说明百度的同音词典是自动生成的,而且没有人工校对.还说明在自动生成同音词典的过程中,百度不是根据对一篇文章标注拼音然后在抽取词汇和对应的拼音信息获得的,而是完全按照某个词典的词条来标注音节的,
所以对于多音字造成的错误无法识别出来,如果是对篇章进行拼音标注,可能就不会出现这种很容易发现的错误标注. 当然还有另外一种解释,就是"局长"是故意被百度提示出来可能的正确提示词汇,因为考虑到南方人"zh"和 "ch"等前后鼻音分不清么,那么是这样的么?我们继续测试到底是何种情况.是百度有错误还是这是百度的先进的算法?
我们考虑词汇"长大 ",故意错误输入为"赃大",如果百度考虑到了前后鼻音的问题,那么应该会提示"长大",但是百度提示是"藏大".这说明什么?说明百度并没有考虑前后鼻音问题,根本就是系统错 误. 我们输入查询"悬赏",故意将之错误输入为"悬桑",没有错误提示,说明确实没有考虑这种情况.前鼻音没有考虑,那么后鼻音考虑了么,我们输入":经常 ",故意改为后鼻音 "经缠",百度提示为"经产 经忏",还是没有考虑后鼻音.这基本可以确定是百度系统的错误导致.
根据以上推导, 我们可以得出如下结论:百度是将分词词典里面每个词条利用拼音标注程序标注成拼音,然后形成同音词词典,所以两个词典是同样大的 ,而且这个词典也随着分词词典的增长而在不断增长. 至于标注过程中多音字百度没有考虑,如果是多音字就标注成多个发音组合,通过这种方式形成同音词词典.这样的同音词词典显然包含着很多错误.
最后一个问题:百度对于英文进行拼写检查么?让我们试试看,输入查询"china",不错,搜到不少结果,专注中文搜索的百度还能搜索到英文,真是意外的惊喜.变换一下查询"chine",会更加意外惊喜的给我们提示"china"吗?
百度提示的是: 吃呢持呢,原来是不小心触发了百度的拼音搜索功能了.那么拼音搜索和中文检查错误是否采用同一套同音词词典呢,让我们来实验一下,搜索"rongji", 百度提示" 榕基 溶剂 容积",OK,换个中文查询"容机",百度提示" 榕基溶剂容积",看来使用的是同一套同音词词典.也就是说百度的中文纠错和拼音检索使用的机制相同,中文纠错多了一道拼音注音的过程而已.难道这就是传说中那个百度的"事实上是一个无比强大的拼音输入法"的拼音提示功能么?
最后让我们总结归纳一下百度的拼写检查系统:
后台作业:
(1) 前面的文章我们说过,百度分词使用的词典至少包含两个词典一个是普通词典,另外一个是专用词典(专名等),百度利用拼音标注程序依次扫描所有词典中的每个词条,然后标注拼音,如果是多音字则把多个音都标上,比如"长大",会被标注为"zhang da/chang da"两个词条.
(2)通过标注完的 词条,建立同音词词典,比如上面的"长大",会有两个词条: zhang daà长大" , chang daà长大.
(3)利用用户查询LOG频率信息给予每个 中文词条一个权重;
(4)OK,同音词词典建立完成了,当然随着分词词典的逐步扩大,同音词词典也跟着同步扩大;
拼写 检查:
(1)用户输入查询,如果是多个子字符串,不作拼写检查;
(2)对于用户查询,先查分词词典,如果发现有这个单词词条,OK, 不作拼写检查;
(3)如果发现词典里面不包含用户查询,启动拼写检查系统;首先利用拼音标注程序对用户输入进行拼音标注;
(4)对于标注好的拼音在同音词词典里面扫描,如果没有发现则不作任何提示;
(5)如果发现有词条,则按照顺序输出权重比较大的几个提 示结果;
拼音提示:
(1)对于用户输入的拼音在同音词词典里面扫描,如果没有发现则不作任何提示;
(2)如果 发现有词条,则按照顺序输出权重比较大的几个提示结果;
上面说过,经过分析得出百度的分词系统采用双向最大匹配分词,但是后来发现推理过程中存在一个漏洞,而且推导出来的百度分词算法步骤还是过于繁琐,所以进一步进行分析,看看是否前面的推导有错误.
那么以前的分析有什么漏洞呢?
我们推导百度分词有反向最大匹配的依据是百度将"北京华烟云"分词为,从这里看好像采用了反向最大匹配,因为正向最大匹配的结果应该是,但是由此就推论说百度采用了双向最大匹配还是太仓促了,前面文章我们也讲过,百度有两个词典,一个普通词典,一个专有词典,而且是专有词典的词汇先切分,然后将剩余片断交给普通词典去切分.所以上面的"北京华烟云"之所以被切分成,另外一个可能是:京华烟云这个词汇是在专有词典里面存储的,所以先分析,这样得出"京华烟云 ",剩下"北",没什么好切分的,所以输出.
这里只是假设,那么是否确实"京华烟云"在专有词典呢?我们再看一个例子"山东北京华烟云",百度切分的结果是,如果"京华烟云"在普通词典,如果是反向切分,那么结果应该是,如果是正向切分应该是,无论如何都分不出.这说明什么?
说明"京华烟云"是在那个专有词典,所以先切分出"京华烟云",然后剩下的"山东北"交由普通词典切分,明显是正向最大匹配的结果输出.当然按照我们在第一篇文章的算法推导"山东北"的切分也会得出的结论,但是明显比正向最大匹配多几个判断步骤,既然效果一样,另外一个更加简洁的方法也能说得通,那当然选择简便的方法了.所以初步判断百度采取的是正向最大匹配.
我们继续测试采用何种分词算法,为了减少专有词典首先分词造成的影响,那么查询里面不能出现相对特殊的词汇,构筑查询"天才能量级",这里应该没有专有词典出现过的词汇,百度切分为,看来是正向最大匹配的结果.另外,如果所有查询词汇都出现在专有词典,那么采取的是何种方法?这样首先就得保证词汇都出现在专有词典,这么保证这一点呢?
我们构造查询"铺陈晓东方",百度切分为,可以看出 "陈晓东"是在专有词典的所以先切分出来.另外一个例子 "山东京城",百度切分为,说明"东京"是在普通词典的.OK,构造查询"陈晓东京华烟云",通过前面分析可以看出两个词汇都在专有词典里面,百度切分为,说明对于专有词典词汇也是采取正向最大匹配或者双向最大匹配.那么使用反向最大匹配了吗? 构造查询例子"陈晓东方不败",首先我们肯定"陈晓东"和"东方不败"都是在专有词典出现的,如果是正向切分,那么应该是或者如果是反向切分则是,可以看出百度的切分是或者,说明采用的是正向最大匹配.通过分析,百度的词典不包含"不败"这个单词,所以实际上百度的切分结果是 ,很明显这和我们以前推导的算法是有矛盾的,所以以前的分析算法确实有问题,所以结论是百度采取的是正向最大匹配算法.
重新归纳一下百度的分词算法系统:首先用专有词典采用最大正向匹配分词,切分出部分结果,剩余没有切分交给普通词典,同样采取正向最大匹配分词,最后输出结果.
另外,GOOGLE也是采用正向最大匹配分词算法,不过好像没有那个专用词典,所以很多专名都被切碎了.
从这点讲,GOOGLE在中文词典构建上比百度差些,还需要加把子力气才行,不过这也不是什么多难的事.
