中文分词算法 搜索引擎常用的中文分词的方法有哪些？

搜索引擎常用的中文分词的方法有哪些？

中文分词算法可以分为两类。A.第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串。如果发现字符串的子字符串与单词相同，则视为匹配。这种分词方法通常会加入一些启发式规则，如“正向/反向最大匹配”、“长词优先”等。该算法具有分块速度快、时间复杂度O（n）、实现简单、效果可接受等优点。也有不足之处，即歧义和生词处理不好。b、 第二种是基于统计和机器学习。这种切分是基于人工标注的词性和统计特征，即根据观测数据（标注语料库）估计模型参数，即训练。在分割阶段，利用该模型计算各种分割的概率，以概率最大的分割结果作为最终结果。常见的序列注释模型有HMM和CRF。这种分词算法能够很好地处理歧义和未知词，分词效果优于前者，但需要大量的人工标注数据，分词速度慢。

es搜索是直接搜索数据库吗？

不，ES的搜索算法是倒排索引，您输入的文档按照分割算法进行切片分割，每个分割对应一个文件号，当搜索关键字时，将关键字切片，命中存储的切片，然后根据点击率将文档结果输出

访问网站信息，可以建立数据库并提供查询系统，我们可以称之为搜索引擎。根据工作原理的不同，它们可以分为两大类：全文搜索引擎和分类目录。

全文搜索引擎的数据库依赖于一个叫“蜘蛛”或“爬虫”的软件，它通过网络上的各种链接自动获取大量的网页信息，并按照一定的规则进行分析和排序。谷歌和百度是典型的全文搜索引擎系统。

分类目录是人工收集整理网站信息形成的数据库，如雅虎中国和国内搜狐、新浪、网易分类目录等。此外，互联网上的一些导航网站也可以属于原来的分类目录，如“网站之家”。

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