基于搜索引擎日志的中文糾錯方法研究

楊蘇穩(wěn) 張曉如

摘要：針對用戶使用搜索引擎輸入關(guān)鍵詞查詢信息時，由于輸入法的原因或者不小心輸入錯誤關(guān)鍵詞等，致使搜索結(jié)果不符合用戶預(yù)期的問題，提出基于搜索引擎日志的中文糾錯方法。首先對用戶網(wǎng)絡(luò)日志展開研究，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將用戶常見錯誤分為兩人類：一類為拼音引起的錯誤，針對該類錯誤，參考并改進了基于拼音索引的中文模糊匹配算法進行糾錯;另一類為多字、少字、異位及別字引起的錯誤，針對該類錯誤，設(shè)計了模糊匹配方法結(jié)合最小編輯距離方法進行糾錯。經(jīng)過實驗驗證，證明了該糾錯方法的有效性，該方法能夠一定程度上提升用戶體驗，滿足實際工程需要。

關(guān)鍵詞：搜索引擎日志;中文糾錯;模糊匹配;最小編輯距離

DOI：10.11907/rjdk.192456 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

中圖分類號：TP391文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-7800（2020）006-0182-06

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，越來越多的數(shù)據(jù)充斥著整個互聯(lián)網(wǎng)，如何在海量數(shù)據(jù)中找到有用信息已變得越來越迫切。搜索引擎的出現(xiàn)極大地方便了用戶進行信息查找，然而，用戶在查詢輸入時，由于輸入法的原因或者不細心等，總會存在輸入錯別字、多字甚至少字的現(xiàn)象。因此，對查詢詞進行校正是提高查詢效率的重要手段。為了提升用戶體驗，本文設(shè)計了基于搜索引擎日志的中文糾錯方案。

中文文本校對相對于英文文本校對起步較晚，目前中文文本糾錯主要是針對字級別和詞級別的糾錯，常用的有基于概率統(tǒng)計的方法、基于機器學(xué)習(xí)的方法、基于規(guī)則的方法和基于混合的方法。

（1）基于概率統(tǒng)計的方法?；诟怕式y(tǒng)計的糾錯方法是利用大規(guī)模語料提取文字、詞以及詞性的上下文關(guān)聯(lián)度、搭配等特征，然后基于此進行文本糾錯。常見的概率模型有N-gram語言模型、最大熵模型等，但是統(tǒng)計模型存在難以獲得大規(guī)模訓(xùn)練語料以及數(shù)據(jù)稀疏表示等問題。陳智鵬等通過建立N-gram模型得到候選集，根據(jù)TF/IDF計算權(quán)重排序獲得最優(yōu)解推薦給用戶，實現(xiàn)自動糾錯;馬金山等提出使用N-gram模型局部查錯法與依存分析全局查錯法對文本進行自動校對;徐白在考慮輸入詞串上下文的同時，統(tǒng)計研究查詢串特征，融合N-gram相似性、拼音相似度等因素進行排序，實現(xiàn)文本的自動校對功能。

（2）基于機器學(xué)習(xí)的方法。基于機器學(xué)習(xí)的方法可以理解為排除有歧義詞的過程，對待校對的目標(biāo)詞建立混淆集，用混淆集替換相應(yīng)位置上的漢字產(chǎn)生候選集，然后根據(jù)相關(guān)規(guī)則對候選集進行排序?qū)崿F(xiàn)校對功能。排序規(guī)則可以為一種或多種，如利用上下文特征、統(tǒng)計語言模型或?qū)追N因素相結(jié)合等。張磊等提出一種快速的中文模糊詞匹配算法，實現(xiàn)了基于相似詞集代換與語言模型評分的自動校對方法，能夠檢查并糾正加字、減字及字串替換等錯誤;張照煌提出利用混淆集替換的方法實現(xiàn)文本自動校對，首先根據(jù)相似字特征生成混淆集，然后利用混淆集替換對應(yīng)位置上的字生成候選集，最后利用統(tǒng)計模型對候選集進行打分，根據(jù)評分高低對候選集進行排序。

