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搜索引擎--范例：中英文混杂分词算法的实现--正向最大匹配算法的原理和实现
纯中文和中英文混杂的唯一区别是，分词的时候你如何辨别一个字符是英文字符还是孩子字符，
人眼很容易区分，但是对于计算机来说就没那么容易了，只要能辨别出中文字符和英文的字符，分词本身就不是一个难题
1：文本的编码问题：
utf8：windows下，以utf8格式保存的文本是一个3个字节（以16进制）的BOM的，并且你不知道一个汉字是否是用3位表示，但是英文适合ascii编码一样的
ascii：英文一位，中文两位，并且中文的第一个字节的值是大于128和，不会和英文混淆，推荐
unicode：中文基本是两个字节，适合网页纯中文分词
2：分析选择文本编码
线下的分词我选用的是ascii编码的文本，因为英文和中文的编码容易区分，所以最容易实现
线上的分词，由于传入的参数是unicode的，纯中文分词更加简单
3：中文分词原理（词库或者语义分词，后者需要大量的数据），这里采用的是词库分词
我用的中文词库：点此下载本来30万的词库，去掉大于5个字词语后，只剩下25万多，基本够用，ps,我是用结巴分词词库自己提取出来的，可以自己去提取30万的词库^_^
中文停用词库：点此下载
分词素材，点词下载10000条新浪微博的数据
如果点开下载不了，把链接拷贝到迅雷，旋风等下载软件上面下载即可
4：正向最大匹配算法分词的原理
定义一个匹配的最大长度max_length
从左往右，依次遍历文档，
如果是汉字字符的话，ord>128
如果长度不足max_length，继续，
如果长度==max_length，
依次匹配max_length到1长度的单词
若匹配到
判断是否为停用词，
若果不是
记录
如果是停用词
重新切词
若为非汉字字符，对当前遍历得到的中文词组进行处理
如果为空，继续
如果不为空，进行分词处理
5：python代码实现正向最大匹配中英文分词如下：weibo是分词的对象，result是分词后结果，可以print出来看看对不对
# -*- coding: cp936 -*-import stringdist = {}df = file("bdist.txt","r")while True: line = df.readline() if len(line)==0: break term = line.strip() dist[term]=1stop = {}sf = file("stopword.txt","r")while True: line = sf.readline() if len(line)==0: break stopping = line.strip() stop[stopping]=1re = {}def record(t,i,w_id): #print(t) if re.get(t)==None: re[t]=str(w_id)+‘[‘+str(i)+‘.‘ else: re[t]=re[t]+str(i)+‘.‘wf = file("weibo.txt","r")while True: re = {} line = wf.readline() if len(line) ==0: break b = 0; #print(line[len(line)-2:len(line)-1]) if line[len(line)-2:len(line)-1]!=‘1‘: continue w_id_end = line.find(r‘,‘,0) w_id = line[0:w_id_end] if not w_id.isdigit(): continue w_id = string.atoi(line[0:w_id_end]) #print(w_id) w_userid_end = line.find(r‘,‘,w_id_end+1) w_userid = line[w_id_end+1:w_userid_end] #print(w_userid) w_username_end = line.find(r‘,‘,w_userid_end+1) w_username = line[w_userid_end+1:w_username_end] #print(w_username) w_content_end = line.find(r‘,‘,w_username_end+1) w_content = line[w_username_end+1:w_content_end] #print(w_content) w_pt_end = line.find(r‘,‘,w_content_end+1) w_pt = line[w_content_end+1:w_pt_end] #print(line[w_pt_end+1:]) w_count = string.atoi(line[w_pt_end+1:] ) #print(w_count) weibo = w_content #s= type(weibo) #print(s) #print(weibo) #begin particle max_length = 10 weibo_length = len(weibo) #print(weibo_length) t = 2 index = 0 temp = ‘‘ result = ‘‘ #print(weibo_length) while index<weibo_length: #print(index) #print(temp) s=weibo[index:index+1] if ord(s[0])>128: #print("ord") s = weibo[index:index+2] temp = temp+s index = index+2 if len(temp)<max_length and index+1<weibo_length: #print("@") continue else: t =temp while True: #print(temp) if temp==‘‘: break if dist.get(temp)==1: result = result+temp+‘/‘ if stop.get(temp)==None: record(temp,index-2,w_id) temp = t[len(temp):len(t)] #print(temp) if temp!=‘‘ and index+1>weibo_length: t =temp while True: #print(temp) if temp==‘‘: break if dist.get(temp)==1: result = result+temp+‘/‘ if stop.get(temp)==None: record(temp,index-2,w_id) #print(result) temp = t[len(temp):len(t)] t = temp #print(temp) else: if len(temp)>0: temp=temp[0:len(temp)-2] else: break else: if len(temp)>0: temp=temp[0:len(temp)-2] else: #print("ooo") index=index+1 if temp==‘‘: #print("$") result =result+s continue else: #print("&") t =temp while True: #print(temp) if temp==‘‘: break if dist.get(temp)==1: result = result+temp+‘/‘ if stop.get(temp)==None: record(temp,index-2,w_id) #print(result) temp = t[len(temp):len(t)] t = temp #print(temp) else: if len(temp)>0: temp=temp[0:len(temp)-2] result =result+s print(result)sf.close()df.close()wf.close()
6：分词完成后，可以处理得到倒排索引，可以算TF-IDF，可以用向量模型等一系列的知识来做搜索引擎了