Python 搜尋優化：Jieba 斷詞 jieba.lcut_for_search() vs jieba.lcut() 使用指南

在做檔案搜尋或文字檢索時，最怕使用者明明輸入了關鍵字，系統卻回傳「找不到」。這通常是因為斷詞斷得「太乾淨」，導致長詞無法匹配短查詢。

Jieba 提供了專用的 **`lcut_for_search` (搜尋引擎模式)** 來解決這個問題。

## 1. 核心差異：精確模式 vs 搜尋引擎模式

## 2. 實測比較 (關鍵差異！)

**⚠️ 注意：Jieba 對「簡體中文」的拆解能力遠強於繁體！**

如果您使用繁體中文測試，可能會發現 `lcut` 和 `lcut_for_search` 結果一樣，這是因為 Jieba 預設詞庫對繁體長詞的支援度較低。

### 測試案例 A：簡體中文 (完美展示)

text = "小明硕士毕业于中国科学院计算所"

# 1. 精確模式
print(jieba.lcut(text))
# 結果: ['小明', '硕士', '毕业', '于', '中国科学院', '计算所']
# ❌ [缺陷] "中国科学院" 是一整塊，搜 "学院" 會找不到。

# 2. 搜尋引擎模式
print(jieba.lcut_for_search(text))
# 結果: ['小明', '硕士', '毕业', '于', '中国', '科学', '学院', '科学院', '中国科学院', '计算', '计算所']
# ✅ [優勢] 炸開了！搜 "科学"、"学院" 都能找到。

text = "小明硕士毕业于中国科学院计算所"

# 1. 精確模式
print(jieba.lcut(text))
# 結果: ['小明', '硕士', '毕业', '于', '中国科学院', '计算所']
# ❌ [缺陷] "中国科学院" 是一整塊，搜 "学院" 會找不到。

# 2. 搜尋引擎模式
print(jieba.lcut_for_search(text))
# 結果: ['小明', '硕士', '毕业', '于', '中国', '科学', '学院', '科学院', '中国科学院', '计算', '计算所']
# ✅ [優勢] 炸開了！搜 "科学"、"学院" 都能找到。

### 測試案例 B：繁體中文 (Jieba 的弱點)

text = "小明碩士畢業於中國科學院計算所"

# 搜尋引擎模式
print(jieba.lcut_for_search(text))
# 結果: ['小明', '碩士', '畢業', '於', '中國', '科學院', '計算', '所']
# ⚠️ [問題] "科學院" 沒有被拆成 "科學" + "學院"。
# 因為 Jieba 詞庫裡可能沒有 "科學院" 這個複合詞的細部定義。

text = "小明碩士畢業於中國科學院計算所"

# 搜尋引擎模式
print(jieba.lcut_for_search(text))
# 結果: ['小明', '碩士', '畢業', '於', '中國', '科學院', '計算', '所']
# ⚠️ [問題] "科學院" 沒有被拆成 "科學" + "學院"。
# 因為 Jieba 詞庫裡可能沒有 "科學院" 這個複合詞的細部定義。

## 3. 工程上的解決方案

因為上述特性，為了追求最高的**搜尋召回率 (Recall)**，我們在處理搜尋引擎時，常會採用 **「內部簡體化」** 策略：

1.  **索引階段**：利用 OpenCC (`t2s`) 將所有繁體檔名轉為**簡體**，再丟給 Jieba 切分。這樣能獲得最細緻的 Token。

2.  **查詢階段**：將使用者的搜尋詞也轉為**簡體**，再進去比對。

3.  **顯示階段**：回傳原始檔案路徑 (保留繁體)。

這樣既能利用 Jieba 強大的簡體分詞能力，又能讓使用者用繁體關鍵字搜尋。

## 4. 為什麼搜尋引擎需要它？

### 解決「長詞遮蔽」問題

在精確模式下，長詞（如 `IEC-Diagnostic-Tools`）會被視為一個獨立的 Token。如果使用者只搜尋 `Diagnostic`，傳統的比對方法會失敗（因為 `Diagnostic` 不等於 `IEC-Diagnostic-Tools`）。

`lcut_for_search` 會將長詞「暴力拆解」成多種組合，確保**無論搜長搜短，都能命中**。

## 4. 權衡：召回率 (Recall) vs 分數稀釋 (Dilution)

使用 `lcut_for_search` 雖然能提高召回率（讓更多檔案被找到），但也伴隨著一個副作用：**分數稀釋**。

*   **分母變大**：因為切出來的詞變多了（文件長度變長），在 BM25 等演算法中，會判定這篇文章內容較「雜」。

*   **權重分散**：單一關鍵字的得分貢獻會稍微降低。

**結論**：

在搜尋系統中，**「找不到」(Recall=0)** 是最嚴重的UX問題。因此，我們寧願接受分數稍微被稀釋，也要確保使用者能找到目標檔案。這就是為什麼我們在 `bm25_search_optimized.py` 中選擇使用 `lcut_for_search` 的原因。

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