（3）基于規(guī)則或語義學(xué)知識的方法。在研究基于規(guī)則或語義學(xué)知識進行自動校對的過程中，一般先對大規(guī)模語料文本進行觀察和統(tǒng)計，對其字、詞、詞法、句法、語義和語用錯誤進行分析與總結(jié)，通過總結(jié)錯誤發(fā)生的共同規(guī)律，得到能夠反映錯誤的一般產(chǎn)生式規(guī)則集。在進行文本校對時，直接運用這些產(chǎn)生式集進行查錯判斷，若出現(xiàn)錯誤，再通過相關(guān)運算得到錯字詞的替換集，并從替換集中選擇一個概率最大的詞作為修正的候選詞。易蓉湘等通過對大量漢語錯誤文本的分析，總結(jié)出錯字詞規(guī)律和產(chǎn)生式規(guī)則，并基于這些規(guī)則實現(xiàn)文本查錯與糾錯功能。

（4）基于混合的方法。基于混合的方法，顧名思義就是綜合使用上述方法。由于錯誤類型種類繁多，無法一一對其規(guī)律進行總結(jié)，因此僅使用一種方法很難覆蓋所有錯誤問題。為了更好地解決該問題，一般采用混合方法，如采用規(guī)則與統(tǒng)計相結(jié)合的方法。劉亮亮等提出一種多特征融合的模型，然后利用規(guī)則判斷中文文本中的真詞錯誤;段建勇等提出基于統(tǒng)計與特征相結(jié)合的查詢糾錯方法，對用戶輸入的查詢詞建模，生成混淆集，再利用混淆集排序模型選出最優(yōu)結(jié)果推薦給用戶，達到查錯、糾錯的目的;Subramaniam等利用查詢?nèi)罩窘⒄Z言模型，并結(jié)合最小編輯距離進行糾錯;王斯宇等提出基于混淆集及上下文特征的方法進行糾錯。

通過分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，上述糾錯方法還存在以下不足：①未對錯誤原因及類型進行詳細的分類與總結(jié);②提出的糾錯方法只針對常見的大部分錯誤，并未綜合考慮所有錯誤類別，無法對少數(shù)但現(xiàn)實存在的錯誤類型進行處理;③盡管有些方法融合了多種糾錯方法，但沒有形成完整、清晰的糾錯流程。

針對上述糾錯方法存在的不足，本文進行如下改進：

第一，通過對搜索引擎日志的研究，總結(jié)搜索引擎日志中的常見錯誤，分析導(dǎo)致錯誤的原因，并將其分為兩類：①全拼音、半拼音、音相似錯誤、鍵相鄰錯誤及方言差異導(dǎo)致的錯誤均為拼音的聲母、韻母或音調(diào)部分發(fā)生錯誤而導(dǎo)致的;②多字、少字、異位及別字引起的錯誤。

第二，針對錯別字的錯誤類型提出一整套糾錯流程，針對不同的錯誤類型，采用不同糾錯方法進行處理。

第三，針對上述第一類錯誤，本文參考曹犟等提出的基于拼音索引的中文模糊匹配算法進行糾錯，但該方法僅考慮了拼音的聲母或韻母及音調(diào)變化導(dǎo)致的錯誤，而忽略了鍵盤輸入時字母相對位置導(dǎo)致的錯誤。為此，本文改進了基于拼音糾錯的算法，增加了對鍵相鄰錯誤的糾錯。針對上述第二類錯誤，本文融合傳統(tǒng)模糊匹配方法與最小編輯距離方法進行糾錯。

1 相關(guān)技術(shù)介紹

發(fā)現(xiàn)并總結(jié)用戶常見輸入錯誤，是針對不同錯誤類別設(shè)計糾錯方法的基礎(chǔ)。通過對查詢?nèi)罩镜姆治觯脩舫Ｒ娸斎隋e誤主要有全拼音錯誤、半拼音錯誤、音相似錯誤、鍵相鄰錯誤、方言差異導(dǎo)致的錯誤，以及別字、多字、少字及字間顛倒導(dǎo)致的錯誤等。其中全拼音、半拼音、音相似錯誤、鍵相鄰錯誤及方言差異導(dǎo)致的錯誤均為拼音的聲母、韻母或音調(diào)部分發(fā)生錯誤而導(dǎo)致的，一般采用拼音糾錯的方法進行糾正。曹犟等提出的基于拼音索引的糾錯方法能夠有效解決此類問題。別字、多字、少字及字間顛倒導(dǎo)致的錯誤則一般使用模糊匹配或最小編輯距離方法進行糾錯。

