aso优化的词贷模型？现代搜索引擎，都是以“词”为基础单位进行设计的。词是最小的有意义的语言成分。英语等字母语言，其单词天然按照空格隔开，但中文等东亚语种，其词之间并没有明显的分隔符，因此就产生了“分词”的需求。“分词”就是把一个汉语字符串分成一个个词的过程。 搜索的基础：词袋模型 “词袋模型”是搜索引擎中的一种简单假设，其不考虑词的“顺序”，认为一个文本就是是一堆词的“集合”。也就是如两个文本“腾讯新闻”、“新闻腾讯”，对搜索引擎而言，是完全一样的。这种假设也是我们能够进行组词的基础。 图1 “腾讯新闻”和“新闻腾讯”，及其组词“腾讯网易新闻”的词袋模型 由于“词袋”模型是一个“集合”模型，可以不考虑重复元素，因此上面袋子中的两个“新闻”可以视为一个。从上图中可以看到，“腾讯新闻”+“新闻腾讯”，和“腾讯网易新闻”的词袋模型是完全等价的，也就是说对搜索引擎而言，他们是完全一样的。然后，我们还可以利用上述模型，简单描述用户搜索的过程。搜索的时候，搜索系统首先会在对用户输入的搜索词进行分词，然后在关键词的“袋子”里面依次查找搜索词的分词。 因为搜索系统是以“词”为基础单位进行检索的，因此，首先需要对关键词进行“分词”。然后就是具体的“组词”过程了。“组词”就是一个分组的过程，我们利用的是机器学习中的“在线聚类”技术，其实就是把字符串中有相同子串的词组合在一起，然后不断循环，直到没有重合的词出现。组词过程中，我们考虑到苹果的规则，一个“词”不能过长，否则可能会被认为是关键词堆砌，因此，我们限制了组词的最大个数，就是最多组合5个词。