中文分词算法在搜索引擎应用中的运用

中文分词算法在搜索引擎应用中有着广泛的应用空间,且能够增加信息检索的准确性,故而值得予以推广。在此之上,本文简要分析了中文分词算法的作用与中文分词算法在搜索引擎中的难点,并分别从基于字符串匹配分词、基于N元语法分词、基于搜索统计技术等方面,论述了中文分词算法在搜索引擎应用中的运用策略,以此提高大众对中文分词算法的认知水平。     

中文分词算法在搜索引擎应用中的研究

在Internet高速发展的信息时代,搜索引擎是人们获得有效信息的强有力手段之一。中文搜索引擎的重点在于中文关键信息提取,其中的难点就是中文自动分词。该文重点讨论中文自动分词算法。算法采用基于自动建立词库的最佳匹配方法来进行中文分词,同时采用基于改进型马尔可夫N元语言模型的统计处理方法来处理分词中出现的歧义问题,从而提高精度。     

Nutch0.9中二分法中文分词的实现

Nutch是一个优秀的基于Java的开放源码搜索引擎,是以Lucene为基础实现的搜索引擎应用程序,其工作流程和现代商业搜索引擎工作原理一样:文本搜集、建立索引和查询。Nutch0.9较好地处理了英文分词,但对中文分词处理还不够完善。文章介绍了在Nutch0.9中实现索引及检索的二分法,提出了改进中文分词的方法。     

中文分词技术对中文搜索引擎的查准率及查全率的影响

随着我国科学技术的进步,网络信息化的快速发展,搜索引擎成为了人们查找数据的最主要工具。在搜索引擎中,为了提高用户查找所需要数据信息的准确性和全面性,可以使用中文分词技术,中文分词技术在中文搜索引擎中占据了重要的地位。用户在使用中文分词技术对中文搜索引擎的查准率及查全率有着深刻的影响。     

中文分词技术在搜索引擎中的应用研究

中文分词作为机器翻译、文本分类、主题词提取以及信息检索的基础环节,近年来得到了广泛的关注。搜索引擎技术的广泛应用和中文信息处理的发展,使得全文检索和中文分词技术的研究逐渐深入,涌现出了众多优秀的中文分词算法。本文结合中文分词算法的研究现状,分析了分词技术与搜索引擎的信息检索相结合需要解决的关键技术问题,并讨论了中文分词技术在搜索引擎中的应用。     

支持智能中文分词的互联网搜索引擎的构建

中文分词技术对中文搜索引擎的查准率及查全率有重大影响。在剖析开源搜索引擎Nutch的源代码结构的基础上,基于JavaCC实现了一个可扩展的词法分析器并将其与Nutch集成,构建了一个支持智能中文分词的互联网搜索引擎NutchEnhanced。它可用作评测各类中文分词算法对搜索引擎的影响的实验平台。对NutchEnhanced的搜索质量与Nutch、Google、百度进行了对比评测。结果表明它远优于Nutch,其查全率达到了0．74,前30个搜索结果的查准率达到了0．86,总体上具有与Google,百度接近的中文搜索质量。     

巧用黑盒法逆推百度中文分词算法

为了更好地利用中文搜索引擎系统,需要了解搜索引擎的一些关键性技术。笔者选择了国内知名度最高的搜索引擎系统百度作为研究对象。介绍了几种常用的中文分词算法以及中文分词在搜索引擎中的作用,并在此基础上采用黑盒的方法推导出百度的中文分词算法——正向最大匹配分词算法。该算法是最常见的一种中文分词算法,比较符合人的思维习惯。了解了搜索引擎的分词算法有益于搜索词设置的优化以及搜索引擎系统的研究和改进。     

巧用黑盒法逆推百度中文分词算法

为了更好地利用中文搜索引擎系统,需要了解搜索引擎的一些关键性技术.笔者选择了国内知名度最高的搜索引擎系统百度作为研究对象.介绍了几种常用的中文分词算法以及中文分词在搜索引擎中的作用,并在此基础上采用黑盒的方法推导出百度的中文分词算法--正向最大匹配分词算法.该算法是最常见的一种中文分词算法,比较符合人的思维习惯.了解了搜索引擎的分词算法有益于搜索词设置的优化以及搜索引擎系统的研究和改进.     

