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重庆SEO知识:什么是搜索引擎中文分词?

时间:2015-04-24 07:34 来源:点滴SEO学堂 作者:重庆SEO培训

  重庆SEO知识:什么是搜索引擎中文分词?
        一、什么是中文分词?

  英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如,英文句子I am a student”,用中文则为:“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词,但是不能很容易明白“学’,、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词,有些人也称为切词。我是一个学生,分词的结果是:‘我 ’‘ 是’‘一个’‘学生’‘。

重庆SEO知识:什么是搜索引擎中文分词?

  二、中文分词的意义和作用

  要想说清楚中文分词的意义和作用,就要提到智能计算技术。智能计算技术涉及的学科包括物理学、数学、计算机科学、电子机械、通讯、生理学、进化理论和心理学等等。简单的说,智能计算就是让机器“能看会想,能听会讲”。要想实现这样的一个目标,首先就要让机器理解人类的语言,只有机器理解了人类的语言文字,才使得人与机器的交流成为可能。再反观我们入类的语言中,“词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分’‘,所以对于中文来讲,将词确定下来是理解自然语言的第一步,只有跨越了这一步,中文才能像英文那样过渡到短语划分,概念抽取以及主题分析,以至自然语言理解,最终达到智能计算的最高境界,实现人类的梦想。

  从现阶段的实际情况来看,英文已经跨越了分词这一步,也就是说在词的利用上已经先一步,并且已经展现了良好的应用前景,无论是信息检索还是主题分析的研究都要强于中文,究其银本原因就是中文要通过分词这道难关,只有攻破了这道难关,我们才有希望赶上并超过英文在信息领域的发展,所以中文分词对我们来说意义重大,可以说直接影响到使用中文的每一个人的方方面面。

  中文分词到底对搜索引擎有多大影响?对于搜索引擎来说,址重要的并不是找到所有结果,因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义,没有人能看得完,最重要的是把最相关的结果排在最前面,这也称为相关度排序。中文分词的准确与否,常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。在现有三个中文搜素引擎上做侧试,测试方法是直接在Google(http:l/K,%w.google.corn)、百度(http:llw%w.baidu.corn),中搜(http:lhvww.zhongsou.corn)上以“和服”为关键词进行搜索:

“和服”为关键词进行搜索:

  这次搜索引擎结果中的错误,就是由于分词的不准确所造成的。Gov&的中文分词技术采用的是美国Basis Technology (http://",ww.basist chxom)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里科技(httpJlwww.hylanda一c二)提供的分词技术。由此可见,中文分词的准确度,对搜索引擎结果相关性和准确性有相当大的关系。

  三、中文分词技术

  中文分词技术属于自然语言处理技术范畴,对于一句话,人可以通过自己的知识来明白哪些是词,哪些不是词,但如何让计算机也能a解?其处a过程就是分词算法。

  现有的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。和基于字特串匹配的分词方法

  1、基于字符串匹配的分词方法

  这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功〔识别出一个词)。

  按照扫描方向的不同,字符申匹配分词方法可以分为正向匹石断A逆向匹配按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长)匹配和最小(最短)匹配:按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下:

  正向最大匹配法(由左到右的方向):

  逆向最大匹配法(由右到左的方向):

  录少切分(使疥一句中切出的词数最小)。

  还可以将上述各种方法相互组合,例如,可以将正向址大匹配方法和逆向级大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的持点,正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一股说来,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,遇到的歧义现象也较少。统计结T,表M,单纯使用正向最大匹配的错误率为1/164,单纯使用逆向最大匹IE的错误串为112450但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统,都是把机械分词作

  为一种初分手段,还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。

  一种方法是改进扫描方式,称为特征扫描或标志切分,优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词,以这些词作为断点,可将原字符串分为较小的串再来进行机械分词,从而减少匹配的借误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来,利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助,并且在标注过程中又反过寸分词结果进行检验、调整,从而极大地提高切分的准确率。

  对于机械分词方法,可以建立一个一股的摸型,在这方面有专业的学术论文,这里不做详细论述。

  2、基于理解的分词方法

  这种分词方法是通过让计算机摸拟人对句子的理解,达到识别词的效果。其基本思想就是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。它通常包 括三个部分:分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下,分词子系统 可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断,即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大全的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂 性,难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式,因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。

  3、基于统计的分词方法

  从形式上看,词是稳定的字的组合,因此在上下文中,相邻的字同时出现的次数越多,就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组台的频度进行统计,计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息,计算两个汉字x.丫的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阖值时,便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计,不需要切分词典,因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性,会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组,例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等,并且对常用词的识别精度差,时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典(常用词词典〕进行串匹配分词同时使用统计方法识别一些新的词,即将串频统计和串匹配结合起来,既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点,又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。

  到底哪种分词算法的准确度更高,目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说,不可能单独依靠某一种算法来实现,都福要综合不同的算法。比如,海量科技的分词算法就采用“复方分词法”。所谓复方,相当于用中药中的复方概念,即用不同的药才综合起来去医治疾病,同样,对于中文词的识别,需要多种算法来处理不同的问题。

  四、分词中的难题

  有了成熟的分词算法,是否就能容易地解决中文分词问题呢?事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言,让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中,有两大难题一直没有完全突破。

  1、歧义识别

  歧义是指同样的一句话,可能有两种或者更多的切分方法。例如:表面的,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。像这种交叉妓义十分常见,前面举的“和服”的例子,其实就是因为交叉歧义引起的错误。“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a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,组合歧义就必需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”就不是一个词韦在句子“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?

