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讨论 mmseg4j 的现状,与改进。

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发布最新一个 mmseg4 (1.7.2 与 1.6.2)版,距今也有几个月了。max-word 方式还不完善,有很多需要改进的地方。由于没有个好的想法,以至几个月都没更新。mmseg4j 项目也受到一些的关注,十分有必要改进。这贴说明下 mmseg4 的现状和 todo 功能,同时希望 javaeyer 们给予些建议或想法。

 

字符的处理:先断开不同类型的字符,断开的成为一个“句子”(类:Sentence)。

  • 英文、俄文、希腊、数字、其它数字(如:①⑩㈠㈩⒈⒑⒒⒛⑴⑽⑾⒇),分出连续同类型字符。如:mmseg4j 会分出 mmseg,4,j 三个词。改进:英文开头的英文与数据混的应该不分开
  • LETTER_NUMBER (如:ⅠⅡⅢ)单字分。
  • OTHER_LETTER 类型的字符(基本就是 cjk),会用 mmseg 算法分词。
  • 数字后面是 units.dic 文件出现的字,会单分。主要考虑单位字,改进:单位应该支持词,而不是单个字
  • 除了上面的字符类型的字符都会被忽视。比如符号: ★∑。

 Simple 方式就没什么好说和改进的了。Complex 方式的一个缺点:“都是先从容易的做起” 分为 “都是 | 先 | 从容 | 易 | 的 | 做起”,“容易”分不出来(“从”的频率高于“易”,因此分出“容易”更合理)。是由于mmseg 算法用3个chunk来比较那个更合理,“容易”已经是第4个 chunk了,所以无法参与比较。我曾经想过用一句话比较这些频率信息(要改进吗?),当然要更多的开销。mmseg 作者选3个可能是效果与性能平衡吧。

 

max-word 方式,是我在 Complex 基础上加了一个分词方式。就是把 complex 分出的词再柝出其它词。目前用 max-word 方式分出的词的长度不会超过2。

 

有人词为什么是不超过2?

考虑到很多长词基本都是由 2-3 个字的词组成的。又考虑到类似"咖啡" 能找到 “咖啡厅”,所以草率地决定词长最长为2。

假设:"咖啡" 和 “咖啡厅” 在词库中,max-word 方式分为 "咖啡 | 厅","咖啡" 和 “咖啡厅” 搜索时(默认Lucene 的 QueryParser 解析出来的 “短语查询”)都可以找到 “咖啡厅”。

 

当然还考虑到complex 分出长度 >= 4的情况,以这种方式也比较好处理。

 

有一些情况不顺眼的:“为什么” 分成 "为 | 什么"。

 

个人觉得:C1C2C3 只有 C1C2 和 C2C3 是词才分出 C1C2 和 C2C3 其它情况应该不再柝分 C1C2C3 了。

 

大部分的搜索应用场景用 max-word 方式的效果都会比 simple 和 complex 要好。之前我喜欢 paoding 的主要理由也是这个。

 

关于 max-word 方面的确没有更好的想法,还希望各位出出主意。

 

要 todo 的功能:

  • 默认的词库目录应该在 classpath 下data目录。目前是在 user.dir 下data目录(这样使用 mmseg4j 有些麻烦,之前主要考虑在 solr 中使用方便)。
  • 自动检测词库目录,并自动加载。看了:当前几个主要的Lucene中文分词器的比较
  • 整理词库 -  好的词库也会影响分词效果,去除 sogou 的高频无用的词(比如:我们的)。再丰富下词库。
  • 上面提到的改进
  • 提供添加词库的 api ?
  • 需要有繁体转简体?

 

 

 

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评论
3 楼 chenlb 2009-08-05  
QuakeWang 写道
能否举个实际的例子来说明max-word比complex好?


主要也是因为词库中长词问题。还有支持自定义词库,很可能是用户自己添加地名、机构名等。

整理词库十分有必要。

QuakeWang 写道
不过我对于Lucene的内部机制不是很了解,据说Lucene拿到的是文本流,只能作正向?


Lucene 是用 Reader。如果工反向只能读完一个句子再分析。

QuakeWang 写道
将非汉字(你文章中提到的英文/罗马字符/中文符号等)交给standard tokenizer处理,只有汉字才给mmseg4j处理。


这建议倒可以尝试下,不过目前也是只有汉字才给 mmseg4j 的核心功能处理(mmseg 算法),其它字符都是在 mmseg 分词前处理。
2 楼 QuakeWang 2009-08-05  
关于非中文字符,我觉得不应该包含在mmseg4j的核心功能中,可以实现一个独立的Lucene的filter,将非汉字(你文章中提到的英文/罗马字符/中文符号等)交给standard tokenizer处理,只有汉字才给mmseg4j处理。

疑问:
引用

大部分的搜索应用场景用 max-word 方式的效果都会比 simple 和 complex 要好。之前我喜欢 paoding 的主要理由也是这个。

能否举个实际的例子来说明max-word比complex好?

另外,最大匹配算法的扫描方向如果能够支持反向,对分词的精确度会有非常大提高,以常拿来作分词例子的句子“研究生命科学”为例,如果能够支持反向,那么用simple算法也能够正确分出“研究|生命|科学",不过我对于Lucene的内部机制不是很了解,据说Lucene拿到的是文本流,只能作正向?
1 楼 QuakeWang 2009-08-05  
JavaEye目前用的是solo写的mmseg分词算法,这个实现中没有max-word方式,我们采用了他默认的complex方式,对于JavaEye这种技术类型的网站来说,我们觉得mmseg complex实际效果已经令人满意了。

它词库用的和你在mmseg4j提供的不一样,几乎没有长词,以你在文章中提到的“咖啡厅”为例子,它词库中并没有这个词,只有“咖啡”,所以用complex方式也是分为 "咖啡 | 厅",用"咖啡" 和 “咖啡厅” 搜索时也都可以找到 “咖啡厅”。

关于词库的问题,这是我之前和你站内短信沟通过的,重贴出来:
引用

以'广州天气'这个词组为例子
对'广州天气今天达到了38度,非常热'建立索引:
广州天气 |今天|达到了|38|度|非常|热
用户输入'广州 天气 热'就找不到结果,必须输入'广州天气 热'才可以。
如果将长词组去掉,因为原本有'广州'和'天气'2个词了,就可以实现前面的搜索要求。


我觉得如果整理词库,去掉这些长词,直接用complex也会有很好的效果。

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