Manticore search加一个中文分词

在互联网高速发展的今天，信息也呈现出爆炸式的增长。在海量信息中我们如何利用机器快速地提取我们想要的信息？

因为一篇文章没有特别的符号来将词语呈现出来，所以我们用机器进行中文处理的时候，首先就需要对中文语句进行分词。

下面我们来看看如何实现的

Sphinx search 可以说是一款非常强的开源全文搜索引擎，因为种种原因，后来都没有更新了，所以后来版本太低，同时也会出现bug；后来也使用最新的sphinxsearch，它可以支持几乎所有语言，通过其内置的ngram tokenizer对中文进行索引和搜索。但是，像中文、日文、韩文这种文字使用ngram还是有很大弊端。

当Ngram=1时，中文（日文、韩文）被分解成一个个的单字，就像把英文分解成一个个字母那样。这会导致每个单字的索引很长，搜索效率下降，同时搜索结果习惯性比较差。

当Ngram=2或更大时，会产生很多无意义的“组合”，比如“的你”、“为什”等，导致索引的字典、索引文件等非常大，同时也影响搜索速度。

基于以上弊端，为中日韩文本加入分词的tokenizer是很有必要的。

于是决定来做这件事。先去Sphinxsearch网站去看看，发现它已经发布了新的3.x版本，而且加入了很多很棒的特性，然而它从Sphinxsearch 3.x 开始，暂时不再开源. 不过，部分前Sphinxsearch的开发人员跳出来成立新团队，在Sphinx 2.x版本基础上开发自己的Manticoresearch。这两者很像，从它们的名字就可以看出来，这俩都是狮身怪兽。

Sphinx 是（古埃及）狮身人面像，Manticore 是（传说中的）人头狮身龙（蝎）尾怪兽

Manticoresearch 从Sphinxsearch 继承而来， 并做了性能优化. 因此，我选择了Manticoresearch 来添加中日韩分词。

首先从Manticoresearch的github仓库pull最新的代码来谈价，后面我也会尽力与Manticoresearch的主分支保持同步。

算法实现

通过最小匹配（而非单字）来匹配字典和字符串，把字符串分割成最短（而非单字）的词。如果遇到处理不了的歧义时，以单字做词。这样的目的是，保证搜索时能找到这些内容而不丢失。

稍微解释一下，对于搜索引擎的分词为什么这么做：

搜索引擎要能找到尽可能全内容：最彻底的方法是ngram=1，每个字单独索引，这样你搜索一个单字“榴”时，含有“榴莲”的文本会被找到，但缺点就如前面所说。

搜索引擎要能找到尽可能相关的内容： 分词就是比较好的方法，对词进行索引，这样你搜索一个单字“榴”时，含有“榴莲”的文本就不会被找到。但分词的粒度要小，比如“编程语言”这是一个词组，如果把这个分成一个词，你搜索“编程”时，就找不到只含“编程语言”的文本，同样的，“上海市”要分成“上海”和“市”，等等。所以，“最小匹配”适用于搜索引擎。

编译安装

从github仓库manticoresearch-seg获取源码，编译方法跟Manticoresearch一样，具体看官方文档。

使用方法

1. 准备词表 把所有词写到一个txt文件，一行一个词，如下所示：

# words.txt中文 中国語 중국어

2. 创建字典 成功编译代码后，就会得到创建字典的可执行程序make_segdictionary. 然后执行命令:

./make_segdictionary words.txt words.dict

这样就得到了字典文件: words.dict

3. 配置索引 只需在配置文件的 index {...} 添加一行即可：

index {     ...     seg_dictionary = path-to-your-segmentation-words-dictionary     ... }

提醒: 分词对批量索引和实时索引都起作用。

我在我的个人博客“猿人学网站”和公众号“猿人学Python”上写Python教程，有兴趣的可以关注公众号和网站。

中文分词 华为开源镜像站 Mirrors

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