1.1 基于拼音編輯距離的糾錯方法

1.1.1 基于拼音編輯距離的定義

對于一個漢字的音節(jié)而言，它與另外一個音節(jié)的差異可分為3種：聲母差異、韻母差異和聲調(diào)差異。其音節(jié)的聲母、韻母和聲調(diào)取值的可能性都是有限的，可利用枚舉方式定義音節(jié)從一種取值轉(zhuǎn)換為另一種取值的編輯距離。所以，對于一個給定音節(jié)，很容易找到所有與其編輯距離為.的音節(jié)。例如，要找到所有與/lan2/編輯距離為1的音節(jié)，則取值只可能是：①聲母改變1個距離單位，韻母和聲調(diào)不變;②韻母改變1個距離單位，聲母和聲調(diào)不變;③聲母和韻母都不變，僅聲調(diào)改變1個距離單位。音節(jié)編輯距離最后均轉(zhuǎn)化為排列組合問題。

1.1.2 拼音糾錯示例

通過對網(wǎng)絡(luò)日志的分析可知，拼音錯誤是輸人中的主要錯誤，但在拼音錯誤中，還可以作細化分類。

（1）音同而誤。音同而誤是指拼音相同而發(fā)生的替換錯誤。這類錯誤由于拼音輸入法的原因經(jīng)常發(fā)生，且很難區(qū)別。

例如：現(xiàn)在乘汽車必需攜帶身份證嗎？

分析：句中“必需”是“必須”的同音替換錯誤。

（2）音同聲不同而誤。即因音調(diào)不同而發(fā)生的錯誤。

例如：百毒的創(chuàng)始人是誰？

分析：句中“百毒”就是因為“/du2/”與“/du4/”拼音相同而聲調(diào)不同造成的替換錯誤。

（3）音似而誤。音似而誤是指因拼音相似而造成的替換錯誤，通常是由于聲母或韻母發(fā)生改變而造成的替換錯誤，也可能是因為方言差異或相鄰鍵造成的輸入錯誤。

例l：牛德華今年有幾場演唱會？

分析：句中“牛德華”就是因為方言中不區(qū)分“L/N”而造成的錯誤。

例2：涅槃從生是什么意思？

分析：句中“從生”是因為“/eong2/”和“/ehong2/”音似而發(fā)生的替換錯誤。

根據(jù)上述總結(jié)，在拼音錯誤中，要么是拼音聲調(diào)發(fā)生改變，要么是拼音聲母或韻母發(fā)生改變，根據(jù)定義的拼音編輯距離可知，/Lin2/與/Ling2/的編輯距離為l，/Lin2/與/Lan2/的編輯距離也為1，但從發(fā)音機制上來說，前者的可能性更大，后者的可能很小。如果僅依據(jù)之前定義的拼音編輯距離進行計算，則會出現(xiàn)不合理現(xiàn)象。因此，本文參考并改進了曹犟等提出的基于拼音改良的編輯距離，對不同的拼音錯誤賦予不同的替換代價。

1.1.3 基于拼音改良的編輯距離糾錯方法

根據(jù)基于拼音改良的編輯距離糾錯方法定義可知，/lan2/與/nan2/的編輯距離為1，/lan2/與/pan2/的編輯距離也為l，但是/lan2/與/nan2/的發(fā)音機制更接近。因此，基于拼音改良的編輯距離方法具體計算方式如下：

（1）替換代價小于1。音調(diào)變化導(dǎo)致的差異小于l。不管哪種拼音輸入法，都不要求用戶輸入音調(diào)，且音調(diào)錯誤比較普遍，因此本文認為其差異小于一般的聲母與韻母之間的差異。在本實驗中賦予0.5的替換代價。

