盘古分词 - 多元分词
作者：eaglet
盘古分词开发了多元分词算法，其与lucene.net 配合构建全文搜索，经测试准确度接近google和baidu的水平。现将一些实现方法和测试结果公布出来，供关心分词和搜索技术的朋友们参考。
中文分词按照分词粒度来分，分成 一元分词，二元分词，多元分词和精确分词等类型。一元分词就是最简单的分词，将所有的中文字符按照单字形式输出。二元分词按双字形式输出。多元分词则是将 一句话中可能的单词组合按照一定规则输出，允许输出的词有重叠。精确分词则是将一句话中最准确的单词组合输出，不允许输出的词有重叠。当然这里用精确这个 词来修饰只是为了与其他几种分词方法区分，不可能有完全精确的分词方法，因为我们伟大祖国的语言实在是博大精深，分词本身缺乏标准（能否制定标准也是一个 问号）一些中文句子就是由人来分解也可能分出不同的结果，所以到目前为止还没有100%精确的分词方法。
由于一元和二元分词较为简单，其分词的效果也不尽理想，这里不多讨论。
现在让我们看看精确分词。下面这句话：“许仙喝了口黄酒”，精确分词由于不能包含重叠的词，一般可以分成 许仙/喝了/口/黄酒，用这种分词结果构建索引，输入黄酒，可以搜到，但输入酒就无法搜到。而作为搜索用户，往往需要既能搜到黄酒也能搜到 酒，google, 百度等著名搜索引擎就可以达到这种效果。我们自己开发的搜索引擎如果无法实现这种功能，用户体验就不会很好。为了解决这个问题，我们必须对中文句子进行多 元分解，即分解出合适的组合，比如上面的句子，如果分解为 许/仙/许仙/喝/了/口/黄/酒/黄酒/喝了口/ 那么无论我们输入黄酒还是酒，我们都可以搜索到这条记录。
多元分词的缺点：
多元分词和搜索引擎结合可以得到较多的匹配结果，但同时也增加了索引文件的大小。另外由于将一些单词进行了拆分，搜索结果的排序会受到影响。比如搜索黄 酒，多元分词后搜索的关键字组合为 黄+酒+黄酒，很可能会将只包含黄或者酒的记录排在包含黄酒的记录前面，这不是我们希望的结果。对于搜索引擎来说这个排序是很重要的，google,百度 就靠这个吃饭的，如果这样瞎排，估计用户早就把他们抛弃了。事实上，他们做的很好。
为了解决这个问题，盘古分词提出了两个概念，一个是多元分词的冗余度(Redundancy)，一个是多元分词结果的权重级别（Rank)。
首先先谈谈冗余度，对于一句话，可能会有很多种分词组合，我们通过冗余度的设置可以控制这个组合的数量。 盘古分词支持3级冗余。当冗余度设置为0时，只分解最佳的分词组合，设置为1时次之，2时再次之。
比如 “中华人民共和国” ，冗余度取0，1，2 时 分词结果分别为
中华人民共和国(0,5)/
中华(0,3)/人民共和国(2,3)/中华人民(0,3)/共和国(4,3)/中华人民共和国(0,5)/
中(0,2)/华(1,2)/人民共和国(2,2)/中华(0,2)/人民(2,2)/共和国(4,2)/中华人民(0,2)/共和(4,2)/国(6,2)/中华人民共和国(0,5)/
其中挎号中第一个数字表示单词在整个文章中的位置，第二个数字表示权重级别。下同。
盘古分词不同分词方法的索引大小和分词时间比较
我们再谈谈权重。盘古分词将多元分词出来的单词根据其词长，词的间隔以及未登录词的取舍等条件给定了不同的权重。最高权重为5，最低为0。由于 Lucene.net 不支持根据权重建立索引（毕竟其不是为中文设计的），我们只能在搜索时对分解出来的关键字指定权重来影响搜索结果。
比如黄酒这个词，搜索关键词分解为 黄酒/黄/酒 如果我们对黄酒指定较高的权重，对黄和酒指定较低的权重，那么包含黄酒的记录将会优先于只包含黄或者酒的记录被搜索到，这样就基本解决了搜索排序的问题。
下面来看看搜索 “长春市长春药店” 这个句子采用盘古分词 + Lucene.net 2.0 的搜索结果和采用 google 和百度的搜索结果的比较。冗余度取1，搜索范围限定在 博客园 网站内。
Google 的搜索结果 59 条符合条件的记录 搜索关键字：长春市长春药店 site:cnblogs.com
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从搜索结果来看KTDictSeg 1.4 + Lucene.net 2.0 的搜索效果已经非常接近google的搜索效果，前10个记录的选择两者基本上差不多，排序上略有区别。Baidu搜索出来的数据很少，可能其更追求搜索 的精度吧，毕竟也是国内搜索界的老大，这里不想做过多评论，好不好按百度自己的话说还是拿事实说话吧。
关于KTDictSeg 的多元分词技术，本文就介绍到这里。 KTDictSeg 1.4 版本还有最后的扫尾工作，不日即将发布。
