Thinkphp 3.2 中词分词 加权搜索

　原文地址：http://www.cnblogs.com/kekukele/p/4544349.html

　前段时间，利用业余时间做了一个磁力搜索的网站Btdog，其中使用到了简单的中文分词与加权搜索，在这里分享给大家，供大家参考。

　　在我的网站中，中文分词使用的是SCWS分词系统，这个分词系统提供PHP两种使用方式：一种是你可以采用源码安装，具体安装步骤请参考这里；

另外一种是使用其提供的API接口，具体方法参考这里。

　　下面，我们假设你已经掌握了SCWS的使用，事实上，其使用也非常简单，若你不会其使用，也不影响本文下面的阅读。　

　　SCWS系统中其每个分好的词包括以下属性/键值：

1. word 词的内容
2. off 该词在未分词文本中的偏移位置
3. idf 该词的 IDF 值
4. attr 词性 (北大标注格式) 参见这里。

　　在这里我们重点介绍下分词属性中的idf，这个是我们在我们的分词算法中需要用到的。

　　IDF全称inverse document frequency(逆向文档频率)是一个词普遍重要性的度量，某一特定词的IDF值，用总文件数除以包含该词的文章数量，再将得到的商取对数(log)。计算公式：IDF = log(D/Dt)，D为文章总数，Dt为该词出现的文章数量。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是Dt越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。

　　我们举例说明下，如 搜索内容 ”复仇者的联盟“，其SCWS的分词结果如下：

 

　　可以看出，其分词结果中，关键词”复仇者“的idf为9.06，最具区分能力，而关键词”的“的idf值为0，基本没有区分能力，”联盟“的idf为4.34也具有较强的区别能力。因此，我们在我们的分词搜索中，可以简单地使用idf值作为加权排序的依据。

　　在scws分词系统中，其idf的取值为0-10，因此在我们下面给出的算法中，我们把内容全文匹配的权重设为10，即最大。其他分词后关键词的权重值设为其idf值，然后根据权重大小将结果逆序排列。这要我们就实现了简单的中文分词加权排序。核心代码具体如下：　

 //@param:需要分词的内容    
//Return:mysql查询条件字符串，加权排序字符串，关键词   
 private function split_words($text){
        $split_words = scws_new();
        $split_words->set_charset('utf-8');
        $split_words->set_ignore(true);
        $split_words->set_dict('/usr/local/scws/etc/dict.utf8.xdb');
        $split_words->set_rule('/usr/local/scws/etc/rules.utf8.ini');
        $split_words->send_text($text);
        $weight=10;
        $condition['where'] = "name LIKE '%".$text."%'";
        $condition['order'] = "(CASE WHEN name LIKE '%".$text."%' THEN $weight ELSE 0 END)";  //设置全文匹配最大权重
        while ($words_result = $split_words->get_result())
        {
            foreach($words_result as $word_arr){
                    $condition['where'] .= " OR name LIKE '%".$word_arr['word']."%'";
　　　　　　　　　　　　//设置分词后关键词的权重为其idf的值
                    $condition['order'] .= " + (CASE WHEN name LIKE '%".$word_arr['word']."%' THEN ".$word_arr['idf']." ELSE 0 END)"; 
                $condition['keywords'][$cnt++] = $word_arr['word'];
            }
        }
        $split_words->close();
        return $condition;
    }

　　当然，更复杂的分词还要考虑词的词频TF，不过即使简单的这样，我们也基本能达到比较好的效果了，具体效果，大家可以到http://btdog.com.cn体验下。