搜索引擎之分词器_word/jieba/mmseg/ik

前言

    这两年在工作中接触过三种分词器：IK、jieba、word分词器，有的是在搜索引擎中使用过，有的是在NLP（自然语言处理）中使用的，不能说某个分词器不好，只能说他们有各自适合的应用场景。

IK分词器

    IK可能是目前中文分词器中使用的最多的分词器了，尤其是在搜索引擎领域，一般我们都会选择它，表现也确实不错，而且作者在最新的版本中增加了热更新词库功能，免去了每次修改词库重启服务的麻烦，还是很棒的，它是中文分词器的首选。

jieba分词器

    jieba分词器我们在做自然语言处理的时候我们应用过，它本身是Python中的分词器，有一个团队实现了它的java版本，但是这个java版本的分词器只实现了部分功能，如果把它用作自然语言处理的话还可以，但不要把它用作搜索引擎的分词器，我记得是因为它分词的粒度不够细，不适合搜索引擎使用。

word分词器

    我们之前有个项目，我的同事负责自然语言处理部分，他用的就是这款分词器，效果还不错，我负责是搜索引擎部分的工作，为了统一分词器，我也使用了word分词器用于搜索引擎，但是遇到了两个问题后来就放弃了。

1. 全切模式下分词偏移量问题
       因为分词器分过词后，搜索引擎会将结果传递给Lucene，同时传递每个词在句子中的索引，我当时使用的是全切模式，在该模式下由于计算该词在句子中的索引时偏移量出现了错误，导致传递给Lucene的值是错误的，已经超出了句子的长度，所以导致后续程序报错，搜索结果的高亮显示时，高亮的位置是错误的。
       不过笔者在开源中国上私信了作者杨尚川，川哥抽空帮我修复了这个问题，并将代码更新到了github上，在此很感谢作者word分词器作者杨尚川。
2. 首次加载过慢
       其实word分词器功能我觉得还是很强大的，它有很多模式分别对应不同场景，我尝试使用全切模式应用在搜索引擎当中，但由于首次需要加载很多东西，比较耗费时间，最终放弃我放弃了在搜索引擎中使用该分词器，而我的同事在做自然语言处理的时候用的就是该分词器，表现还是不错的。

总结

    我不能说哪种分词器不好，他们都有各自的优势，当然还有很多其他优秀的中文分词器，但以上三种分词器是我在实际工作中实实在在接触过的分词器，一些简单的经验总结分享给大家。

如有说的不对的地方，请多指教！