搜索引擎优化魔法书-第19节
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字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子“I am a student。”，用中文则为：“我是一个
学生”。计算机可以很简单通过空格知道 student 是一个单词，但是不能很容易明白“学”、
“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，
有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：“我”“是”“一个”“学生”。
二、中文分词的意义和作用
要想说清楚中文分词的意义和作用，就要提到智能计算技术。智能计算技术涉及的学科
包括物理学、数学、计算机科学、电子机械、通讯、生理学、进化理论和心理学等等。简单
的说，智能计算就是让机器“能看会想，能听会讲”。要想实现这样的一个目标，首先就要
让机器理解人类的语言，只有机器理解了人类的语言文字，才使得人与机器的交流成为可能。
再反观我们人类的语言中，“词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分”，所以对于中文
来讲，将词确定下来是理解自然语言的第一步，只有跨越了这一步，中文才能像英文那样过
渡到短语划分、概念抽取以及主题分析，以至自然语言理解，最终达到智能计算的最高境界，
实现人类的梦想。
从现阶段的实际情况来看，英文已经跨越了分词这一步，也就是说在词的利用上已经先
一步，并且已经展现了良好的应用前景，无论是信息检索还是主题分析的研究都要强于中文，
究其根本原因就是中文要通过分词这道难关，只有攻破了这道难关，我们才有希望赶上并超
过英文在信息领域的发展，所以中文分词对我们来说意义重大，可以说直接影响到使用中文
的每一个人的方方面面。
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中文分词到底对搜索引擎有多大影响？对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结
果，因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义，没有人能看得完，最重要的是把
最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。中文分词的准确与否，常常直接影响到对
搜索结果的相关度排序。在现有三个中文搜索引擎上做测试，测试方法是直接在 Google
（google ）、百度（baidu ）、中搜（zhongsou ）
上以“和服”为关键词进行搜索：
在 Google 上输入“和服”搜索所有中文简体网页，总共结果 507，000 条，前
20 条结果中有 14 条与和服一点关系都没有。在第一页就有以下错误：
“通信信息报：瑞星以技术和服务开拓网络安全市场”
“使用纯 HTML 的通用数据管理和服务… 开发者… ZDNet 。。。”
“陈慧琳《心口不一》化妆和服装自己包办”
“：：外交部：中国境外领事保护和服务指南（2003 年版） 。。。”
“产品和服务”
等等。第一页只有三篇是真正在讲“和服”的结果。
在百度上输入“和服”搜索网页，总共结果为 287，000 条，前20 条结果中有
6 条与和服一点关系都没有。在第一页有以下错误：
“福建省晋江市恒和服装有限公司系独资企业”
“关于商品和服务实行明码标价的规定”
“青岛东和服装设备”
在中搜上输入“和服”搜索网页，总共结果为 26，917 条，前 20 条结果都是
与和服相关的网页。
这次搜索引擎结果中的错误，就是由于分词的不准确所造成的。Google 的中文分词技
术采用的是美国Basis Technology （basistech ）公司提供的中文分词技术，百
度使用的是自己公司开发的分词技术，中搜使用的是国内海量科技（hylanda）
提供的分词技术。由此可见，中文分词的准确度，对搜索引擎结果相关性和准确性有相当大
的关系。
三、中文分词技术
中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白
哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。
现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基
于统计的分词方法。
1、基于字符串匹配的分词方法
这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大
的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。
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按照扫描方向的不同，字符串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优
先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程
相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词
方法如下：
正向最大匹配法（由左到右的方向）；
逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
最少切分（使每一句中切出的词数最小）。
还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法
结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很
少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结
果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为 1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为
1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作
为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切
分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进行机械
分词，从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类
信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极
大地提高切分的准确率。
对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做
详细论述。
2、基于理解的分词方法
这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就
是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包
括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统
可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的
理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂
性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处
在试验阶段。
3、基于统计的分词方法
从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，
就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。
可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字
的互现信息，计算两个汉字X、Y 的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧
密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需
对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。
但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如
“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销
大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，
同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分
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速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，
不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法。比如，海量科技的分词算法就
采用“复方分词法”。所谓复方，相当于用中药中的复方概念，即用不同的药才综合起来去
医治疾病，同样，对于中文词的识别，需要多种算法来处理不同的问题。
四、分词中的难题
有了成熟的分词算法，是否就能容易地解决中文分词问题呢？事实远非如此。中文是一
种十分复杂的语言，让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中，有两大难题一直
没有完全突破。
1、歧义识别
歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。例如：表面的，因为“表面”
和“面的”都是词，那么这个短语就可以分成“表面”“的”和“表”“面的”。这种称为交
叉歧义。像这种交叉歧义十分常见，前面举的“和服”的例子，其实就是因为交叉歧义引起
的错误。“化妆和服装”可以分成“化妆”“和”“服装”或者“化妆”“和服”“装”。由于没
有人的知识去理解，计算机很难知道到底哪个方案正确。
交叉歧义相对组合歧义来说是还算比较容易处理，组合歧义就必需根据整个句子来判断
了。例如，在句子“这个门把手坏了”中，“把手”是个词，但在句子“请把手拿开”中，
“把手”就不是一个词；在句子“将军任命了一名中将”中，“中将”是个词，但在句子“产
量三年中将增长两倍”中，“中将”就不再是词。这些词计算机又如何去识别？
如果交叉歧义和组合歧义计算机都能解决的话，在歧义中还有一个难题，是真歧义。真
歧义意思是给出一句话，由人去判断也不知道哪个应该是词，哪个应该不是词。例如：“乒
乓球拍卖完了”，可以切分成“乒乓”“球拍”“卖”“完”“了”、也可切分成“乒乓球”“拍
卖”“完”“了”，如果没有上下文其他的句子，恐怕谁也不知道“拍卖”在这里算不算一个
词。
2、新词识别
新词，专业术语称为未登录词，也就是那些在字典中都没有收录过，但又确实能称为词
的那些词。最典型的是人名，人可以很容易理解句子“王军虎去广州了”中，“王军虎”是
个词，因为是一个人的名字，但要是让计算机去识别就困难了。如果把“王军虎”做为一个
词收录到字典中去，全世界有那么多名字，而且每时每刻都有新增的人名，收录这些人名本
身就是一项巨大的工程。即使这项工作可以完成，还是会存在问题，例如：在句子“王军虎
头虎脑的”中，“王军虎”还能不能算词？
新词中除了人名以外，还有机构名、地名、产品名、商标名、简�
