Java 自定义分词搜索

引言

在信息时代的今天，搜索引擎已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。搜索引擎的基础是分词，即将输入的文字切分成一个个独立的词。传统的分词技术往往无法满足特定领域的需求，因此有时候我们需要自定义分词算法。本文将介绍如何在 Java 中自定义分词算法，并结合代码示例进行详细讲解。

分词算法简介

分词算法主要有两种类型：基于规则的分词和基于统计的分词。基于规则的分词是根据词库和语法规则对输入文本进行切分，常见的方法有正向最大匹配、逆向最大匹配和双向最大匹配。基于统计的分词则是根据大量的语料库进行训练，根据词的出现概率来进行分词。

正向最大匹配算法示例

正向最大匹配算法（Forward Maximum Matching，简称 FMM）是一种常见的基于规则的分词算法。它的基本思想是从左到右进行扫描，将输入字符串切分成多个词，每次最大匹配的长度是词库中最长的词。

下面是一个使用正向最大匹配算法的示例代码：

public class ForwardMaxMatch {
    private static Set<String> dict = new HashSet<>();

    public static void main(String[] args) {
        dict.add("自定义");
        dict.add("分词");
        dict.add("搜索");

        String input = "自定义分词搜索";
        List<String> result = forwardMaxMatch(input);
        System.out.println(result);
    }

    private static List<String> forwardMaxMatch(String input) {
        List<String> result = new ArrayList<>();
        int len = input.length();
        int index = 0;
        while (index < len) {
            int maxLen = Math.min(len - index, 4); // 假设最长词的长度为4
            String word = input.substring(index, index + maxLen);
            while (maxLen > 0 && !dict.contains(word)) {
                maxLen--;
                word = input.substring(index, index + maxLen);
            }
            result.add(word);
            index += maxLen;
        }
        return result;
    }
}

上述代码中，首先定义了一个词典（dict）存放待匹配的词。在主函数中，我们定义了一个输入字符串（"自定义分词搜索"），然后调用 forwardMaxMatch 方法进行分词。分词结果将会打印出来。

类图

下面是正向最大匹配算法的类图：

classDiagram
    class ForwardMaxMatch {
        - dict: Set<String>
        + forwardMaxMatch(String): List<String>
    }

类图中，ForwardMaxMatch 类有一个私有字段 dict 用于存放词典，以及一个公有方法 forwardMaxMatch 用于进行正向最大匹配。

总结

本文介绍了 Java 自定义分词搜索的基本概念和实现方法，并提供了基于正向最大匹配算法的示例代码。分词算法是搜索引擎的核心组成部分，通过自定义分词算法，我们能够更好地满足特定领域的需求。希望本文能够对读者理解和实践自定义分词算法提供帮助。

参考资料

  • [正向最大匹配算法](
  • [Java 文本分词与搜索](