”是个词,因为是一个人的名字,但要是让计算机去识别就困难了。如果把“王军虎”作为一个词收录到字典中去,全世界有那么多名字,而且每时每刻都有新增的人名,收录这些人名本身就是一项巨大的工程。即使这项工作可以完成,还是会存在问题,例如: 在句子“王军虎头虎脑”中的,“王军虎”还能不能算词?
未登录词中除了人名以外,还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题,而且这些又正好是人们经常使用的词,因此对于搜索引擎来说,分词系统中的新词识别十分重要。目前,对未登录词的处理一般采用统计的方法,首先从语料中统计出出现频率较高的字组,然后按照某种规则把它们作为新词添加到辅助词典中。
目前,中文自动分词技术在搜索引擎中已经得到广泛应用,分词准确度已经达到96%以上,但是在对大规模网页进行分析处理的时候,现有的中文自动分词技术还存在许多不足,例如上面提到的歧义问题和未登录词的处理问题等。因此,国内外的科研院校,如北大、清华、中科院、北京语言学院、东北大学、IBM研究院、微软中国研究院等都一直关注并研究中文自动分词技术,这主要是因为网络上的中文信息越来越多,对网络上的中文信息的处理必将成为一个巨大的产业和广阔的市场,存在无限的商机。但是,中文自动分词技术要想更好地服务于网络中文信息的处理并形成产品,还要在基础研究方面和系统的集成方面做许多工作。
分享到:
相关推荐
中文分词是搜索引擎处理中文文本的基础,它将连续的汉字序列切分成具有语义的词语,对于搜索引擎理解和处理中文信息至关重要。中文分词技术需要兼顾速度和准确性,同时能及时更新词库以适应网络新词汇。 四、排序...
分词是自然语言处理中的基础步骤,它将连续的汉字序列切分成有意义的词语,这对于搜索引擎、信息检索、文本分析等多个领域至关重要。这类类库能够帮助开发者高效地实现对中文文本的预处理,提升系统的性能和准确性。...
在IT领域,搜索引擎是至关重要的技术之一,尤其是在大数据和信息爆炸的时代。PHP作为一种常见的服务器端脚本语言,也被广泛应用于构建搜索引擎。本文将深入探讨PHP实现的搜索引擎中的一个关键环节——分词算法,特别...
中文分词是指将中文汉字序列切分成有意义的词的过程。中文分词是自然语言处理技术中的一部分,许多西文处理方法对中文不能直接采用,因为中文必须有分词这道工序。中文分词是其他中文信息处理的基础,搜索引擎只是...
说明:本技术用于搜索引擎中文分词 程序使用自建词库,存储15多万(免费版10万左右)词,未压缩词库仅1.13M 程序自动过滤了诸如:█♀♂卍※ 平均每个词查找词库次数为2 使用分词类中的add_word方法可以很轻易扩展词库,...
在信息化时代,搜索引擎作为获取信息的重要工具,其核心之一就是分词技术。分词是自然语言处理中的基础步骤,它将连续的文本流分割成具有独立意义的词语,从而为后续的检索、分析等任务提供便利。本文将深入探讨国内...
中文分词技术是自然语言处理领域的一个重要环节,尤其对于搜索引擎爱好者来说,掌握这项技术能够极大地提升信息检索的准确性和效率。在这个压缩包中,包含了实现中文分词功能的源代码,非常适合对这一领域感兴趣的人...
通过深入研究和实践,不仅可以理解分词技术的本质,还能为构建个性化的搜索引擎打下坚实基础。在探索和学习的过程中,不断积累经验,你将能更好地驾驭这一强大的工具,为信息检索带来更大的便利。
《百度搜索引擎中文分词与文本粒度》\n\n搜索引擎的核心任务是理解用户查询的意图,为用户提供最相关、最精确的搜索结果。百度作为中国的主要搜索引擎,其技术和策略不断演进,旨在提高效率和准确性。其中,中文分词...
本文将深入探讨“fenci.rar”压缩包所包含的C++分词技术,中文关键字的识别,以及如何利用这些技术来提升中文搜索引擎的性能。 一、C++分词 C++分词是指利用C++编程语言实现的中文文本分词工具。分词是将连续的...
主要讲解了中文分词技术原理 <br>和 百度的分词技术分析
**中文搜索引擎技术——解密分词技术** 在中文搜索引擎领域,分词技术是核心环节之一,对于提升搜索结果的相关性和准确性起着至关重要的作用。本文将深入探讨分词技术的基本概念、重要性以及常见的分词策略。 **一...
在探讨搜索引擎中的分词技术和查找机制之前,我们首先需要理解几个基本概念:分词(Tokenization)、词干提取(Stemming)和词形还原(Lemmatization)。这些技术是构建高效、准确搜索引擎的核心。 #### 一、分词...
中文分词是自然语言处理(NLP)领域中的关键技术,特别是在搜索引擎开发中起着至关重要的作用。搜索引擎的主要功能是理解用户输入的...对于想要深入理解或改进中文分词技术的人来说,这是一个很好的学习和实践资源。
随着“由字构词”方法的不断发展和完善,我们也可以看到中文分词技术领域的一些重要变化: - **从规则到统计**:早期的分词系统主要依赖于手工设计的规则,而现在更多的研究倾向于利用统计模型(如条件随机场)来...
同时,这也有助于开发者了解如何在实际项目中应用中文分词技术,比如搜索引擎、情感分析、机器翻译等领域。 总的来说,“C#中文分词技术源码”是一个学习和实践C# NLP技术的好材料,不仅可以提升对C#编程的理解,也...