信息的飛速增長，使搜索引擎成為人們查找信息的首選工具，Google、百度、中國搜索等大型搜索引擎一直是人們討論的話題。隨著搜索市場價值的不斷增加，越來越多的公司開發(fā)出自己的搜索引擎，阿里巴巴的商機搜索、8848的購物搜索等也陸續(xù)面世，自然，搜索引擎技術(shù)也成為技術(shù)人員關(guān)注的熱點。
搜索引擎技術(shù)的研究，國外比中國要早近十年，從最早的Archie，到后來的Excite，以及altvista、overture、google等搜索引擎面世，搜索引擎發(fā)展至今，已經(jīng)有十幾年的歷史，而國內(nèi)開始研究搜索引擎是在上世紀末本世紀初。在許多領(lǐng)域，都是國外的產(chǎn)品和技術(shù)一統(tǒng)天下，特別是當某種技術(shù)在國外研究多年而國內(nèi)才開始的情況下。例如操作系統(tǒng)、字處理軟件、瀏覽器等等，但搜索引擎卻是個例外。雖然在國外搜索引擎技術(shù)早就開始研究，但在國內(nèi)還是陸續(xù)涌現(xiàn)出優(yōu)秀的搜索引擎，像百度（http://www.baidu.com/）、中搜（http://www.zhongsou.com/）等。目前在中文搜索引擎領(lǐng)域，國內(nèi)的搜索引擎已經(jīng)和國外的搜索引擎效果上相差不遠。之所以能形成這樣的局面，有一個重要的原因就在于中文和英文兩種語言自身的書寫方式不同，這其中對于計算機涉及的技術(shù)就是中文分詞。
什么是中文分詞
眾所周知，英文是以詞為單位的，詞和詞之間是靠空格隔開，而中文是以字為單位，句子中所有的字連起來才能描述一個意思。例如，英文句子I am a student，用中文則為：“我是一個學生”。計算機可以很簡單通過空格知道student是一個單詞，但是不能很容易明白“學”、“生”兩個字合起來才表示一個詞。把中文的漢字序列切分成有意義的詞，就是中文分詞，有些人也稱為切詞。我是一個學生，分詞的結(jié)果是：我 是 一個 學生。
中文分詞和搜索引擎
中文分詞到底對搜索引擎有多大影響？對于搜索引擎來說，最重要的并不是找到所有結(jié)果，因為在上百億的網(wǎng)頁中找到所有結(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。中文分詞的準確與否，常常直接影響到對搜索結(jié)果的相關(guān)度排序。筆者最近替朋友找一些關(guān)于日本和服的資料，在搜索引擎上輸入“和服”，得到的結(jié)果就發(fā)現(xiàn)了很多問題。下面就以這個例子來說明分詞對搜索結(jié)果的影響，在現(xiàn)有三個中文搜索引擎上做測試，測試方法是直接在Google（http://www.google.com/）、百度（http://www.baidu.com/）、中搜（http://www.zhongsou.com/）上以“和服”為關(guān)鍵詞進行搜索：
在Google上輸入“和服”搜索所有中文簡體網(wǎng)頁，總共結(jié)果507,000條，前20條結(jié)果中有14條與和服一點關(guān)系都沒有。在第一頁就有以下錯誤：
“通信信息報：瑞星以技術(shù)和服務開拓網(wǎng)絡安全市場”
“使用純HTML的通用數(shù)據(jù)管理和服務- 開發(fā)者- ZDNet ...”
“陳慧琳《心口不一》化妝和服裝自己包辦”
“::外交部：中國境外領(lǐng)事保護和服務指南(2003年版) ...”
