一．前言

传统的搜索引擎的定义，是指一种对于指定的查询（Query），能够返回与之相关的文档集合（Documents）的系统。而百度将这个定义更加丰富化，即搜索引擎能够帮助人们更方便的找到所求。这里的“所求”，比“文档”更加宽泛和丰富，比如一个关于天气的查询，直接返回一个天气预报的窗口，而非一篇关于天气的文档；再如一个关于小游戏的查询，直接返回这个小游戏的Flash页面而非简单的介绍性的文字。

百度对Query深刻的理解，源于自然语言处理技术在其中发挥的巨大作用。对搜索引擎而言，文本切分是最基础也是最重要的自然语言问题之一。今天，我们就来谈谈文本切分粒度与搜索引擎的关系。

本文后续章节组织如下：第二节介绍什么是文本的粒度，第三节讲述搜索引擎的基本原理与文本切分粒度的关系，第四节深入探讨粒度的属性与检索相关性计算，第五节小结。

二．文本粒度

什么是文本的粒度？我们用什么来衡量文本粒度？在回答这些问题前，让我们先看看以下几组词汇：

缠绵、崎岖、葡萄、乒乓

绿茶、篮球、红色、鼠标垫、起重机

打球、跳绳、炒菜、登山

笔记本电脑、高清机顶盒、IP电视

但是、然后、如果、非常

步步惊心、家的n次方、一个人的精彩

百度在线网络技术（北京）有限公司、清华大学

张学友、赵传、工藤新一、里奥内尔·安德雷斯·梅西

……

这几组词汇中，哪些的粒度大，哪些的粒度小？

不管在传统的语言学领域，还是在自然语言处理领域，都没有对粒度下一个清晰准确的定义。但是就搜索引擎而言，我们不妨这样定义：粒度是衡量文本所含信息量的大小。文本含信息量多，粒度就大，反之就小。有了这个原则，我们就很容易判断文本粒度大小了。像“缠绵”，“崎岖”，“葡萄”这些词，虽然有两个字组成，但是仅表达一个意思，这些词的粒度是小的。而“篮球”，“鼠标垫”等词，是由简单词合成的，虽然也只有一个意思，但还可以拆分，如“篮”和“球”，“鼠标”和“垫”。这类词，粒度稍微大一些。而“笔记本电脑”，“高清机顶盒”这样的词，粒度就更大了。

专名是一类比较特殊的词，尽管所含字数很多，但其实只表达一个意思，如“步步惊心”，“家的n次方”这样的电影、电视剧的名称，粒度是很小的。机构名、人名等属于有内部结构的专名，比电影名的粒度稍大一些。

显然易见，我们在讨论文本粒度时，理想的方式是从语义角度出发，合理的分析和判断。然而以上我们仅对粒度做了定性的分析，为粒度找一个合适的度量单位和计算方法，是百度人一直追求的目标。

三．搜索引擎的基本原理与词汇切分关系

3.1 搜索引擎的基本原理

文本检索系统，是搜索引擎最简单的实现方式。通过返回包含关键字的页面，来满足用户的检索需求。形式化的表达就是给定一系列关键字集合K，要求返回所有包含关键字的文档D，对D中的任意一个文档d，包含K中的任意一个关键字k。

一般我们采用倒排索引的方式来实现这个系统。所谓倒排索引，就是对关键字建立索引，记录包含这个关键字的文档集合D。对于请求的关键字集合，找出所有关键字对应的索引，并对索引求交，最后返回同时存在于所有索引中的文档。

在百度，我们不仅允许用户输入关键字，也可以输入任何长度在一定范围内的文本。此时我们需要对文本做一定处理，切分成一系列关键字，从而能够从倒排索引中找出对应的文档。

那么为什么要对输入文本做切分，如果不切分会有什么问题？

我们可以想象一下，如果不对输入文本做切分，直接用输入文本去做匹配，会怎么样？首先，得到的结果会非常少，因为直接用全部文本匹配，就失去了灵活性，对结果限制的非常死，必须完全匹配才能满足要求；其次，系统性能会非常差，因为需要对所有长度的文本都建立索引，这是指数级的，在实际系统中根本不可能实现。再考虑一下另一个极端？我们对输入文本做单字切分，结果又是怎样？我们会得到大量无关的页面，不仅浪费系统性能，对相关性计算也造成了巨大的压力。

所以，我们需要对文本做一个合适的切分。