谁有这方面的文章呢，最好是实例，太理论的看不懂，另外，不知道所需要的文件大不大
9 个解决方案
#1
你要在数据库表中再建一个字段！写关键字！在显示文章的下面再读出适合这个关键字的数据
#2
楼主的意思俺不是很明白，你打算怎么优化关键字？优化后要达到什么效果？
#3
不太容易,我以前做过的都是手工录入关键词,你想智能的,我们还没那个技术实力吧?
#4
如果想手工录入给你个解决方案:
建立关键词表
ID INT IDENTITY(1,1)
KEY NVARCHAR(50)
插入文章的时候,提取出关键词,上关键词表里找,找到的话返回关键词ID,把关键词ID和文章ID放到一个映射表里.
找不到就插入关键词,返回新的关键词ID,然后和文章ID插入映射表.
循环处理所有关键词
建立关键词表
ID INT IDENTITY(1,1)
KEY NVARCHAR(50)
插入文章的时候,提取出关键词,上关键词表里找,找到的话返回关键词ID,把关键词ID和文章ID放到一个映射表里.
找不到就插入关键词,返回新的关键词ID,然后和文章ID插入映射表.
循环处理所有关键词
#5
这样做的好处:
1
节省空间,虽然现在硬盘大,但文件大了,速度自然就慢
2
关键词都用ID索引了,做关联查找速度非常关,变字符串查找为数字查找了
1
节省空间,虽然现在硬盘大,但文件大了,速度自然就慢
2
关键词都用ID索引了,做关联查找速度非常关,变字符串查找为数字查找了
#6
我现在想要的是智能型,我在网上找了几个,有的有说明，但没实例,有的太理论了，看不懂
想要的效果是，如果有一个标题为 天空这么蓝
会分解成 天空\这么\蓝 其实我要求像百度那么强的，只想要能分解出 天空 这种明显的词
想要的效果是，如果有一个标题为 天空这么蓝
会分解成 天空\这么\蓝 其实我要求像百度那么强的，只想要能分解出 天空 这种明显的词
#7
打错字，不要求像百度这么牛，只要能简单分解就行
#8
那我跟着学习了,有了这个,就不用录入了,呵呵
#9
分词我是这样理解的：
就是把一段文字解析成相关支持系列，主要有创建索引时对文章的分词和查询时对输入语句的分词
就拿下面这句话来看看：
“数据库中有些文章的标题，想进行分解一下，好在关键字中进行优化”
查询是可能会将它解析为
在 数据库 中 有些 文章 的 标题 想 进行 分解 一下 好在 关键字 进行 优化
而在创建索引时如果要进行细致的解析，结果可能是：
在 数据 数据库 中 有些 文章 文章的标题 的 标题 想 进行 进行分解 分解 一下 好在 关键 关键字 进行 优化
两种情况都需要一个相同的东西，那就是语汇库，语汇库告诉我们语句应该在何处截断成词，语汇的丰富程度直接影响分词效果。
下面介绍一个查询时简单的分词方法
首先将语汇数组按首字排序，然后再将首字相同的语汇按长度降序排列， 从而构成一个有规律有序的字符串数组
设置一指针(*p)指向待分词的语句（*sentence）的首字(p=sentence)
在语汇数组中查找到第一个相同首字的语汇
向后进行比对，直到left(p,strlen(keyword[n]))=keyword[n]，到此，一个词被分出来了。
p+=strlen(keyword[n])
将keyword[n]保存
有必要的话检查一下是否已经存在
重复以上操作
就是把一段文字解析成相关支持系列，主要有创建索引时对文章的分词和查询时对输入语句的分词
就拿下面这句话来看看：
“数据库中有些文章的标题，想进行分解一下，好在关键字中进行优化”
查询是可能会将它解析为
在 数据库 中 有些 文章 的 标题 想 进行 分解 一下 好在 关键字 进行 优化
而在创建索引时如果要进行细致的解析，结果可能是：
在 数据 数据库 中 有些 文章 文章的标题 的 标题 想 进行 进行分解 分解 一下 好在 关键 关键字 进行 优化
两种情况都需要一个相同的东西，那就是语汇库，语汇库告诉我们语句应该在何处截断成词，语汇的丰富程度直接影响分词效果。
下面介绍一个查询时简单的分词方法
首先将语汇数组按首字排序，然后再将首字相同的语汇按长度降序排列， 从而构成一个有规律有序的字符串数组
设置一指针(*p)指向待分词的语句（*sentence）的首字(p=sentence)
在语汇数组中查找到第一个相同首字的语汇
向后进行比对，直到left(p,strlen(keyword[n]))=keyword[n]，到此，一个词被分出来了。
p+=strlen(keyword[n])
将keyword[n]保存
有必要的话检查一下是否已经存在
重复以上操作
#1
你要在数据库表中再建一个字段！写关键字！在显示文章的下面再读出适合这个关键字的数据
#2
楼主的意思俺不是很明白，你打算怎么优化关键字？优化后要达到什么效果？
#3
不太容易,我以前做过的都是手工录入关键词,你想智能的,我们还没那个技术实力吧?
