在文本搜索、自然語言處理、智能推薦等場景中，「分詞」 是一個基礎但至關重要的技術點。無論是用數據庫做模糊查詢，還是構建搜索引擎，分詞都是提高效率和準確度的核心手段。
🔍 一、什么是分詞？
分詞（Tokenization） 是指將一段連續的文本切分為有意義的「詞語」或「短語」的過程。
它是 NLP（自然語言處理）和全文搜索的第一步。
舉個例子：
原始文本：
“我愛自然語言處理”
分詞結果（中文）：
我 / 愛 / 自然語言 / 處理
英文文本通常以空格分詞，而中文、日文、韓文等語言需要使用特定算法來切割詞邊界。
🛠? 二、為什么分詞很重要？
在以下場景中都需要高質量的分詞：
| 場景 | 分詞作用 |
|---|---|
| ? 全文搜索 | 提升檢索準確率，支持模糊查詢 |
| ? 推薦系統 | 理解用戶搜索意圖或商品名稱 |
| ? 智能問答 | 理解提問背后的關鍵詞 |
| ? 文本分類 | 提取核心詞匯構建向量表示 |
| ? 數據分析 | 對用戶輸入進行關鍵詞提取 |
🔍 三、常見分詞方案對比
| 方案 | 適用語言 | 是否支持中文 | 特點 | 使用場景 |
|---|---|---|---|---|
| ? MySQL FULLTEXT | 英文 | ? 不支持中文 | 內置分詞器基于空格、標點 | 英文搜索 |
| ? MySQL FULLTEXT + ngram | 所有語言 | ? 支持中文 | 固定長度 n-gram 切詞，能識別 N3-2016 | 中文、混合語言搜索 |
| ? Elasticsearch + ik_smart / ik_max_word | 所有語言 | ? 強大中文支持 | 支持最細粒度 & 智能分詞 | 搜索引擎 |
| ? Lucene / Solr | 所有語言 | ? 強大中文支持 | 高級分詞、多語言支持 | 企業級搜索系統 |
| ? Jieba 分詞（Python） | 中文 | ? | 精度高，支持自定義詞典 | NLP 開發、爬蟲分析 |
| ? HanLP、THULAC、NLPIR | 中文 | ? | 學術/工業級分詞工具 | AI/NLP |
📦 四、MySQL 中的分詞方案
1. LIKE 查詢（最基礎）
SELECT * FROM articles WHERE title LIKE '%分詞%';
? 簡單
? 性能差、不支持分詞、不適合大數據量
2. FULLTEXT（默認分詞器）
ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title);
SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title) AGAINST('token' IN BOOLEAN MODE);
? 支持全文索引，適合英文
? 不支持中文、符號（如 “N3-2016”）
3. FULLTEXT + ngram 分詞器
ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title) WITH PARSER ngram;
? 支持中文、符號和短詞搜索
? 輕量級，適合小中型系統
?? 需 MySQL 5.7.6+（推薦 8.0+）
💡 五、如何選擇分詞方案？
| 應用場景 | 推薦方案 |
|---|---|
| 小型項目 / 中文搜索 | MySQL + ngram |
| 高性能全文搜索 | Elasticsearch + IK 分詞器 |
| 數據分析 / 自然語言處理 | Jieba、HanLP |
| 多語言搜索服務 | Lucene / Solr |
| 日志搜索、文檔系統 | OpenSearch / ES |
? 六、分詞實踐建議（Best Practices）
1. 明確使用目的
是為了搜索？還是為了 NLP？目標不同，分詞策略也不同。
2. 中文必須用支持分詞的工具
MySQL 默認不支持中文分詞，必須使用 ngram 或換用專業搜索引擎。
3. 統一處理符號、大小寫
對輸入內容進行規范化（去除符號、統一大小寫）可提升命中率。
4. 結合業務詞庫
例如：“N3-2016”、“語法7” 這類業務詞匯可加入自定義詞典（如在 Jieba、HanLP 中）。
5. 分詞 + 索引結合使用
僅分詞不夠，必須結合索引使用才能實現高性能查詢。
?? 七、小結
| 維度 | MySQL ngram | Elasticsearch | Jieba 分詞 |
|---|---|---|---|
| 中文支持 | ? | ? | ? |
| 安裝復雜度 | 簡單 | 中等 | 簡單 |
| 精度 | 一般 | 高 | 高 |
| 可擴展性 | 中 | 強 | 中 |
| 搜索效率 | 高 | 極高 | 中 |
👉 對于大多數中小項目，如果你不想引入 ES，MySQL + ngram 是輕量又高效的選擇。
📚 延伸閱讀
-
MySQL 官方文檔：ngram 分詞器
-
Elasticsearch 中文分詞：IK Analyzer
-
Jieba 中文分詞 GitHub
)
