中文分词技术的研究
中文分词与词性标注技术研究与应用
中文分词与词性标注技术研究与应用中文分词和词性标注是自然语言处理中常用的技术方法，它们对于理解和处理中文文本具有重要的作用。
本文将对中文分词和词性标注的技术原理、研究进展以及在实际应用中的应用场景进行综述。
一、中文分词技术研究与应用中文分词是将连续的中文文本切割成具有一定语义的词语序列的过程。
中文具有词汇没有明确的边界，因此分词是中文自然语言处理的基础工作。
中文分词技术主要有基于规则的方法、基于词典的方法和基于机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的中文分词方法是根据语法规则和语言学知识设计规则，进行分词操作。
例如，按照《现代汉语词典》等标准词典进行分词，但这种方法无法处理新词、歧义和未登录词的问题，因此应用受到一定的限制。
2.基于词典的方法基于词典的中文分词方法是利用已有的大规模词典进行切分，通过查找词典中的词语来确定分词的边界。
这种方法可以处理新词的问题，但对未登录词的处理能力有所限制。
3.基于机器学习的方法基于机器学习的中文分词方法是利用机器学习算法来自动学习分词模型，将分词任务转化为一个分类问题。
常用的机器学习算法有最大熵模型、条件随机场和神经网络等。
这种方法具有较好的泛化能力，能够处理未登录词和歧义问题。
中文分词技术在很多自然语言处理任务中都起到了重要的作用。
例如，在机器翻译中，分词可以提高对齐和翻译的质量；在文本挖掘中，分词可以提取关键词和构建文本特征；在信息检索中，分词可以改善检索效果。
二、词性标注技术研究与应用词性标注是给分好词的文本中的每个词语确定一个词性的过程。
中文的词性标注涉及到名词、动词、形容词、副词等多个词性类别。
词性标注的目标是为后续的自然语言处理任务提供更精确的上下文信息。
1.基于规则的方法基于规则的词性标注方法是根据语法规则和语境信息，确定每个词语的词性。
例如，根据词语周围的上下文信息和词语的词义来判断词性。
这种方法需要大量的人工制定规则，并且对于新词的处理能力较差。
中文分词
能够处理大多数常用词带来的歧义问题 不能处理新词以及新词带来的歧义问题
解决之道：Class-based Ngram
在统一的框架下进行分词与新词识别 将词分为若干类
词典词：教师（词典处理） 仿词：2000年（规则处理） 新词：范路（基于类的新词识别） 形态词：高高兴兴（规则处理） 不同类型的词用不同处理方法，最后利用Ngram框架寻找全 局最优切分结果
P(C ) ≅ ∏P(ci | ci−2ci−1)
m 1 i=1
m
P (S1n | C1m ) = P (s1, s2 ,⋅ ⋅ ⋅, sn | c1, c2 ,⋅ ⋅ ⋅, cm ) ≅ P ([s1,⋅ ⋅ ⋅, sc1−end],⋅ ⋅ ⋅,[scm−start,⋅ ⋅ ⋅, sn ] | c1, c2 ,⋅ ⋅ ⋅, cm ) ≅ ∏ P ([scj −start,⋅ ⋅ ⋅, scj −end] | c j )
中文分词一席谈
suntian@
内容提要
中文分词概述 分词技术发展 国际分词评测 分词技术总结
中文分词概述
什么是分词？ 什么是分词？
分词就是利用计算机识别出文本中词汇的过程。比如 句子“内塔尼亚胡说的确实在理”
中文分词概述（Cont.）
分词作用
互联网绝大多数应用都需要分词，典型应用实例 汉字处理：拼音 汉字处理：拼音输入法、手写识别、简繁转换 …告推荐、内容监控 … 语音处理： 语音处理：语音识别、语音合成 … …
w w
P (W | O ) = max ∏ P ( wt | wt −1 , ot )
w t =1
T
W：分词结果 O：待分词文本
生成式分词（Cont.）
中文分词技术的研究现状与困难
四、解决方案
为了克服中文分词技术的研究困难，以下一些解决方案值得：
1、优化分词算法：针对分词算法的复杂性问题，可以尝试优化算法的设计和 实现，提高其效率和准确性。例如，可以通过引入上下文信息、利用语言学知 识等方式来改进算法。
2、改进信息检索技术：在信息检索领域，可以尝试将先进的排序算法、推荐 系统等技术引入到检索过程中，以提高检索效果。此外，还可以研究如何基于 用户行为和反馈来优化检索结果。
3、缺乏统一的评价标准：中文分词技术的评价标准尚未统一，这使得不同研 究之间的比较和评估变得困难。建立通用的中文分词技术评价标准对于推动相 关研究的发展至关重要。
4、特定领域的应用场景：中文分词技术在不同领域的应用场景中面临着不同 的挑战。例如，在金融领域中，需要分词技术对专业术语进行精确识别；在医 疗领域中，需要处理大量未登录词和生僻字。如何针对特定领域的应用场景进 行优化，是中文分词技术的重要研究方向。
3、建立大型标注语料库：通过建立大型标注语料库，可以为分词算法提供充 足的训练数据，提高其准确性和自适应性。此外，标注语料库也可以用于开发 基于规则的分词方法和测试集的构建。
4、研究跨领域的应用场景：针对不同领域的应用场景，可以研究如何将中文 分词技术进行迁移和适配。例如，可以通过知识图谱等技术将不同领域的知识 引入到分词过程中，以提高分词效果。
然而，各种分词方法也存在一定的局限性和不足。例如，基于规则的分词方法 需要人工编写规则和词典，难以维护和更新；基于统计的分词方法需要大量标 注语料库，而且训练模型的时间和计算成本较高；基于深度学习的分词方法虽 然取得了较好的效果，但也需要耗费大量的时间和计算资源进行训练。
三、研究困难
中文分词技术的研究面临着诸多困难和挑战，以下是一些主要词方法：该方法主要依靠人工编写的分词规则来进行分词。 代表性的工作包括台湾大学开发的中文分词系统“THULAC”和北京大学开发 的“PKU中文分词系统”。这些系统均基于词典和规则，具有较高的准确率和 召回率。
中文分词相关技术简介
中文分词相关技术简介目前对汉语分词方法的研究主要有三个方面：基于规则的分词方法、基于统计的分词方法和基于理解的分词方法。
基于规则的分词方法基于规则的分词方法，这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个"充分大的"机器词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。