發(fā)音相似且特別容易發(fā)生替換錯誤的聲母與韻母之間的差異小于l。在聲母或韻母發(fā)生改變的拼音錯誤中，其中有4對聲母與5對韻母發(fā)生錯誤替換的可能性遠大于其它的。4對聲母分別為z/zh、c/ch、s/sh、l/n，5對韻母分別為ing/in、ang/an、eng/en、un/ui、ei/ai。本實驗中對這9對替換錯誤也賦予0.5的替換代價。

在實驗最后，將所有替換代價都乘以2，以得到整數(shù)結(jié)果的編輯距離，且不影響不同串之間的相似度比較。

（2）替換代價等于l。對于除上述替換代價小于l中的4對聲母、5對韻母與相鄰鍵間發(fā)生的替換錯誤外的其它錯誤，均按照上文定義的拼音編輯距離進行計算。

（3）替換代價大于l。對于同一音節(jié)，若其聲母與韻母同時發(fā)生改變，則在計算編輯距離時給予一個正的懲罰值（本文實驗中取值為2）。根據(jù)該規(guī)則，對于音節(jié)串P₁=A₁A₂A₃…A_n（其中A_i，i=1，2，…，n代表一個音節(jié)），如果音節(jié)A₁的聲母和韻母同時發(fā)生差異為l的錯誤替換，得到新的音節(jié)串P₂=A₁，A₂A₃…A_n，P₂與P₁的編輯距離則需乘以一個懲罰值2，結(jié)果為4。若音節(jié)A₂與音節(jié)A₃的聲母或韻母發(fā)生差異為l的錯誤替換，得到新的音節(jié)串P₃=A₁A₂，A₃，…A_n，則P₃與P₁的編輯距離為2。

1.1.4 拼音串查詢擴展及糾錯過程

設(shè)用戶輸入的查詢串為H=S₁S₂S₃…S_i…S_n（其中S_i，i=1，2，…，n代表一個漢字），其拼音串為P：A₁A₂A₃…A_i…A_n（其中A_i，i=1，2，…，n代表一個拼音），m為錯別字音節(jié)A_j的替換音節(jié)，且m≠A。，則所有因A_i發(fā)生錯誤而被替換的拼音串為P=A₁A₂A₃…m…A_n（其中A_i，i=1，2，…，n代表一個拼音）。由于最終返回給用戶的結(jié)果不可能為所有糾正值，只需推薦TOP-K個即可，那么替換字S_i的音節(jié)m的編輯距離也不可能取所有情況，本次實驗只取距離為1的音節(jié)集合。

在檢索時，首先分別檢索P_j1=A₁A₂A₃…A_j-1和P_j2=A_j+1A_j+2…A_n出現(xiàn)的位置，然后作比較，若在某個文本中，串P_j1與串P_j2同時出現(xiàn)，且P_j1的位置在串P_j2位置的j+1位之前，則將該文本加入候選集中，最終根據(jù)排序模型生成排序并推薦給用戶。因此，最終將基于拼音的編輯距離糾錯問題轉(zhuǎn)化為兩個查詢字串的精確匹配問題。

1.2 基于模糊匹配的糾錯方法

對于形似字錯誤和多字、少字及異位錯誤，目前并沒有一般性的規(guī)律可循，拼音糾錯方法也無法發(fā)揮作用，因此本文采用模糊匹配方法進行糾錯。

定義l形似字：已知兩個漢字W₁、W₂，若W₁、W₂之間的形相似度SSim（W₁，W₂）>A，則W₁與W₂互為形相似字。

本文從相似度的角度出發(fā)，通過對大規(guī)模語料的計算，得到與錯誤查詢詞相似度最高的詞作為錯誤查詢詞串的替換詞集合，并推薦給用戶。在用戶參與確認的情況下，形成正誤詞對，提高糾錯的準(zhǔn)確性。另一方面，建立自適應(yīng)語料庫，將現(xiàn)有語料庫中不存在的新詞添加到語料中，實現(xiàn)語料庫的不斷更新，以及新詞的登錄與糾錯。

