中文分词自动化探索

在使用Lucene时大家肯能也都碰到了个有趣的现象，用用StandardAnalyzer分词器和QueryParser类直接对查询语句进行解析，得到的结果，如果搜索语句是"搜索引擎",那么转换为Lucene的查询表达式就是"+title:搜 索 引 擎"，能搜索到的结果一定是索引文档中“搜索引擎”这四个字连在一起，或者是中间只能包含符号。

 

比如，搜索表达式是  +title:搜 索 引 擎

 

那么一下结果将被命中：

这是一个搜索引擎.

google搜索引擎是很不错的工具。

搜索.引擎

 

而以下的结果将不能被命中：

这是一个提供搜索服务的引擎。

引擎。搜索的引擎

 

而我们刚开始做搜索引擎实践的时候，开始的时候一般都用过StandardAnalyzer。而后，开始使用词库的中文分词，然后...怎么样就不知道了，呵呵。

 

而词库分词后的表达式变调了。比如词库里有"搜索""引擎"这两个词，那么解析后的表达式就变为 +title:搜索 引擎,但是，搜索体验也有了质的提升。比如原先，你输入“搜”，就可以搜到带“搜”的所有记录。而现在不一样了，由于“搜索” 成了一个单元，相当于变成了一体了，因此用“搜”一个字肯定是搜不到的。就好象

string index_token = "搜索";

string search_token = "搜";

index_token 和 search_token 肯定是不相等的。

 

但是用词库的分词，准确性暂且不说，词库的更新，索引就必须跟着改变。这种方式无疑是成本高昂的。那么StandardAnalyzer分词的优点还是有的。是否可以结合这两种分词的优点呢？

 

假如，建立索引都是按照单字索引。而搜索时按词典分词。那肯定也搜索不出来。但是换个方法，用词典分词器把词分好，比如，“搜索引擎”变成了“搜索 引擎”。然后这样构建表达式：

QueryParser parser = new QueryParser("title", new Lucene.Net.Analysis.Standard.StandardAnalyzer());

BooleanQuery bquery = new BooleanQuery();

Query query1 = parser.Parse(“搜索”);

Query query2 = parser.Parse(“引擎”);

bquery.Add(query1 , BooleanClause.Occur.MUST);

bquery.Add(query2 , BooleanClause.Occur.MUST);

Hits hits = searcher.Search(bquery);

 

表达式就变成了

+title:搜 索 +title:引 擎

现在又可以搜索到了。

 

这种方式的优势就很明显了。而这种也是基于词库的，而维护词库的成本也是很高昂的。但是因为现在不用再重建索引，就可以做程序自动在索引和用户输入信息中自动按频率提取分词，而这种词库的变动无疑非常得频繁。但是现在不用重建索引了还怕什么呢？

 

注：本文内容只经过较小的实验，并未使用过。

 

by yurow @  http://www.cnblogs.com/birdshover/  2008年8月3日

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