我一直想整理自己
实现天衣无缝，必须学好百度分词技术。 当然，这些分词技术是rzdmla个人猜测分析的，不能公开百度自己的科研技术。 毕竟竞争对手这么多，都掌握了，市场不也很混乱吗？ 以下推测不是随便想出来的，一定是用数据分析出来的，请放心。
百度分词的四个原理：
1、基于理解：搜索“大学堂”等中文字符不超过3个时，百度不切单词。
2、基于统计：百度把一个词标记为红色的原因：红色的词一般是一个关键词。 你搜索“学”字时，百度自认“学习”也是一个关键词，所以“学习”这个词被标成红色。 这就是百度分词法。 是基于统计的分词。
3、基于字符串匹配(百度的分词方法；正向最大词法) )
匹配直到没有最大和最小(最大匹配)词语； (最小匹配)单词匹配后停止匹配，从另一个单词开始匹配)例如，在百度上搜索“湖南大学堂屋”，百度的分词算法将其视为黑盒，通过几个输入关键词，从百度的输出结果中提取百度的分词算法正向和反向(正向)从前向后反向(后向前) )湖南大学堂屋)正向分法；湖南大学堂屋)壮观的鸡大地方法；正向分法)紧凑的季节大地方法。 逆分法：方法大地小的季节。 在这句话里，“大地”不是一个词。 百度分词技术
4、基于专有词典。 例如，精英(例如)、明星(例如，刘德华) )、检索量大的语言(例如，很难买到票)。
分词工具(没有百度的，有就会出现问题。 我们收集了一些开源分词工具。 详细情况稍后补充。 ）
1、ictclas全球最受欢迎的中文分词系统
2、http CWS基于http协议的开源中文分词系统
3、scws简易中文分词系统
4、PhpanAlysis - PHP无组件分词系统
5、MMSEG4J
6、盘古分词
7、IKAnalyzer开源轻量级中文分词工具包
中文分词API (百度不提供此服务) :
新浪SAE平台提供的分词功能
据官网介绍，SAE分词系统是基于黑马模型开发的中文分析系统，主要功能是中文分词、词性标注、命名实体识别、新词识别。
调用规则： key=simonwd={语句}
百度分词的几点猜测：
1 .判断用户提交了字符串，如果是多个字符串，则用空格、标点符号等进行剪切。
2 .判断提交字符串中是否有字母或数字，如有，将字母和数字作为独立的整体，将其整体作为负切前后切。
3 .判断切下的短语中是否有重复词，将是否有列入计算。
4 .作为字符串提交时，判断字符串的字符数，大于4且等于4个字符的剪切，小于4个字符时不做任何处理。
5 .对照特殊词典表提取，字符串含有特殊词时单独提取。
6 .进行正向分词处理。
7 .进行反分词处理。
8 .将正向分词结果与反向分词结果进行比较，如果结果相同则直接输出。
9 .结果不同时，输出最短路径(词数最少的)并输出。
10 .如果长度相同，则输出列表最少的结果。
11 .如果列表的最低结果相同，则输出正向分词结果。
百度索引提示，纠错原理。
1 .判断短语，一个字的单词不提示，大于一个字的单词打开提示功能。
1 .进行同音词提示，词数过多时，提取用户检索最多的短语进行提示。
除了上面，我们还有一个需要注意的。 那就是现在分词中进行了词义相关的结合。
例如，搜索某个单词时，不完全匹配的单词也经常变红。 百度分词技术其实这种情况就是词义结合。 百度可以理解为关联了关联词表，或者表结合了。 造成了这种情况。
比如搜索太原，就会发现太原和太原市都变得通红。
百度分词的几个很棒的例子：
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