【正文】 為在上百億的網(wǎng)頁(yè)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(duì)搜索結(jié)果的相關(guān)度排序。而且中文分詞的準(zhǔn)確度，對(duì)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。四、中文分詞技術(shù)的分類我們討論的分詞算法可分為三大類：基于字典、詞庫(kù)匹配的分詞方法；基于詞頻度統(tǒng)計(jì)的分詞方法和基于知識(shí)理解的分詞方法。(一)基于字典、詞庫(kù)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(gè)“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(gè)字符串，則匹配成功（識(shí)別出一個(gè)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(zhǎng)度優(yōu)先匹配的情況，可以分為最大（最長(zhǎng)）匹配和最小（最短）匹配；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）最大正向匹配法(MaximumMatching Method)通常簡(jiǎn)稱為ＭＭ法其基本思想為：假定分詞詞典中的最長(zhǎng)詞有i個(gè)漢字字符，則用被處理文檔的當(dāng)前字串中的前i個(gè)字作為匹配字段，查找字典。若字典中存在這樣的一個(gè)i字詞，則匹配成功，匹配字段被作為一個(gè)詞切分出來。如果詞典中找不到這樣的一個(gè)i字詞，則匹配失敗，將匹配字段中的最后一個(gè)字去掉，對(duì)剩下的字串重新進(jìn)行匹配處理…… 如此進(jìn)行下去，直到匹配成功，即切分出一個(gè)詞或剩余字串的長(zhǎng)度為零為止。這樣就完成了一輪匹配，然后取下一個(gè)i字字串進(jìn)行匹配處理，直到文檔被掃描完為止。（2）逆向最大匹配法(Recerse MaximumMatching Method))通常簡(jiǎn)稱為ＲＭＭ法ＲＭＭ法的基本原理與ＭＭ法相同 ,不同的是分詞切分的方向與MM法相反，而且使用的分詞辭典也不同。逆向最大匹配法從被處理文檔的末端開始匹配掃描，每次取最末端的2i個(gè)字符（i字字串）作為匹配字段，若匹配失敗，則去掉匹配字段最前面的一個(gè)字，繼續(xù)匹配。相應(yīng)地，它使用的分詞詞典是逆序詞典，其中的每個(gè)詞條都將按逆序方式存放。在實(shí)際處理時(shí)，先將文檔進(jìn)行倒排處理，生成逆序文檔。然后，根據(jù)逆序詞典，對(duì)逆序文檔用正向最大匹配法處理即可。由于漢語中偏正結(jié)構(gòu)較多，若從后向前匹配，可以適當(dāng)提高精確度。所以，逆向最大匹配法比正向最大匹配法的誤差要小。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明 ,單純使用正向最大匹配的錯(cuò)誤率為 1/16 9,單純使用逆向最大匹配的錯(cuò)誤率為 1/245。例如切分字段“碩士研究生產(chǎn)”，正向最大匹配法的結(jié)果會(huì)是“碩士研究生 / 產(chǎn)”，而逆向最大匹配法利用逆向掃描，可得到正確的分詞結(jié)果“碩士 / 研究 / 生產(chǎn)”。（3）最少切分法：使每一句中切出的詞數(shù)最小。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(jì)結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯(cuò)誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯(cuò)誤率為1/245。但這種精度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際的需要。實(shí)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(shí)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(cuò)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(duì)分詞決策提供幫助，并且在標(biāo)注過程中又反過來對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)、調(diào)整，從而極大地提高切分的準(zhǔn)確率。（二）全切分和基于詞的頻度統(tǒng)計(jì)的分詞方法基于詞的頻度統(tǒng)計(jì)的分詞方法是一種全切分方法。在討論這個(gè)方法之前我們先要明白有關(guān)全切分的相關(guān)內(nèi)容。（1）全切分全切分要求獲得輸入序列的所有可接受的切分形式，而部分切分只取得一種或幾種可接受的切分形式，由于部分切分忽略了可能的其他切分形式，所以建立在部分切分基礎(chǔ)上的分詞方法不管采取何種歧義糾正策略，都可能會(huì)遺漏正確的切分，造成分詞錯(cuò)誤或失敗。而建立在全切分基礎(chǔ)上的分詞方法，由于全切分取得了所有可能的切分形式，因而從根本上避免了可能切分形式的遺漏，克服了部分切分方法的缺陷。全切分算法能取得所有可能的切分形式，它的句子覆蓋率和分詞覆蓋率均為100%，但全切分分詞并沒有在文本處理中廣泛地采用。（2）基于詞的頻度統(tǒng)計(jì)的分詞方法：這是一種全切分方法。它不依靠詞典,而是將文章中任意兩個(gè)字同時(shí)出現(xiàn)的頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì),次數(shù)越高的就可能是一個(gè)詞。它首先切分出與詞表匹配的所有可能的詞,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)語言模型和決策算法決定最優(yōu)的切分結(jié)果。它的優(yōu)點(diǎn)在于可以發(fā)現(xiàn)所有的切分歧義并且容易將新詞提取出來。