全文检索
前段时间做一个全文搜索的dd
使用OracleText来建立全文索引和实现全文检索
然后在数据库端建立分页存储过程来进行全文检索
信息抽取
这样，只要处理表示层的一些问题了
包括，抽取检索文本中与用户需求最想关的部分显示
高亮显示搜索关键字等
那么，用户最想看到的文字即信息量最大的文字，
和高亮显示的搜索关键字，
应根据什么来决定呢？
显然，应该以包含信息的最小单元来决定
在中文系统中，这个最小单元就是中文的词语
中文分词
关于中文分词，国内有很多研究也有不少成果
在我们系统中，使用的是一种非常简单的方式：
基于字典的逆向中文分词
字典文件可以使用中文加加的词库
可以在其网站上获得
匹配算法很简单，
在搜索系统中时间需求很高
所以只匹配2字和3字的词语（后面我们会弥补忽略多字词语的误差）
每次探测3个字，不是词语是探测2个
然后加入助词的判断，即3个字（ABC）不是词语，
但是（AB）和(BC)都是词语
这时可根据A和C的词性来判断
我的办法是新建一个助词词典
在其中来检索助词词性
词语反向组合
为了弥补前面分词时追求速度带来多字词语分词丢失的误差
我们将分词结果进行反向组合
将相邻分词结果组合，并丢弃最终的单字结果
组合后词语顺序按信息量递减排列
即设分词结果为(AB)(C)(DE)
组合为(ABC)(CDE)(AB)(DE)
一方面这样做也能使长的词语（一般这种词语信息含量大）靠前排列
这样，分词的准确率大大提高
且性能提升明显：
搜索系统中，关键字一般不长
将10个左右关键字组合的时间
远小于在字典中探测4字以上词语的损耗。
前段时间做一个全文搜索的dd
使用OracleText来建立全文索引和实现全文检索
然后在数据库端建立分页存储过程来进行全文检索
信息抽取
这样，只要处理表示层的一些问题了
包括，抽取检索文本中与用户需求最想关的部分显示
高亮显示搜索关键字等
那么，用户最想看到的文字即信息量最大的文字，
和高亮显示的搜索关键字，
应根据什么来决定呢？
显然，应该以包含信息的最小单元来决定
在中文系统中，这个最小单元就是中文的词语
中文分词
关于中文分词，国内有很多研究也有不少成果
在我们系统中，使用的是一种非常简单的方式：
基于字典的逆向中文分词
字典文件可以使用中文加加的词库
可以在其网站上获得
匹配算法很简单，
在搜索系统中时间需求很高
所以只匹配2字和3字的词语（后面我们会弥补忽略多字词语的误差）
每次探测3个字，不是词语是探测2个
然后加入助词的判断，即3个字（ABC）不是词语，
但是（AB）和(BC)都是词语
这时可根据A和C的词性来判断
我的办法是新建一个助词词典
在其中来检索助词词性
词语反向组合
为了弥补前面分词时追求速度带来多字词语分词丢失的误差
我们将分词结果进行反向组合
将相邻分词结果组合，并丢弃最终的单字结果
组合后词语顺序按信息量递减排列
即设分词结果为(AB)(C)(DE)
组合为(ABC)(CDE)(AB)(DE)
一方面这样做也能使长的词语（一般这种词语信息含量大）靠前排列
这样，分词的准确率大大提高
且性能提升明显：
搜索系统中，关键字一般不长
将10个左右关键字组合的时间
远小于在字典中探测4字以上词语的损耗。