企业搜索引擎技术研究及应用

学习研究了搜索引擎的工作原理,对办公系统及部分信息管理系统建立了统一的索引信息,针对检测业务查询关键字及基于字典词库的中文分词技术,建立了检测中心内部办公及相关信息系统的搜索引擎查询机制,并将中文分词技术应用于企业级的知识库软件confluence,实现系统的专业中文词汇检索查询功能。     

中文交互式网络搜索引擎及其自学习能力

论文介绍了一种具有自学习能力的中文交互式网络搜索引擎INSE(aninteractivenetsearchengineforChi-nesetext),向量空间模型、基于自动机思想的中文分词技术和神经网络BP算法的应用是INSE的主要特点,重点讨论了INSE的自学习能力。基于自动机思想分词是INSE提出的新概念,应用于中文分词可以满足最大匹配且速度较快。INSE自学习能力的实现依靠神经网络的BP算法。该算法应用于交互式网络搜索引擎可以提供更加精确的查询结果。     

一种基于Lucene的影片搜索引擎的研究和应用

Lucene是一个优秀的开源搜索引擎框架,已经广泛应用于信息搜索领域。分析点播门户中现有的搜索引擎存在的不足,设计一种基于双字哈希算法支持中文的分词器,并利用该分词器和Lucene工具包,设计并实现了一个视频点播影片快速搜索引擎,它不仅支持中文检索,还具有搜索速度快、易于扩展等优点。仿真实验证明提出的基于Lucene的影片搜索引擎具有良好的性能。     

基于后缀数组的分词技术①

中文分词技术是机器翻译、分类、搜索引擎以及信息检索的基础,但是,互联网上不断出现的新词严重影响了分词的性能,为了提高新词的识别率,建立待分词内容的后缀数组,然后计算其公共前缀共同出现的次数,采用阈值对其进行过滤筛选出候选词语,实验结果表明,该方法在新词识别方面有一定的优势。     

面向地学信息领域垂直搜索引擎设计与实现

垂直搜索引擎是搜索引擎领域的行业化分工,根据地学信息领域的行业特征、整体需求及其工作流程,在Nutch开源搜索引擎平台上添加了"庖丁解牛"中文分词算法、主题相关度评分算法、"主题词管理"选项等技术,建立了基于网络蜘蛛模型的面向地学信息领域的垂直搜索引擎。经过测试及结果比较,该系统相对于通用搜索引擎有明显的优势,使地学信息的定位和查找更加准确。该系统具有良好的扩展性和通用性,对垂直搜索引擎的研究和开发具有一定的借鉴作用。     

基于学术社区的学术搜索引擎设计

学术社区和学术搜索引擎在科研活动中日趋重要。给出了一个基于学术社区的学术搜索引擎的设计方案,指出了它应具备的功能,提出了应着重解决的关键问题,并对部分问题提出了实现思路。给出了系统的架构设计,并讨论了文献资料的整合算法,将分散在不同位置、提供不同内容的学术信息组合为一个整体,有效地解决了文献提取问题。针对普通中文分词组件在对姓名进行分词时准确率较低的问题,设计了一个专门针对姓名进行分词的高效的算法。在开源框架Nutch和HBase的基础上,实现了一个学术搜索引擎,并在实验中验证了设计的有效性。     

Nutch中庖丁解牛中文分词的实现与评测

中文分词是搜索引擎面临的主要挑战之一。本文通过分析Nutch文档的评分机制,针对Nutch中文分词模块的分词不符合汉语习惯的情况,提出采用以词典分词法为基础的庖丁解牛分词模块对Nutch要采集的数据进行切分,描述在Nutch上实现庖丁解牛分词模块的方法,并对该分词模块进行测试。实验表明,庖丁解牛分词模块的分词结果更符合汉语习惯,并且在词项对文档的覆盖方面更加均衡,另外索引文件所占的存储空间节省20%～65%。     

自动答疑系统中文自动分词模块设计与实现

中文自动分词模块是自动答疑系统的一个重要功能模块.在分析自动答疑系统中问句特点的基础上,提出一种面向课程答疑的中文自动分词算法和分词词典设计方案,并探讨运用Visual-Prolog开发基于该算法的中文自动分词模块的关键技术,包括词的表示、构建分词词典、检索分词词典和分词谓词的实现.     

农业搜索引擎中文分词工具对比

中文分词是中文语言处理技术中最关键的部分,被作为其中最重要的预处理手段广泛应用.本文主要分析和比较了ASPSeek、ICTCLAS、Paoding、MMseg、IK与JE六种分词工具对农业搜索引擎的影响.结果表明:在农业搜索引擎的应用效果中,分词准确性最优的是ICTCLAS分词工具,而F1测度最高的是JE分词工具.