已知S=W₁W₂…W_n為當(dāng)前查詢串，P=C₁C₂…C_n為待匹配串，則S與P的相似度為：

在實際應(yīng)用中，主要通過設(shè)置閾值判斷兩個詞串是否匹配，若大于設(shè)置的閾值，則查詢詞S與待匹配串P匹配成功，并將P推薦給用戶作為糾正建議，否則匹配失敗。

1.3 最小編輯距離糾錯方法

編輯距離又稱為Leveinshtein距離，是由俄羅斯科學(xué)家Levenshtein在1965年提出的。以字符串為例，查詢字符串a(chǎn)與匹配字符串b的編輯距離是將a轉(zhuǎn)換成b的最小操作次數(shù)，這里的操作包括3種：①插人一個字符;②刪除一個字符;③替換一個字符。

例如：計算忠心耿和忠心耿耿的編輯距離，操作如下：忠心耿->忠心耿耿，添加字符耿，需要做1次操作，編輯距離為l。

1.3.1 算法基本原理及步驟

s[1…n]和t[1…m]分別代表查詢串與待匹配串，求串s[1…n]轉(zhuǎn)換到串t[1…m]所需執(zhí)行的最小操作次數(shù)，一般用動態(tài)規(guī)劃方法求得。其算法一般基本步驟為：

（1）構(gòu)造行數(shù)為m+l、列數(shù)為n+1的矩陣，用來保存完成某個轉(zhuǎn)換需要執(zhí)行的操作次數(shù)，matrix[n][m]的值即為將串S[1…n]轉(zhuǎn)換到串t[1…m]需要執(zhí)行的操作次數(shù)。

（2）初始化matrix第一行為0到n，第一列為0到m。Matrix[0][j]表示第l行第j-1列的值，該值表示將串s[1…0]轉(zhuǎn)換為t[1…j）所需執(zhí)行的操作次數(shù)，很顯然將一個空串轉(zhuǎn)換為一個長度為j的串，只需執(zhí)行j次的增加操作即可，所以matrix[0][j]）的值應(yīng)該是j，其它值依此類推。

（3）掃描每個從1到n的s[i]字符。

（4）掃描每個從1到m的s[j]字符。

（5）將串s與串t的每一個字符進行兩兩比較，如果相等，則定義cost為0，如果不相等，則定義cost為l。

（6）定義d[I，j]=min（d[i-1，j）+1，d[i，j-1]+1，d[i-1，j-1]+cost），其中d[i-1，j）+1表示增加操作，d[i，j-1]+1表示刪除操作，d[i-1，j-1]+cost表示替換操作。

（7）掃描完成后，d[n，m]的值即為串s[1…n]轉(zhuǎn)換到串t[1…m]所需執(zhí)行的最小操作次數(shù)。

由上述得到動態(tài)規(guī)劃公式為：

2 改進的糾錯策略

2.1 糾錯流程設(shè)計

通過對用戶查詢?nèi)罩镜姆治隹偨Y(jié)，用戶常見輸入錯誤主要有全拼音錯誤、半拼音錯誤、音相似錯誤、鍵相鄰錯誤、方言差異導(dǎo)致的錯誤，以及別字、多字、少字及字間顛倒導(dǎo)致的錯誤等，單一糾錯方法無法對其一一進行糾正。為此，本文提出一套完整的糾錯流程，首先將上述錯誤類型分為兩大類，然后針對不同類別設(shè)計不同的糾錯方法。其中全拼音、半拼音、音相似錯誤、鍵相鄰錯誤及方言差異導(dǎo)致的錯誤均為拼音的聲母、韻母或音調(diào)部分發(fā)生錯誤而導(dǎo)致的，針對該類錯誤，本文參考并改進了曹犟等提出的基于拼音索引的中文模糊匹配算法進行糾錯;另一類為多字、少字、異位及別字引起的錯誤，針對該類錯誤，本文設(shè)計了融合模糊匹配方法與最小編輯距離的方法進行糾錯。查詢詞串糾錯流程如圖l所示。

