福林雨 博客

最近在给一个类似 京东 和 新蛋 的3C类电子商城提供站内搜索。基本功能都是现成的，但部署上去以后，发现搜索结果比论坛，cms的搜索结果差远了。仔细的看了几个搜索记录的 debug log，才弄明白为什么：

所有的中文分词组件（paoding，imdict, mmseg4j, ik 等等等等）， 都是为了应付日常使用的语言而设计的，特别是 imdict “基于自然语言处理领域的隐马尔科夫模型”，当前的实现还不支持用户自定义词库。其他几个支持用户自定义词库，paoding 甚至起了一个线程来扫描词库的变化，以达到动态更新词库的目的。但词库的维护还是需要使用者来做。mmseg4j 自带了一个 sogou 细胞词库，也都是日常生活用词。不论是基于语料库训练概率还是基于精巧的词库匹配算法，当需要分词的文档中，大部分词都是“未登录词”（行业相关性较强的时候就是这样，比如搜公司名，品牌名，甚至产品型号，配置等等），机器都是无可奈何的。

行业相关的词库因为用的少，关注的人也少，能使用的资源也就少的多了。在没有现成可用的词库的前提下，怎么样以最小的代价得到一个可以接受的搜索精度呢？想了一下，暂时只想到这么几点，欢迎大家补充：

• 根据行业特点修改分词算法的一些细节处理：比如大部分分词器实现，都会把 “A1600” 这种字母数字混合出现分解成 “A” 和 “1600” 两个词。在日常生活中，这样处理是有道理的。但在 3C 类的电子商城网站中，用户输入 “A1600” 进行搜索，与输入 “A   1600” 的意图肯定是不一样的：前者是想搜摩托罗拉的明手机，后者嘛，就很难揣测了。
• 站内搜索，一般来说是在一个比较小的有限集合中进行搜索，所以搜索结果集合也是比较小的，甚至经常没有完全命中用户所有的关键词的情况出现。提供给用户一些可能相关的内容总要比显示“对不起，没有搜到任何结果”要好。所以文档中 “摩托罗拉” 除了要分出一个 “摩托罗拉” 以外，“摩托” 也是一个可以接受的索引词，以防用户输入一个莫名其妙的 “摩托” 的时候，搜不到任何结果（我们这里是卖3C类产品的，不卖摩托车，也不卖摩托艇，谢谢！）。—— mmseg4j 的 max-word 算法。
• 方便的用户添加新词功能：这里的用户，既可以是网站管理员，也可以是最终用户，甚至是写一个程序去baidu，google或其他的什么数据源抓取过来的跟行业相关的词汇。新词经过清理，排重，验证，确认等预处理环节后，添加到词库里面去。如何吸引用户来为网站做有价值的贡献，永远是一个值得探讨的问题。
• 方便的重建索引功能：在词库的量变快要引起质变的时候，应该重建一下索引。在敏捷开发如日中天的现在，搜索功能也是在不断完善的。索引源数据是不变的，但索引，应该跟着搜索功能的完善而完善，搜索结果，也应该随之得到提升。

未完，待续。。。