“產(chǎn)品和服務”
等等。第一頁只有三篇是真正在講“和服”的結(jié)果。
在百度上輸入“和服”搜索網(wǎng)頁，總共結(jié)果為287,000條，前20條結(jié)果中有6條與和服一點關(guān)系都沒有。在第一頁有以下錯誤：
“福建省晉江市恒和服裝有限公司系獨資企業(yè)”
“關(guān)于商品和服務實行明碼標價的規(guī)定”
“青島東和服裝設備”
在中搜上輸入“和服”搜索網(wǎng)頁，總共結(jié)果為26,917條，前20條結(jié)果都是與和服相關(guān)的網(wǎng)頁。
這次搜索引擎結(jié)果中的錯誤，就是由于分詞的不準確所造成的。通過筆者的了解，Google的中文分詞技術(shù)采用的是美國一家名叫Basis Technology（http://www.basistech.com/）的公司提供的中文分詞技術(shù)，百度使用的是自己公司開發(fā)的分詞技術(shù)，中搜使用的是國內(nèi)海量科技（http://www.hylanda.com/）提供的分詞技術(shù)。由此可見，中文分詞的準確度，對搜索引擎結(jié)果相關(guān)性和準確性有相當大的關(guān)系。
中文分詞技術(shù)
中文分詞技術(shù)屬于自然語言處理技術(shù)范疇，對于一句話，人可以通過自己的知識來明白哪些是詞，哪些不是詞，但如何讓計算機也能理解？其處理過程就是分詞算法。
現(xiàn)有的分詞算法可分為三大類：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計的分詞方法。
1、基于字符串匹配的分詞方法
這種方法又叫做機械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個“充分大的”機器詞典中的詞條進行配，若在詞典中找到某個字符串，則匹配成功（識別出一個詞）。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；按照不同長度優(yōu)先匹配的情況，可以分為最大（最長）匹配和最?。ㄗ疃蹋┢ヅ?；按照是否與詞性標注過程相結(jié)合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標注相結(jié)合的一體化方法。常用的幾種機械分詞方法如下：
1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；
2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
3）最少切分（使每一句中切出的詞數(shù)最?。?。
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，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)計結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠遠不能滿足實際的需要。實際使用的分詞系統(tǒng)，都是把機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一步提高切分的準確率。
一種方法是改進掃描方式，稱為特征掃描或標志切分，優(yōu)先在待分析字符串中識別和切分出一些帶有明顯特征的詞，以這些詞作為斷點，可將原字符串分為較小的串再來進機械分詞，從而減少匹配的錯誤率。另一種方法是將分詞和詞類標注結(jié)合起來，利用豐富的詞類信息對分詞決策提供幫助，并且在標注過程中又反過來對分詞結(jié)果進行檢驗、調(diào)整，從而極大地提高切分的準確率。
對于機械分詞方法，可以建立一個一般的模型，在這方面有專業(yè)的學術(shù)論文，這里不做詳細論述。
2、基于理解的分詞方法
這種分詞方法是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現(xiàn)象。它通常包括三個部分：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分詞歧義進行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和信息。由于漢語語言知識的籠統(tǒng)、復雜性，難以將各種語言信息組織成機器可直接讀取的形式，因此目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處在試驗階段。
3、基于統(tǒng)計的分詞方法