查錯與糾錯是文本校對中密不可分的兩部分，具體步驟如下：①獲取用戶查詢串并進行分詞;②利用N-gram模型判斷分詞后的散串是否合理;③若為合理的串，轉(zhuǎn)入步驟⑧輸出查詢結(jié)果，否則轉(zhuǎn)入步驟④;④判斷查詢串是否為拼音錯誤，若是，轉(zhuǎn)入步驟⑤，否則轉(zhuǎn)入步驟⑦;⑤將錯誤的散串按照漢字拼音表轉(zhuǎn)化為拼音串，對于多音字則需按照多音字表轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的拼音串;⑥根據(jù)定義的基于拼音的編輯距離計算方式對錯誤的查詢串按照編輯距離進行擴展，得到錯誤查詢串的混淆集，然后對所有擴展的查詢串進行精確匹配，得到查詢結(jié)果后，首先作去重處理，然后按照編輯距離大小進行排序，形成候選集后，轉(zhuǎn)人步驟⑧;⑦采用模糊匹配與最小編輯距離方法對別字進行糾正，并將結(jié)果放人候選集中;⑧根據(jù)排序模型對候選集進行排序，并顯示給用戶。

2.2 改進的拼音糾錯策略

曹犟等提出的拼音糾錯方法僅考慮了拼音的聲母、韻母及音調(diào)變化導(dǎo)致的錯誤，而忽略了鍵盤輸入時字母相對位置導(dǎo)致的錯誤。通過對用戶網(wǎng)絡(luò)日志錯字詞的研究發(fā)現(xiàn)，約7%的錯誤是由于鍵盤相鄰鍵敲擊錯誤導(dǎo)致的，如“考慮”與“老慮”。因此，本文在曹犟等提出的拼音糾錯方法基礎(chǔ)上進行改進，具體改進方法如下：相鄰鍵發(fā)生替換錯誤的差異小于1。除上述9種易發(fā)生聲母及韻母錯誤替換的情況外，在利用鍵盤輸人時，由于鍵盤按鍵距離較近，很容易發(fā)生相鄰鍵輸入錯誤。如聲母“k”與“l(fā)”相鄰，因此容易輸入錯誤，但是“k”與“p”距離較遠，發(fā)生錯誤的概率遠小于被誤輸為“l(fā)”的概率。因此，本文對相鄰鍵間的差異賦予0.5的替換代價。

2.3 改進的拼音糾錯步驟

對于系統(tǒng)判定為拼音錯的查詢詞，先檢查拼音錯誤，利用定義的拼音編輯距離方法進行糾錯并給出糾錯建議。具體步驟如下：①執(zhí)行分詞操作，將用戶輸入的查詢詞串切割成查詢段;②將僅出現(xiàn)中文錯誤的查詢段按照漢字拼音表注音成帶聲調(diào)的拼音串;③對于查詢段中既出現(xiàn)單字又出現(xiàn)拼音串的情況，保留拼音串位置，將單字轉(zhuǎn)化成拼音，并與其組合成完整的拼音串;④根據(jù)拼音編輯距離的具體方法及規(guī)則求出編輯距離最近的拼音集合;⑤根據(jù)拼音串的查詢擴展方法求出步驟④中拼音集合的候選集;⑥將得到的拼音候選集進行音字轉(zhuǎn)換，形成漢字候選集;⑦根據(jù)相關(guān)排序模型對候選集進行打分，根據(jù)分數(shù)高低將糾錯建議返回給用戶。

3 實驗結(jié)果與分析

3.1數(shù)據(jù)集選取

實驗數(shù)據(jù)來源于搜狗實驗室提供的日志文件，其格式包括時間、用戶ID、查詢詞、返回結(jié)果排名、用戶點擊序號、頁面URL等。具體格式如表1所示。

由表1可知，網(wǎng)絡(luò)日志中包含較多信息，由于本文實驗只涉及到其中的查詢詞部分，因此首先挑選出連續(xù)3天的查詢?nèi)罩緮?shù)據(jù)，使用MapReduce腳本提取其中的查詢詞串，然后對提取的查詢詞串進行去噪、去重、去敏感詞等處理后，形成共約260萬條有效的查詢數(shù)據(jù)。

