中文分词方法简介

　中文与西方文字不同，西方文字如英文的单词间有空格作为分隔，计算机很容易把一个个词分开。而中文句子里的之间没有分隔，要把中文句子拆分成词就需要使用中文分词技术。由于全文索引采用的是倒排索引技术，所以分词的效果直接决定了搜索的效果。

　　目前的中文分词技术主要有：n元切分、最长匹配、最大压缩、统计语言模型等方法。n元切分，即机械切分。就是把中文句子每n个字分成一个“词”。比如，“我是大学生”用一元切分的结果就是“我”、“是”、“大”、“学”、“生”。二元分词如果采用串分割，结果就是“我是”、“大学”、“生”，采用交叉分割结果就是“我是”、“是大”、“大学”、“学生”。通常，都采用交叉切分，以免在搜索“学生”时无法搜索到结果。同时，交叉分割可以保证查询和索引切分的一致性。但交叉分割的索引大小是串分割的n倍。机械切分并不是真正意义上的中文分词，因为它并没有把句子根据词法和语义分成有意义的词。这种方法实现简单，切分效率高，但会产生很多无用词。Lucene自带的StandardAnalyzer对中文的切分就是一元切分。Lucene
Sandbox中的CJKAnalyzer采用的是交叉二元分词。

　　最长匹配法是使用词典来切分的。比如，“我是大学生”根据词典通常会被拆分为“我”、“是”、“大学生”。最长匹配法又分正向最长匹配和反向最长匹配，即从句子的正方向或方向匹配单词。通常反向最长匹配的效果要好于正向最长匹配。也可以把两者结合起来，即双向最长匹配。最长匹配法实现也较简单，分词速度较快，但准确率比较低。采用词典的分词方法的效果很大程度上取决于词典的质量。同时，在遇到词典中没有的词往往就束手无策了。而且，基于词典的分词对于新词，还有人名、地名等往往不能很好地识别。Lucene
Sandbox中的ChineseAnalyzer就是采用的反向最长匹配。

　　统计语言模型方法简单的说，就是通过从文本库中统计出字与字之间结合和分开的概率来分词的。比如“我是大学生”，“是”和“大”结合的概率要小于“大”和“学”结合的概率。这种方法不依赖于词库和语法定义，可以适应新词以及人名地名等。但实现复杂，分词速度慢。在上下文信息较少的情况下效果不够好。