中文分词和搜索引擎

　　搜索引擎，上网的人基本上都不陌生了，CNNIC的第17次《互联网调查报告》显示，使用搜索引擎服务的网民，仅次于电子邮件。中文分词，估计了解的人并不多，毕竟太技术，太底层。但中文分词是中文搜索引擎系统中非常重要的模块，这里之所以强调是中文搜索引擎，是针对英文搜索引擎来讲，因为对于英文来说，空格代表词和词之间的分隔，也就不存在分词问题。和中文搜索引擎类似还有日文、韩文、泰文搜索引擎等，都需要处理分词问题。

　　为什么需要中文分词

　　目前的搜索引擎，大多是基于一种称为倒排索引的结构[1]。以什么做为索引的Key值，直接影响到整个搜索引擎的准确度、召回率[2]、速度。我们先看看不使用中文分词的情况。

　　如果不使用中文分词，可以采用单个汉字索引方式。例如，雅虎，先索引'雅'字，然后再索引'虎'字。同样，对于一篇文章，先把所有的汉字都单独索引一次，并记录他们的位置。搜索过程中，也是先找'雅'字的所有文档，再找'虎'字的所有文档，然后做交叉'与'运算，即包含这两个字，而且位置连续的文档才会做为符合要求的结果。这种方式是最基本的索引方式，现在有些小引擎中还在使用。但这里存在一个很有挑战性的问题：总共的常用汉字是3000多个，我们每次查询过程中，进行'与'操作的计算量会相当大，对于大数据量搜索引擎来说(超过10亿的文档)，每天上亿次查询，这样的索引结构，无疑是对硬件和算法的极大挑战。

　　考虑到速度问题，如果不使用分词，还有另外一种选择：n元组合索引方式，2元/3元等。拿2元来说，中国人，先索引'中国', 再索引'国人'。同样，对于一篇文章，以2为单位，把所有相邻的汉字都索引起来，并记录他们的位置。搜索过程中，也是先找包含'中国'的所有文档，再找'国人'的所有文档，然后做交叉'与'运算，即包含这两个单元，而且位置连续的文档才会做为符合要求的结果。这样以两个字做为索引单元，可以大大减少在搜索过程中的计算量。

以上两种方式，都可以不需要分词，也能实现搜索引擎的索引和搜索。但是这里存在一个不可忽视的问题：准确度。一个很常见的例子：和服，如果按照上面两种方式，都会查到包含'主板 和服 务器'的文档； 北大 也会得到'东 北大 学'。对于大数据量的搜索引擎来说，每个搜索次都会有成千上万个结果，用户已经很挑选他真正想要的文章，如果这里还要增加许多错误，估计用户体验会极差。这时候，我们需要中文分词。

　　词，是中文语言中最小的语意单位。以词为单位做为搜索引擎的索引的Key值，会大大提高搜索引擎结果的准确性，同时保证了搜索过程中计算量小。其实还有一个优点，以词为单位的索引，索引库会比上两种方式小很多。很明显：如果以 中国人 做为一个词，那么搜索的时候，不需要任何'与'运算，索引的时候记录也会减少。关于搜索过程描述参看中文搜索引擎技术揭密：系统架构

　　

　　中文分词技术的研究，已经有几十年的历史了，在20世纪80年代，我国就有人开始研究如何用计算机来自动分词。如何让机器去识别语言中最小的语意单位，不是一件很容易的事情。

如何进行分词？对于程序员来说，最容易想到的办法是，用一个大词典，把所有的词都存入词典中，扫描输入的文本，查找所有可能的词，然后看哪个词可以做为输出。例如：

 

输入文本: 我是学生
词: 我/是/学生

 

 

其实这样做了以后，可以解决60%的问题。总结起来，分词的算法分为：
1. 基于字符串匹配的分词方法
2. 基于理解的分词方法
3. 基于统计的分词方法

　　关于这3种算法的详细介绍，可以查看中文分词技术，我这里想介绍的是，如何处理新词。

新词，术语是"未登录词"，就是那些没有收入到词典里面的词。新词主要包括：人名、地名、机构名、热点新名词等。例如：2003年之前，没有人知道"非典"。"非典"刚出现的时候，这就是新词。还有"超女", "三个代表"，"芙蓉姐姐"。识别新词的能力是评估一个分词系统的重要指标。在国际上每年进行的分词大赛中，识别新词的比赛也单独提出。2006年SIGHAN的分词大赛中，就增添了对于机构名识别的比赛。

如何识别新词成为最近几年分词技术研究的重点。总结起来，无非分成两种：
1. 基于规则的方法。
2. 基于统计、机器学习。

　　拿人名识别为例。你不可能把所有的人名都放入词典中，这决定了人名注定会是新词。从人名构造来说，很有规律：姓＋名。张王刘李陈、天下一半人。也就是说可能有一半的人，是这五个姓。名也有一定规律：建华/建国/志强.....等有许多经常用于名字中的汉字；对于地名识别也可以找出很多规则，省/县/村/镇/湾/河等，都是很常用的后缀，如果他们出现，之前出现地名的可能性比较大。如果把这些规律转化成计算机能识别的算法，就是基于规则的算法。这种基于规则的算法简单有效，而且发现规则可很方便加入。

　　规则总会有例外，规则过多以后，如何去权衡这些规则，会是十分头疼的问题。人们试着告诉计算机目标，让计算机自己去尝试各种方法组合这些规则并得到最优参数，这就机器学习。随着Machine Learning(机器学习)技术的不断进步，其应用范围也越来越广，中文分词算法也从中受益。ANN(人工神经网络), 最大熵模型, HMM(隐马尔可夫模型)等算法都在新词识别中有应用。通过机器学习识别新词的原理并不复杂。一般都是先定义一些特征，然后利用训练语料进行学习，建立模型。还是以人名识别为例，可以定义姓名前面的字、姓、名、姓名后面的字做为特征，通过利用标注好姓名的语料库进行学习训练。

机器学习识别新词的好处在于自动寻找一些识别新词的特征，其准确度和召回率都能达到比较高的水平。但机器学习算法需要有足够多的训练语料，人工准备准确的大规模的训练语料也会十分困难。另外，机器学习算法一般速度会比较慢，优化速度，使之用于海量数据处理，也是使用机器学习的一个关键点。