（三）基于知識(shí)理解的分詞方法該方法主要基于句法、語法分析，并結(jié)合語義分析，通過對(duì)上下文內(nèi)容所提供信息的分析對(duì)詞進(jìn)行定界，它通常包括三個(gè)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(duì)分詞歧義進(jìn)行判斷。這類方法試圖讓機(jī)器具有人類的理解能力，需要使用大量的語言知識(shí)和信息。由于漢語語言知識(shí)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。因此目前基于知識(shí)的分詞系統(tǒng)還處在試驗(yàn)階段。（四）一種新的分詞方法并行分詞方法：這種分詞方法借助于一個(gè)含有分詞詞庫(kù)的管道進(jìn)行 ,比較匹配過程是分步進(jìn)行的 ,每一步可以對(duì)進(jìn)入管道中的詞同時(shí)與詞庫(kù)中相應(yīng)的詞進(jìn)行比較 ,由于同時(shí)有多個(gè)詞進(jìn)行比較匹配 ,因而分詞速度可以大幅度提高。這種方法涉及到多級(jí)內(nèi)碼理論和管道的詞典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。到底哪種分詞算法的準(zhǔn)確度更高，目前并無定論。對(duì)于任何一個(gè)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(shí)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(duì)于中文詞的識(shí)別，需要多種算法來處理不同的問題。五、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(shí)遠(yuǎn)非如此。中文是一種十分復(fù)雜的語言，讓計(jì)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。（一）切分歧義就人對(duì)漢語的理解而言，漢語的分詞是一個(gè)理解的過程，這個(gè)過程綜合了詞法、語法、語義等各種信息。因此，一個(gè)理想的分詞系統(tǒng)也應(yīng)綜合運(yùn)用這些信息，而在計(jì)算機(jī)處理中這些信息的提取又是以分詞為前提的。所以，分詞與這些信息的運(yùn)用是既相聯(lián)系又相制約的一種相輔相成的關(guān)系，而純粹的機(jī)械切分必然會(huì)帶來切分歧義。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：學(xué)歷史知識(shí)，因?yàn)椤皩W(xué)歷”和“歷史”都是詞，那么這個(gè)短語就可以分成“學(xué)歷”和“歷史”。這種稱為交叉歧義。像這種交叉歧義十分常見由于沒有人的知識(shí)去理解，計(jì)算機(jī)很難知道到底哪個(gè)方案正確。交叉歧義相對(duì)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(gè)句子來判斷了。例如，在句子“這個(gè)門把手壞了”中，“把手”是個(gè)詞，但在句子“請(qǐng)把手拿開”中，“把手”就不是一個(gè)詞；在句子“將軍任命了一名中將”中，“中將”是個(gè)詞，但在句子“產(chǎn)量三年中將增長(zhǎng)兩倍”中，“中將”就不再是詞。這些詞計(jì)算機(jī)又如何去識(shí)別? 如果交叉歧義和組合歧義計(jì)算機(jī)都能解決的話，在歧義中還有一個(gè)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(gè)應(yīng)該是詞，哪個(gè)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(gè)詞。（二）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(shí)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“張三虎是山東人”中，“張三虎”是個(gè)詞，因?yàn)槭且粋€(gè)人的名字，但要是讓計(jì)算機(jī)去識(shí)別就困難了。如果把“張三虎”做為一個(gè)詞收錄到字典中去，全世界有那么多名字，而且每時(shí)每刻都有新增的人名，收錄這些人名本身就是一項(xiàng)巨大的工程。即使這項(xiàng)工作可以完成，還是會(huì)存在問題，例如：在句子“張三虎頭虎腦的”中，“張三虎”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(jiǎn)稱、省略語等，還有目前網(wǎng)絡(luò)流行語詞，如“有沒有”、“傷不起”“神馬浮云”、“童鞋們”、“蘿莉”等等都是很難處理的問題，而且這些又正好是人們經(jīng)常使用的詞，因此對(duì)于搜索引擎來說，分詞系統(tǒng)中的新詞識(shí)別十分重要。目前新詞識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)成為評(píng)價(jià)一個(gè)分詞系統(tǒng)好壞的重要標(biāo)志之一。判斷一個(gè)系統(tǒng)的中文分詞功能好壞,主要在于消歧功能和對(duì)未登錄詞識(shí)別功能。并且優(yōu)秀的分詞策略應(yīng)該是盡量不拆分,需要拆分時(shí),先把長(zhǎng)的拆成中的,如果結(jié)果還是少,再把中的拆成短的?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】【1】 吳勝遠(yuǎn)。并行分詞方法的研究《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》1997年07期【2】 張旭。一個(gè)基于詞典與統(tǒng)計(jì)的中文分詞算法[D]。電子科技大學(xué)。2007年【3】 梁斌。走進(jìn)搜索引擎 電子工業(yè)出版社 2007年1月【4】（美）克羅夫特。搜索引擎：信息檢索實(shí)踐 機(jī)械工業(yè)出版社2010年