從形式上看，詞是穩(wěn)定的字的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時出現(xiàn)的次數(shù)越多，就越有可能構(gòu)成一個詞。因此字與字相鄰共現(xiàn)的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度。可以對語料中相鄰共現(xiàn)的各個字的組合的頻度進行統(tǒng)計，計算它們的互現(xiàn)信息。定義兩個字的互現(xiàn)信息，計算兩個漢字X、Y的相鄰共現(xiàn)概率?；ガF(xiàn)信息體現(xiàn)了漢字之間結(jié)合關(guān)系的緊密程度。當緊密程度高于某一個閾值時，便可認為此字組可能構(gòu)成了一個詞。這種方法只需對語料中的字組頻度進行統(tǒng)計，不需要切分詞典，因而又叫做無詞典分詞法或統(tǒng)計取詞方法。但這種方法也有一定的局限性，會經(jīng)常抽出一些共現(xiàn)頻度高、但并不是詞的常用字組，例如“這一”、“之一”、“有的”、“我的”、“許多的”等，并且對常用詞的識別精度差，時空開銷大。實際應用的統(tǒng)計分詞系統(tǒng)都要使用一部基本的分詞詞典（常用詞詞典）進行串匹配分詞，同時使用統(tǒng)計方法識別一些新的詞，即將串頻統(tǒng)計和串匹配結(jié)合起來，既發(fā)揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點，又利用了無詞典分詞結(jié)合上下文識別生詞、自動消除歧義的優(yōu)點。
到底哪種分詞算法的準確度更高，目前并無定論。對于任何一個成熟的分詞系統(tǒng)來說，不可能單獨依靠某一種算法來實現(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“復方分詞法”，所謂復方，相當于用中藥中的復方概念，即用不同的藥才綜合起來去醫(yī)治疾病，同樣，對于中文詞的識別，需要多種算法來處理不同的問題。
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？事實遠非如此。中文是一種十分復雜的語言，讓計算機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。
1、歧義識別
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：表面的，因為“表面”和“面的”都是詞，那么這個短語就可以分成“表面 的”和“表 面的”。這種稱為交叉歧義。像這種交叉歧義十分常見，前面舉的“和服”的例子，其實就是因為交叉歧義引起的錯誤。“化妝和服裝”可以分成“化妝 和 服裝”或者“化妝 和服 裝”。由于沒有人的知識去理解，計算機很難知道到底哪個方案正確。
交叉歧義相對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)整個句子來判斷了。例如，在句子“這個門把手壞了”中，“把手”是個詞，但在句子“請把手拿開”中，“把手”就不是一個詞；在句子“將軍任命了一名中將”中，“中將”是個詞，但在句子“產(chǎn)量三年中將增長兩倍”中，“中將”就不再是詞。這些詞計算機又如何去識別?
如果交叉歧義和組合歧義計算機都能解決的話，在歧義中還有一個難題，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應該是詞，哪個應該不是詞。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”在這里算不算一個詞。
2、新詞識別
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“王軍虎去廣州了”中，“王軍虎”是個詞，因為是一個人的名字，但要是讓計算機去識別就困難了。如果把“王軍虎”做為一個詞收錄到字典中去，全世界有那么多名字，而且每時每刻都有新增的人名，收錄這些人名本身就是一項巨大的工程。即使這項工作可以完成，還是會存在問題，例如：在句子“王軍虎頭虎腦的”中，“王軍虎”還能不能算詞？
新詞中除了人名以外，還有機構(gòu)名、地名、產(chǎn)品名、商標名、簡稱、省略語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，因此對于搜索引擎來說，分詞系統(tǒng)中的新詞識別十分重要。目前新詞識別準確率已經(jīng)成為評價一個分詞系統(tǒng)好壞的重要標志之一。
中文分詞的應用
目前在自然語言處理技術(shù)中，中文處理技術(shù)比西文處理技術(shù)要落后很大一段距離，許多西文的處理方法中文不能直接采用，就是因為中文必需有分詞這道工序。中文分詞是其他中文信息處理的基礎，搜索引擎只是中文分詞的一個應用。其他的比如機器翻譯（MT）、語音合成、自動分類、自動摘要、自動校對等等，都需要用到分詞。因為中文需要分詞，可能會影響一些研究，但同時也為一些企業(yè)帶來機會，因為國外的計算機處理技術(shù)要想進入中國市場，首先也是要解決中文分詞問題。在中文研究方面，相比外國人來說，中國人有十分明顯的優(yōu)勢。
分詞準確性對搜索引擎來說十分重要，但如果分詞速度太慢，即使準確性再高，對于搜索引擎來說也是不可用的，因為搜索引擎需要處理數(shù)以億計的網(wǎng)頁，如果分詞耗用的時間過長，會嚴重影響搜索引擎內(nèi)容更新的速度。因此對于搜索引擎來說，分詞的準確性和速度，二者都需要達到很高的要求。目前研究中文分詞的大多是科研院校，清華、北大、中科院、北京語言學院、東北大學、IBM研究院、微軟中國研究院等都有自己的研究隊伍，而真正專業(yè)研究中文分詞的商業(yè)公司除了海量科技以外，幾乎沒有了?？蒲性盒Ｑ芯康募夹g(shù)，大部分不能很快產(chǎn)品化，而一個專業(yè)公司的力量畢竟有限，看來中文分詞技術(shù)要想更好的服務于更多的產(chǎn)品，還有很長一段路。