#4
如果想手工录入给你个解决方案:
建立关键词表
ID INT IDENTITY(1,1)
KEY NVARCHAR(50)
插入文章的时候,提取出关键词,上关键词表里找,找到的话返回关键词ID,把关键词ID和文章ID放到一个映射表里.
找不到就插入关键词,返回新的关键词ID,然后和文章ID插入映射表.
循环处理所有关键词
建立关键词表
ID INT IDENTITY(1,1)
KEY NVARCHAR(50)
插入文章的时候,提取出关键词,上关键词表里找,找到的话返回关键词ID,把关键词ID和文章ID放到一个映射表里.
找不到就插入关键词,返回新的关键词ID,然后和文章ID插入映射表.
循环处理所有关键词
#5
这样做的好处:
1
节省空间,虽然现在硬盘大,但文件大了,速度自然就慢
2
关键词都用ID索引了,做关联查找速度非常关,变字符串查找为数字查找了
1
节省空间,虽然现在硬盘大,但文件大了,速度自然就慢
2
关键词都用ID索引了,做关联查找速度非常关,变字符串查找为数字查找了
#6
我现在想要的是智能型,我在网上找了几个,有的有说明，但没实例,有的太理论了，看不懂
想要的效果是，如果有一个标题为 天空这么蓝
会分解成 天空\这么\蓝 其实我要求像百度那么强的，只想要能分解出 天空 这种明显的词
想要的效果是，如果有一个标题为 天空这么蓝
会分解成 天空\这么\蓝 其实我要求像百度那么强的，只想要能分解出 天空 这种明显的词
#7
打错字，不要求像百度这么牛，只要能简单分解就行
#8
那我跟着学习了,有了这个,就不用录入了,呵呵
#9
分词我是这样理解的：
就是把一段文字解析成相关支持系列，主要有创建索引时对文章的分词和查询时对输入语句的分词
就拿下面这句话来看看：
“数据库中有些文章的标题，想进行分解一下，好在关键字中进行优化”
查询是可能会将它解析为
在 数据库 中 有些 文章 的 标题 想 进行 分解 一下 好在 关键字 进行 优化
而在创建索引时如果要进行细致的解析，结果可能是：
在 数据 数据库 中 有些 文章 文章的标题 的 标题 想 进行 进行分解 分解 一下 好在 关键 关键字 进行 优化
两种情况都需要一个相同的东西，那就是语汇库，语汇库告诉我们语句应该在何处截断成词，语汇的丰富程度直接影响分词效果。
下面介绍一个查询时简单的分词方法
首先将语汇数组按首字排序，然后再将首字相同的语汇按长度降序排列， 从而构成一个有规律有序的字符串数组
设置一指针(*p)指向待分词的语句（*sentence）的首字(p=sentence)
在语汇数组中查找到第一个相同首字的语汇
向后进行比对，直到left(p,strlen(keyword[n]))=keyword[n]，到此，一个词被分出来了。
p+=strlen(keyword[n])
将keyword[n]保存
有必要的话检查一下是否已经存在
重复以上操作
就是把一段文字解析成相关支持系列，主要有创建索引时对文章的分词和查询时对输入语句的分词
就拿下面这句话来看看：
“数据库中有些文章的标题，想进行分解一下，好在关键字中进行优化”
查询是可能会将它解析为
在 数据库 中 有些 文章 的 标题 想 进行 分解 一下 好在 关键字 进行 优化
而在创建索引时如果要进行细致的解析，结果可能是：
在 数据 数据库 中 有些 文章 文章的标题 的 标题 想 进行 进行分解 分解 一下 好在 关键 关键字 进行 优化
两种情况都需要一个相同的东西，那就是语汇库，语汇库告诉我们语句应该在何处截断成词，语汇的丰富程度直接影响分词效果。
下面介绍一个查询时简单的分词方法
首先将语汇数组按首字排序，然后再将首字相同的语汇按长度降序排列， 从而构成一个有规律有序的字符串数组
设置一指针(*p)指向待分词的语句（*sentence）的首字(p=sentence)
在语汇数组中查找到第一个相同首字的语汇
向后进行比对，直到left(p,strlen(keyword[n]))=keyword[n]，到此，一个词被分出来了。
p+=strlen(keyword[n])
将keyword[n]保存
有必要的话检查一下是否已经存在
重复以上操作