  如果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,由入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。

  2、新词识别

  新词,专业术语称为未登录词,也就是那些在字典中都没有收录过,但又确实能称为词的那些词。最典型的是人名,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。如果把拐王军虎’‘做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“王军虎头虎脑的”中,“王军虎还能不能算词?

  新词中除了人名以外,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。目前新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。

  五、中文分词的应用
        中文分词主要应用于信息检素、汉字的智能输入、中外文对译、中文校对、自动摘要、第53页自动分类等很多方面。下面就以信息检索为例来说明中文分词的应用。

  通过近几年的发展,互联网已经离我们不再遥远。互联网上的信息也在急剧膨胀,在这海皿的信息中,各类信息混杂在一起,要想充分利用这些信息资源就要对它们进行整理,如果由人来做这项工作,已经是不可能的,而如果面对中文信息不采用分词技术,那么整理的结果就过于粗精,而导致资源的不可用,例如:“制造业和服务业是两个不同的行业”和“我们出口日本的和服比去年有所增长”中都有“和服”,而被当作同一类来处理,结果是检索

  “和服”的相关信息,会将他们都检索到,在信息皿少的情况下,似乎还偷的多忍受,如果是海鱼信息,这样的结果就会令人讨厌了。通过引入分词技术,就可以使机器对海量信息的整理更准确更合理,在“制造业和服务业是两个不同的行业”中“和服”不会被当做一个词来处理,那么检索“和服当然不会将它检索到,使得检索结果更准确,效率也会大幅度的提高。

  所以中文分词的应川会改善我们的生活,使人们其正体会到科技为我所用。

  六、中文搜索引擎技术

  信息的飞速增长,使搜索引擎成为人们查找信息的首迭工具,Google.百度、中国搜索等大型搜素引擎一直是人们讨论的话题。随着搜索市场价值的不断增加,越来越多的公司开发出自己的搜素引擎,阿里巴巴的商机搜索、8848的购物搜素等也陆续面世,自然,搜索引擎技术也成为技术人员关注的热点。

  搜索引擎技术的研究,国外比中国要早近十年,从最早的Archie,到后来的Excite,以及altvista, overture. Google等搜素引擎面世,搜素引擎发展至今,己经有十几年的历史而国内开始研究搜索引擎是在上世纪末本世纪初。在许多领域,都是国外的产品和技术一统天下,特别是当某种技术在国外研究多年而国内才开始的情况下。例如操作系统、字处理软件、浏览器等等,但搜索引擎却是个例外。虽然在国外搜索引擎技术早就开始研究,但在国内还是陆续涌现出优秀的搜索引擎,像百度( http:/Mww.haedu_com)、中搜( ht[p://K,%w.zhongsou.com)等。目前在中文搜索引擎领域,国内的搜索引擎已经和国外的搜索引擎效果上相差不远。之所以能形成这样的局面,有一个重要的原因就在于中文和英文两种语言自身的书写方式不同,这其中对于计算机涉及的技术就是中文分词。

  目前在自然语言处理技术中,中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离,许多西文的处理方法中文不能直接采用,就是因为中文必需有分词这道工序。中文分词是其他中文信息处理的荃础,搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器翻译(MT),语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等,都需V用到分词。因为中文需要分词,可能会影响一些研究,但同时也为一些企业带来机会,因为国外的计算机处理技术要想进入中国市场,首先也是要解决中文分词问题。在中文研究方面,相比外国人来说,中国人有十分明显的优势。

  分词准确性对搜索引擎来说十分草要,但如果分词速度太世,即使准确性再高,对于搜索引擎来说也是不可用的,因为搜索引擎福要处理数以亿计的网页,如果分词耗用的时间过长,会严重影响搜素引擎内容更新的速度。因JU寸于搜索引擎来说,分词的准确性和速度,二者都需要达到很高的要求。目前研究中文分词的大多是科研院校,清华、北大、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有自己的研究队伍,而真正专业研究中文分词的商业公司除了海量科技以外,几乎没有了。科研院校研究的技术,大部分不能很快产品化,而一个专业公司的力量毕竟有限,着来中文分词技术要想更好的服务于史多的产品,还有很长一段路。

围观: 次 | 责任编辑:SEO学堂

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