搜索引擎技術(shù)揭密：中文分詞技術(shù)

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信息的飛速增長，使搜索引擎成為人們查找信息的首選工具，Google、百度、中國搜索等大型搜索引擎一直是人們討論的話題。隨著搜索市場價值的不斷增加，越來越多的公司開發(fā)出自己的搜索引擎，阿里巴巴的商機(jī)搜索、8848的購物搜索等也陸續(xù)面世，自然，搜索引擎技術(shù)也成為技術(shù)人員關(guān)注的熱點(diǎn)。

搜索引擎技術(shù)的研究，國外比中國要早近十年，從最早的Archie，到后來的Excite，以及altvista、overture、google等搜索引擎面世，搜索引擎發(fā)展至今，已經(jīng)有十幾年的歷史，而國內(nèi)開始研究搜索引擎是在上世紀(jì)末本世紀(jì)初。在許多領(lǐng)域，都是國外的產(chǎn)品和技術(shù)一統(tǒng)天下，特別是當(dāng)某種技術(shù)在國外研究多年而國內(nèi)才開始的情況下。例如操作系統(tǒng)、字處理軟件、瀏覽器等等，但搜索引擎卻是個例外。雖然在國外搜索引擎技術(shù)早就開始研究，但在國內(nèi)還是陸續(xù)涌現(xiàn)出優(yōu)秀的搜索引擎，像百度（h

相差不遠(yuǎn)。之所以能形成這樣的局面，有一個重要的原因就在于中文和英文兩種語言自身的書寫方式不同，這其中對于計算機(jī)涉及的技術(shù)就是中文分詞。

什么是中文分詞

眾所周知，英文是以詞為單位的，詞和詞之間是靠空格隔開，而中文是以字為單位，句子中所有的字連起來才能描述一個意思。例如，英文句子Iamastudent，用中文則為：“我是一個學(xué)生”。計算機(jī)可以很簡單通過空格知道student是一個單詞，但是不能很容易明白“學(xué)”、“生”兩個字合起來才表示一個詞。把中文的漢字序列切分成有意義的詞，就是中文分詞，有些人也稱為切詞。我是一個學(xué)生，分詞的結(jié)果是：我是一個學(xué)生。

中文分詞和搜索引擎

中文分詞到底對搜索引擎有多大影響？對于搜索引擎來說，最重要的并不是找到所有結(jié)果，因為在上百億的網(wǎng)頁中找到所有結(jié)果沒有太多的意義，沒有人能看得完，最重要的是把最相關(guān)的結(jié)果排在最前面，這也稱為相關(guān)度排序。中文分詞的準(zhǔn)確與否，常常直接影響到對搜索結(jié)果的相關(guān)度排序。筆

在Google上輸入“和服”搜索所有中文簡體網(wǎng)頁，總共結(jié)果507,000條，前20條結(jié)果中有14條與和服一點(diǎn)關(guān)系都沒有。

在百度上輸入“和服”搜索網(wǎng)頁，總共結(jié)果為287,000條，前20條結(jié)果中有6條與和服一點(diǎn)關(guān)系都沒有。

在中搜上輸入“和服”搜索網(wǎng)頁，總共結(jié)果為26,917條，前20條結(jié)果都是與和服相關(guān)的網(wǎng)頁。

這次搜索引擎結(jié)果中的錯誤，就是由于分詞的不準(zhǔn)確所造成的。通過筆者的了解，Google的中文分詞技術(shù)采用的是美國一家名叫BasisTechnology（http://.basihttp://./doc/818912f8c8d376eeaeaa31c7.html）的公司提供的中文分詞技術(shù)，百度使用的是自己公司開發(fā)的分詞技術(shù)，中搜使用的是國內(nèi)海量科技（http://./doc/818912f8c8d376eeaeaa31c7.html）提供的分詞技術(shù)。由此可見，中文分詞的準(zhǔn)確度，對搜索引擎結(jié)果相關(guān)性和準(zhǔn)確性有相當(dāng)大的關(guān)系。

中文分詞技術(shù)

中文分詞技術(shù)屬于自然語言處理技術(shù)范疇，對于一句話，人可以通過自己的知識來明白哪些是詞，哪些不是詞，但如何讓計算機(jī)也能理解？其處理過程就是分詞算法。

現(xiàn)有的分詞算法可分為三大類：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計的分詞方法。

1、基于字符串匹配的分詞方法

這種方法又叫做機(jī)械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個“充分大的”機(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行配，若在詞典中找到某個字符串，則匹配成功（識別出一個詞）。按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長度優(yōu)先匹配的情況，可以分為最大（最長）匹配和最?。ㄗ疃蹋┢ヅ?；按照是否與詞性標(biāo)注過程相結(jié)合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標(biāo)注相結(jié)合的一體化方法。常用的幾種機(jī)械分詞方法如下：

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（使每一句中切出的詞數(shù)最?。?。

還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結(jié)合起來構(gòu)成雙向匹配法。由于漢語單字成詞的特點(diǎn)，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般說來，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧義現(xiàn)象也較少。統(tǒng)計結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實際的需要。實際使用的分詞系統(tǒng)，都是把機(jī)械分詞作為一種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進(jìn)一步提高切分的準(zhǔn)確率。

一種方法是改進(jìn)掃描方式，稱為特征掃描或標(biāo)志切分，優(yōu)先在待分析字符串中識別和切分出一些帶有明顯特征的詞，以這些詞作為斷點(diǎn)，可將原字符串分為較小的串再來進(jìn)機(jī)械分詞，從而減少匹配的錯誤率。另一種方法是將分詞和詞類標(biāo)注結(jié)合起來，利用豐富的詞類信息對分詞決策提供幫助，并且在標(biāo)注過程中又反過來對分詞結(jié)果進(jìn)行檢驗、調(diào)整，從而極大地提高切分的準(zhǔn)確率。

