在中文搜索中，分词技术是一个比较关键的技术，我们往往会遇到查询某个关键字无法匹配到相应文档的问题，这种问题往往都是索引的分词不理想造成的，倒排索引的技术特点决定了如果查询的关键字不在索引的分词中，则无法查出相应的文档。为了帮助使用者分析分词问题，hubbledotnet 专门提供几个存储过程来帮助检查索引分词的情况。
分词的测试方法
首先要找到要测试的原始文本
我们往往发现某些记录包含有查询关键字，但查不出来，这个时候我们需要先找到这个出问题的记录的原始文本。查找原始文本的方法很多，你可以通过 docid 或者id 或者其他条件来查找。
下面给出一个通过 id 来查找的示例。如果我们发现id = 1 的记录 title 无法匹配出来，我们可以执行
select * from table where id = 1 找到记录的原始文本。
找到原始文本后我们有两种方法来查看记录在索引中的分词情况。
方法1： SP_TestAnalyzer
SP_TestAnalyzer 这个存储过程用于测试分词器的分词结果，它的作用是在服务器侧执行分词器的 Tokenize 方法。
这个存储过程有两个参数，第一个参数为分词器名字，这里我们输入 ‘PanguSegment’，第二个参数是要测试的句子。
下面我们执行如下语句，看看效果
SP_TestAnalyzer 'PanguSegment', '六方会谈无核化工作组会议将在沈阳召开'
如上图所示，执行后，可以看到分词的结果。从这个分词结果可以看到原始文本的分词有一些问题，比如无核化和工作组这两个词没有分出来，这时如果搜索”工作组”这个词，则无法匹配到这条记录。我们需要把无核化和工作组两个词加入到盘古的字典中再测试，如果分词正确了，重新索引后，问题就可以解决。
方法2：SP_FieldAnalyze
SP_FieldAnalyze 这个存储过程是针对指定表的指定字段的分词器来分词
它有4个参数，参数1为表名，参数2为字段名，参数3为要分词的句子，参数4指定是用 Tokenize 函数还是 TokenizedForSqlClient 函数来分词。第4个参数为可选参数，
如果不输入，就是以 Tokenize 函数分词，如果输入 ‘SqlClient’ 就是以 TokenizedForSqlClient 函数来分词
下面我们首先执行默认的情况，即用 Tokenize 函数分词
SP_FieldAnalyze 'VNews', 'Title', '六方会谈无核化工作组会议将在沈阳召开'
这个语句是采用 VNews 表的 Title 字段的分词器来对 '六方会谈无核化工作组会议将在沈阳召开' 这个句子进行分词，我们可以看出，分词的结果和方法1是一样的。
我们加上 SqlClient 参数后来分词看看效果：
SP_FieldAnalyze 'VNews', 'Title', '六方会谈无核化工作组会议将在沈阳召开','SqlClient'
可以看到后面加了 SqlClient 后，分词结果不同了，这是因为 SqlClient 采用了不同的分词参数。对于盘古分词来说，如果调用 SqlClient 来分词，则服务器侧调用的是program/hubbledotnet/default/PanGuSqlClient.xml 这个配置文件来对文本进行分词，如果不加 SqlClient 参数，则是调用program/hubbledotnet/default/PanGu.xml 这个配置文件分词。
SqlClient 的功能主要是帮助进行查询字符串的分词，HubbleCommand 这个类中有一个函数 GetKeywordAnalyzerStringFromServer 就是用于对查询字符串进行分词的，hubble 的示例代码中也是调用的这个函数，这个函数的里面实际上就是调用 SP_FieldAnalyze 这个存储过程加 SqlClient 来分词。当然在实际项目中，使用着并不是必须要调用这个函数来对查询字符串进行分词，使用者可以用自己的程序对查询字符串分词。
分词的技巧
对于搜索来说，查全率和查准率是一对矛盾，为了尽量平衡这对矛盾，我们在索引和查询时可以采用一些技巧。
技巧1.
索引时最大化分词，如果是用盘古分词进行索引，索引时打开多元分词和强制一元分词。但对查询字符串的分词则采用精确分词，这样可以保证查准的情况下获得较大的查全率。
技巧2.
同义词分词。对于同义词的分词，我们不要在索引中分词，而是在查询字符串中增加同义词的分解，这样可以使查询更灵活，并且可以在查询时设置原词和同义词不同的权重以影响得分排名。
技巧3.
全部一元分词，然后通过索引组件来实现匹配，类似 like ‘%xxx%’ 这样的功能。由于索引组件知道单词在原文本中的位置，所以理论上可以实现类似 like ‘%xxx%’ 这样的功能，这种功能对于短文本的搜索比较有效，而且不需要关心中文的分词。hubbledotnet 将在未来的版本中提供这种方式的快速解决方案，目前版本提供了 like ‘*xxx*’ 的功能，但这个功能还不够完善，速度比较慢。