基于词典与规则的中英文分词器提升Lucene检索精度

中文分词及其在基于Lucene的全文检索中的应用是一篇针对中文信息处理技术的深度研究论文，作者李雪松在硕士论文中探讨了如何提高Lucene搜索引擎在处理大量中文文本时的效率和准确性。Lucene是一个流行的开源全文检索引擎框架，其核心在于其语言分析器，特别是分词器的设计。 论文的重点在于提出了一种创新的中文分词算法，该算法结合了词典匹配和统计规则，通过词前缀哈希技术实现了逐字精确匹配。这不仅提高了分词的速度，而且利用基于规则的统计方法，能够有效地识别新词，降低了因未登录词带来的检索误差。对于中文分词中的歧义问题，论文提出通过回溯分析技术来处理，确保了分词的准确性。 作者特别强调了中文分词在全文检索中的关键作用，因为它直接影响到检索系统的性能和信息检索的精度。在实际应用中，对中文分词器的优化能够显著提升搜索效果，尤其是在面对海量中文文本数据时。 论文还涉及到了对Lucene框架的定制化开发，通过构建适应中英文信息处理的语言分析器，为中文用户提供更高效、准确的检索体验。这种定制化的解决方案有助于克服Lucene在处理多语种文本时的局限性，并为进一步研究和实际场景中的全文检索系统提供了有价值的实践参考。 这篇论文不仅深化了我们对中文分词在全文检索中的理解，也为Lucene和其他类似搜索引擎在处理自然语言文本时提供了优化策略，推动了信息技术领域特别是全文检索技术的前沿发展。