最大匹配法:最大匹配是指以词典为依据,取词典中最长单词为第一个次取字数量的扫描串,在词典中进行扫描(为提升扫描效率,还可以跟据字数多少设计多个字典,然后根据字数分别从不同字典中进行扫描).例如:词典中最长词为“中华人民共和国”共7个汉字,则最大匹配起始字数为7个汉字.然后逐字递减,在对应的词典中进行查找. 下面以“我们在野生动物园玩”为例详细说明一下正向与逆向最大匹配方法: 1.正向最大匹配法: 正向即从前往后取词,从7->1,每次减一个字,直到词典命中或剩下1个单字. 第1次:“我们在野生动物

分词算法设计中的几个基本原则: 1.颗粒度越大越好:用于进行语义分析的文本分词,要求分词结果的颗粒度越大,即单词的字数越多,所能表示的含义越确切,如:“公安局长”可以分为“公安 局长”.“公安局 长”.“公安局长”都算对,但是要用于语义分析,则“公安局长”的分词结果最好(当然前提是所使用的词典中有这个词) 2.切分结果中非词典词越少越好,单字字典词数越少越好,这里的“非词典词”就是不包含在词典中的单字,而“单字字典词”指的是可以独立运用的单字,如“的”.“了”.“和”.“你”.“我”.“他”.例

逆向顺序 句子:大家好我叫XX我是一名程序员 程序员 -> 序员 -> 员 名程序 -> 程序 -> 序 一名程 -> 名程 -> 程 是一名 -> 一名 -> 名 我是一 -> 是一 -> 一 X我是 -> 我是 -> 是 XX我  -> X我 -> 我 叫XX  -> XX -> X 我叫X -> 叫X -> X 好我叫 -> 我叫 -> 叫 家好我 -> 好我 -> 我

#import <UIKit/UIKit.h> #import "SubViewController.h" @interface ViewController : UIViewController<SubViewControllerDelegate> @end #import "ViewController.h" @interface ViewController () { SubViewController *_subViewControl

本文来自这里在前面的概念介绍中我们已经知道了分析器的作用,就是把句子按照语义切分成一个个词语.英文切分已经有了很成熟的分析器: StandardAnalyzer,很多情况下StandardAnalyzer是个不错的选择.甚至你会发现StandardAnalyzer也能对中文进行分词.但是我们的焦点是中文分词,StandardAnalyzer能支持中文分词吗?实践证明是可以的,但是效果并不好,搜索“如果”会把“牛奶不如果汁好喝”也搜索出来,而且索引文件很大.那么我们手头上还有什么分析器可以使用呢?

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一些简单易理解术语,例如:词条搜索.语义信息.搜索引擎 搜索引擎分类:全文搜索(百度.谷歌).目录搜索.元搜索.垂直搜索 元搜索例子:360综合搜索.搜魅网(someta 集合了百度.google.搜狗.雅虎多家主流搜索引擎的结果,提供网页.资讯.网址导航等聚合查询.) 目录搜索:目录搜索引擎是以人工方式或半自动方式搜集信息,由编辑员查看信息之后,人工形成信息摘要,并将信息置于事先确定的分类框架中.信息大多面向网站,提供目录浏览服务和直接检索服务.目录搜索引擎虽然有搜索功能,但严格意义上不能称为

中文分词技术 中文自动分词可主要归纳为“规则分词”“统计分词”和“混合分词”,规则分词主要是通过人工设立词库,按照一定方式进行匹配切分,实现简单高效,但对新词很难进行处理,统计分词能够较好应对新词发现能特殊场景,但太过于依赖语料的质量,因此实践中多是采用两者的结合,即混合分词. 1.1 规则分词 基于规则的分词是一种机械分词方法,主要是通过维护词典,在切分语句时,将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配,找到则切分,否则不予切分. 按照匹配切分的方式,主要有正向最大匹配法.逆向最大匹配法以及双

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[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 在业务中经常会用到拼音匹配查询,大家都会用到拼音分词器,但是拼音分词器匹配的时候有个问题,就是会出现同音字匹配,有时候这种情况是业务不希望出现的. 业务场景:我输入"纯生pi酒"进行搜索,文档中有以下数据: doc[1]:{"name":"纯生啤酒"} doc[2]:{"name":"春生啤酒&

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http://h2ex.com/1282 现有分词介绍 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是一个信息时代最重要的技术之一,简单来讲,就是让计算机能够理解人类语言的一种技术.在其中,分词技术是一种比较基础的模块.对于英文等拉丁语系的语言而言,由于词之间有空格作为词边际表示,词语一般情况下都能简单且准确的提取出来.而中文日文等文字,除了标点符号之外,字之间紧密相连,没有明显的词边界,因此很难将词提取出来.分词的意义非常大,在中文中,单字作为最基本的语义单位

原文链接:http://blog.csdn.net/hongfu_/article/details/1933346 本文所使用的Lucene版本较低,年代久远,许多API可能已经变了. 1 lucene简介 1.1 什么是lucene Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品.因此它并不像www.baidu.com 或者google Desktop那么拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品. 1.2 lucene能做什么 要回答这个问题,先要了解lucene的本质.实际上luc

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中文分词概述 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,一般分词是自然语言处理的第一项核心技术.英文中每个句子都将词用空格或标点符号分隔开来,而在中文中很难对词的边界进行界定,难以将词划分出来.在汉语中,虽然是以字为最小单位,但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的.因此处理中文文本时,需要进行分词处理,将句子转为词的表示,这就是中文分词. 中文分词的三个难题: 分词规则,消除歧义和未登录词识别. 构建完美的分词规则便可以将所有的句子正确的划分,但是这根本无法实现,语言是长期发展自然而然形成的

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一.中文分词 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为自然分界符的,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此,中文词语分析是中文信息处理的基础与关键. Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分,或者二元切分.除此之外,还有最大切分(包括向前.向后.以及前后相结合).最少切分.全切分等等. 二. 中文分词技术分类 我们讨论的分词算法可分为三大类: 1.基于词典:基于字典.词库匹配的分词方法:(字符串匹配.机械分词法) 2.基于统计:基于词频

一.简介        针对现有中文分词在垂直领域应用时,存在准确率不高的问题,本文对其进行了简要分析,对中文分词面临的分词歧义及未登录词等难点进行了介绍,最后对当前中文分词实现的算法原理(基于词表.统计以及序列标注等算法)进行了简要阐述,并对比了现有技术的优缺点,并给出了本文作者在工程应用上的中文分词调优的经验分享. 二.引言        中文信息处理是指自然语言处理的分支,是指用计算机对中文进行处理.和大部分西方语言不同,汉语的词语之间没有明显的空格标记,句子是以字串的形式出现.常规来说,