本文從260萬條有效查詢數(shù)據(jù)中隨機抽取40萬條連續(xù)記錄，對其進行編號并根據(jù)拼音表注音形成查詢文件記錄。查詢文件結(jié)構(gòu)如表2所示。

本文使用的詞典共收錄詞組約9萬條，每個詞語都有相應(yīng)的拼音注音，且3字以上的詞語標(biāo)注拼音縮寫。詞典結(jié)構(gòu)如表3所示。

在詞典中新增兩列信息，分別為查詢詞頻與日志中出現(xiàn)次數(shù)，形成語料庫文件，本次實驗共形成語料90753條。語料庫結(jié)構(gòu)如表4所示。

3.2 實驗過程及結(jié)果分析

測試集由搜狗實驗室提供用戶日志中的查詢詞串及人工添加數(shù)據(jù)組成。首先從查詢?nèi)罩局羞x取常用且出現(xiàn)在語料庫中的查詢詞作為測試集的一部分;其次，由于查詢中某些錯誤類型數(shù)量非常少，本文通過人工添加的方式加以補充;最后利用選取的測試數(shù)據(jù)根據(jù)上述糾錯流程進行實驗，獲得錯誤查詢串的糾正串，如圖2所示。

在不同規(guī)模的測試集下，準(zhǔn)確率和召回率也不同，本文共選取6組不同規(guī)模的測試集，大小分別為10K、30K、50K、70K、90K、110K，糾錯結(jié)果如圖3所示。

從圖3可以看出，本文提出的搜索引擎中文糾錯方法的準(zhǔn)確率和召回率都較高，因此該方法可以有效糾正用戶在進行搜索引擎查詢時不小心輸入錯誤查詢詞的問題，并根據(jù)用戶搜索意圖返回正確的搜索結(jié)果。

將本文改進的方法與僅使用拼音編輯距離糾錯及模糊匹配的方法進行比較，實驗結(jié)果如圖4所示。

之后將本文改進的方法與僅使用單一統(tǒng)計方法進行比較。如陳智鵬等提出的完全通過分析上下文統(tǒng)計信息的方法，根據(jù)中文語言特點，在對大規(guī)模中文語料庫建立N-gram模型的基礎(chǔ)上，通過計算TF/DF權(quán)重的方式獲得最優(yōu)糾錯結(jié)果，實現(xiàn)對搜索引擎中關(guān)鍵詞的自動查錯與糾錯。實驗結(jié)果如圖5所示。

從實驗結(jié)果可以得到以下結(jié)論：

（1）測試集大小直接影響實驗的準(zhǔn)確率和召回率，本文提出的糾錯方法在測試集為110K時，準(zhǔn)確率和召回率均達到最高。

（2）通過圖4實驗可知，本文針對第二類錯誤使用模糊匹配結(jié)合最小編輯距離的方法，能夠彌補單獨使用模糊匹配方法無法解決字間顛倒問題的缺陷，能更有效地糾正由于多字、少字、異位及別字引起的錯誤。

（3）通過圖3與圖5對比可知，本文提出的糾錯方法相比基于N-gram模型的糾錯方法，在測試集達到110K時準(zhǔn)確率提高了4.8%。

4 結(jié)語

本文提出基于搜索引擎日志的糾錯方法，該方法首先對日志進行分析與分類，總結(jié)出不同錯誤類型，并基于此提出糾錯方案。針對因輸入法導(dǎo)致的拼音錯誤，本文參考并改進曹犟等提出的基于拼音改良的編輯方法進行糾錯;針對多字、少字、異位及別字引起的錯誤，本文使用模糊匹配結(jié)合最小編輯距離方法進行糾錯。通過實驗，本文方法在實際中具有一定可行性，一定程度上提升了用戶滿意度。但該方法還存在一定不足，例如對新的網(wǎng)絡(luò)流行語會出現(xiàn)誤判等。后期將會考慮實時更新常見的流行語等，以進一步提升糾錯方法的準(zhǔn)確性。