文档查重系统中文本预处理是指以指定的格式处理和处理相关的项目文本信息，如文本拆分、删除空单词和特殊字符等。删除空单词和特殊字符相对简单，可以通过搜索词典准确地完成。本文将重点分析文本的字分割方法。单词是汉语中可以独立使用的最小的语言单元，是文字分析和探索的基本单元。中文文本中没有明确的单词分隔符，因此有必要研究特殊的单词分割方法。

当前汉语分词方法大致可以分为词典方法、统计方法和理解方法三种。基于词典的方法(也称为基于字符串的匹配方法)基于词典中的单词，并通过字符串匹配实现单词分割。根据不同的扫描顺序规则和文本匹配规则，导出了多种字段方法，如最大前匹配、最小反向匹配和最大双向匹配。这种方法的优点是设计简单，字分割效率高，但缺点是只能分割字典中现有的字，不能识别未知的字。此方法通常不单独使用，而是与其他方法结合使用，作为最基本的字分割方法。

统计方法将单词视为稳定的单词组合，并计算单词合并出现的概率作为单词分割的基础。常用的方法包括互信息、N-gram统计模型、隐马尔可夫模型和最大熵模型。该方法的优点是对未注册单词具有一定的识别能力，分割效率高，缺点是早期培训需要大量正文，这取决于培训正文选择的合理性。

基于理解的方法是模拟人们在单词分割中的思维过程。通常，在单词分段的基础上，利用句法语义信息提供的约束，可以在一定程度上解决单词分段的模糊性。该方法的优点是字分段精度高，但缺点是算法设计复杂，字分段效率低。以上三种方法各有利弊，最常用的方法是综合使用词典和统计信息的分词方法。

概括地说，解决单词分段最常用的方法是把字典和统计模型结合起来，在实际应用中取得了良好的效果；基于理解的分词方法仍处于初步阶段，与实际应用仍有很大差距。除了字分段预处理外，文本由子句处理，元素文本按子句读取，删除子句中的非中文字符。实质上，本文还提取子句特定的短语或语义字符串作为特征，但特征提取算法不需要对语句进行分词处理。