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基于Lucene的中文分词技术研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着信息技术和互联网的迅速发展，各种形式的文本数据不断涌现，如何高效准确的进行文本检索和信息抽取已经成为计算机领域的一个重要研究方向。在文本检索和信息抽取领域，中文分词是一个基础性的问题，对文本的处理和分析起着至关重要的作用。
现已经有许多中文分词技术研究，其中基于统计方法的技术成为主流。然而，分词的突出问题之一是语言的多义性和歧义性，词语的多种含义不能很好的被准确地划分。因此，研究一种能够解决中文分词歧义问题的技术是非常有必要的。
二、研究内容和进展
本研究基于Lucene工具包实现了一种中文分词算法，该算法的主要特点是利用了基于规则的和基于统计的两种分词技术。实验结果表明该算法能够有效地解决中文分词歧义问题，同时也能够在效率和准确率方面得到较好的表现。
具体实现流程如下：
1、中文分词的基础知识。我们首先了解了中文分词原理、中文分词的特点以及中文分词中的关键问题，例如中文歧义性（一词多义或一义多词）或非实词等。
2、Lucene中文分词的实现原理。Lucene是一个Java语言实现的全文检索工具包，它提供了灵活可定制的文本分析器，可以很好地满足中文分词的需求。Lucene工具包的中文分词策略是基于规则和统计相结合，使用了词典匹配、最大匹配和n-gram算法。
3、基于Lucene的中文分词实现。我们利用Lucene提供的分析器，将构建好的中文分词词典传入分词器中，实现了基于规则和统计相结合的中文分词算法。同时，我们对该算法进行性能测试，进行实验结果分析和比较。
三、参考文献
1.杜茂祥.《中文信息处理》.2007.
2.刘海洋等.《信息检索原理与技术》.2010.
3.刘存等.《Lucene高级应用与性能优化》.2013.
4.搜索引擎的中文分词技术研究，黄震等，计算机应用研究，2008.