對于機(jī)械分詞方法，可以建立一個一般的模型，在這方面有專業(yè)的學(xué)術(shù)論文，這里不做詳細(xì)論述。

2、基于理解的分詞方法

這種分詞方法是通過讓計算機(jī)模擬人對句子的理解，達(dá)到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進(jìn)行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現(xiàn)象。它通常包括三個部分：分詞子系統(tǒng)、句法語義子系統(tǒng)、總控部分。在總控部分的協(xié)調(diào)下，分詞子系統(tǒng)可以獲得有關(guān)詞、句子等的句法和語義信息來對分詞歧義進(jìn)行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和信息。由于漢語語言知識的籠統(tǒng)、復(fù)雜性，難以將各種語言信息組織成機(jī)器可直接讀取的形式，因此目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處在試驗階段。

3、基于統(tǒng)計的分詞方法

從形式上看，詞是穩(wěn)定的字的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時出現(xiàn)的次數(shù)越多，就越有可能構(gòu)成一個詞。因此字與字相鄰共現(xiàn)的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度。可以對語料中相鄰

共現(xiàn)的各個字的組合的頻度進(jìn)行統(tǒng)計，計算它們的互現(xiàn)信息。定義兩個字的互現(xiàn)信息，計算兩個漢字X、Y的相鄰共現(xiàn)概率?；ガF(xiàn)信息體現(xiàn)了漢字之間結(jié)合關(guān)系的緊密程度。當(dāng)緊密程度高于某一個閾值時，便可認(rèn)為此字組可能構(gòu)成了一個詞。這種方法只需對語料中的字組頻度進(jìn)行統(tǒng)計，不需要切分詞典，因而又叫做無詞典分詞法或統(tǒng)計取詞方法。但這種方法也有一定的局限性，會經(jīng)常抽出一些共現(xiàn)頻度高、但并不是詞的常用字組，例如“這一”、“之一”、“有的”、“我的”、“許多的”等，并且對常用詞的識別精度差，時空開銷大。實際應(yīng)用的統(tǒng)計分詞系統(tǒng)都要使用一部基本的分詞詞典（常用詞詞典）進(jìn)行串匹配分詞，同時使用統(tǒng)計方法識別一些新的詞，即將串頻統(tǒng)計和串匹配結(jié)合起來，既發(fā)揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點(diǎn)，又利用了無詞典分詞結(jié)合上下文識別生詞、自動消除歧義的優(yōu)點(diǎn)。

到底哪種分詞算法的準(zhǔn)確度更高，目前并無定論。對于任何一個成熟的分詞系統(tǒng)來說，不可能單獨(dú)依靠某一種算法來實現(xiàn)，都需要綜合不同的算法。筆者了解，海量科技的分詞算法就采用“復(fù)方分詞法”，所謂復(fù)方，相當(dāng)于用中藥中的復(fù)方概念，即用不同的藥才綜合起來去醫(yī)治疾病，同樣，對于中文詞的識別，需要多種算法來處理不同的問題。

分詞中的難題

有了成熟的分詞算法，是否就能容易的解決中文分詞的問題呢？事實遠(yuǎn)非如此。中文是一種十分復(fù)雜的語言，讓計算機(jī)理解中文語言更是困難。在中文分詞過程中，有兩大難題一直沒有完全突破。

1、歧義識別

歧義是指同樣的一句話，可能有兩種或者更多的切分方法。例如：表面的，因為“表面”和“面的”都是詞，那么這個短語就可以分成“表面的”和“表面的”。這種稱為交叉歧義。像這種交叉歧義十分常見，前面舉的“和服”的例子，其實就是因為交叉歧義引起的錯誤?！盎瘖y和服裝”可以分成“化妝和服裝”或者“化妝和服裝”。由于沒有人的知識去理解，計算機(jī)很難知道到底哪個方案正確。

交叉歧義相對組合歧義來說是還算比較容易處理，組合歧義就必需根據(jù)整個句子來判斷了。例如，在句子“這個門把手壞了”中，“把手”是個詞，但在句子“請把手拿開”中，“把手”就不是一個詞；在句子“將軍任命了一名中將”中，“中將”是個詞，但在句子“產(chǎn)量三年中將增長兩倍”中，“中將”就不再是詞。這些詞計算機(jī)又如何去識別?

如果交叉歧義和組合歧義計算機(jī)都能解決的話，在歧義中還有一個難題，是真歧義。真歧義意思是給出一句話，由人去判斷也不知道哪個應(yīng)該是詞，哪個應(yīng)該不是詞。例如：“乒乓球拍賣完了”，可以切分成“乒乓球拍賣完了”、也可切分成“乒乓球拍賣完了”，如果沒有上下文其他的句子，恐怕誰也不知道“拍賣”在這里算不算一個詞。

2、新詞識別

新詞，專業(yè)術(shù)語稱為未登錄詞。也就是那些在字典中都沒有收錄過，但又確實能稱為詞的那些詞。最典型的是人名，人可以很容易理解句子“王軍虎去廣州了”中，“王軍虎”是個詞，因為是一個人的名字，但要是讓計算機(jī)去識別就困難了。如果把“王軍虎”做為一個詞收錄到字典中去，全世界有那么多名字，而且每時每刻都有新增的人名，收錄這些人名本身就是一項巨大的工程。即使這項工作可以完成，還是會存在問題，例如：在句子“王軍虎頭虎腦的”中，“王軍虎”還能不能算詞？

新詞中除了人名以外，還有機(jī)構(gòu)名、地名、產(chǎn)品名、商標(biāo)名、簡稱、省略語等都是很難處理的問題，而且這些又正好是人們經(jīng)