常用的方法：最小匹配算法(Minimum Matching)，正向(逆向)最大匹配法(Maximum Matching)，逐字匹配算法,神经网络法、联想一回溯法，基于N-最短路径分词算法,以及可以相互组合，例如,可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法等。
目前机械式分词占主流地位的是正向最大匹配法和逆向最大匹配法。
◆最小匹配算法在所有的分词算法中，最早研究的是最小匹配算法(Minimum Matching)，该算法从待比较字符串左边开始比较，先取前两个字符组成的字段与词典中的词进行比较，如果词典中有该词，则分出此词，继续从第三个字符开始取两个字符组成的字段进行比较，如果没有匹配到，则取前3个字符串组成的字段进行比较，依次类推，直到取的字符串的长度等于预先设定的阈值，如果还没有匹配成功，则从待处理字串的第二个字符开始比较，如此循环。
例如，"如果还没有匹配成功"，取出左边两个字组成的字段与词典进行比较，分出"如果"；再从"还"开始，取"还没"，字典中没有此词，继续取"还没有"，依次取到字段"还没有匹配"(假设阈值为5)，然后从"没"开始，取"没有"，如此循环直到字符串末尾为止。
这种方法的优点是速度快，但是准确率却不是很高，比如待处理字符串为"中华人民共和国"，此匹配算法分出的结果为：中华、人民、共和国，因此该方法基本上已经不被采用。
基于神经网络的中文分词技术研究
基于神经网络的中文分词技术研究
中文分词是将连续的汉字序列切分为有意义的词语的过程。
传统的中文分词方法主要基于词典、规则和统计等方法，但这些方法在处理复杂的语言现象时存在一定的局限性。
近年来，基于神经网络的中文分词技术逐渐受到广泛关注。
这些技术通过神经网络模型学习中文分词任务的特征和规律，具有更好的泛化能力和鲁棒性。
以下是一些常见的基于神经网络的中文分词技术：
1.基于循环神经网络（RNN）的中文分词：RNN是一种递归神经网络结构，能够处理序列数据。
通过将汉字序列作为输入，RNN可以对每个汉字的边界进行预测，从而实现中文分词。
2.基于长短期记忆网络（LSTM）的中文分词：LSTM是一种特殊的RNN 结构，能够捕捉长期依赖关系。
通过LSTM网络，可以更好地处理一词多义、歧义和复合词等语言现象，提高中文分词的准确性。
3.基于注意力机制的中文分词：注意力机制是一种能够学习输入序列不同位置重要性的技术。
通过引入注意力机制，可以使神经网络更加关注汉字序列中与分词有关的信息，提高中文分词的效果。
4. 基于Transformer模型的中文分词：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，具有较强的并行计算能力。
通过使用Transformer模型，可以有效地处理中文分词任务，并且在大规模语料库上获得较好的性能。
基于神经网络的中文分词技术在不同的任务和数据集上取得了较好的效果。
然而，由于中文分词任务的复杂性和语言差异，仍然存在一些困难
和挑战。
未来的研究可以进一步探索如何融合多种神经网络技术、优化网络结构和改进训练算法，以提高中文分词的性能和效果。
中文分词技术
一、为什么要进行中文分词？词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。
Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。
除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。
二、中文分词技术的分类我们讨论的分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。
第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。
这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。
第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。
下面简要介绍几种常用方法:1）．逐词遍历法。
逐词遍历法将词典中的所有词按由长到短的顺序在文章中逐字搜索,直至文章结束。
也就是说,不管文章有多短,词典有多大,都要将词典遍历一遍。
这种方法效率比较低，大一点的系统一般都不使用。
2）．基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法）这种方法按照一定策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。
识别出一个词，根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配。
根据不同长度优先匹配的情况，分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配。
根据与词性标注过程是否相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。
常用的方法如下：（一）最大正向匹配法 (ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＭＭ法。
其基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。
使用ChatGPT进行中文对话的分词与语言处理方法
使用ChatGPT进行中文对话的分词与语言处理方法随着自然语言处理技术的不断发展，人工智能开始在各个领域展现出强大的应用潜力。
其中，聊天机器人成为了自然语言处理领域的一个重要研究方向。
ChatGPT作为一种先进的文本生成模型，可以实现与人类进行对话。
本文将探讨如何使用ChatGPT进行中文对话的分词与语言处理方法，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
在进行中文对话时，首先需要将输入的文本进行分词处理。
分词是将连续的汉字序列切分成词语的过程，对于ChatGPT来说，分词的准确性对于生成的对话质量有重要影响。
目前，中文分词的方法有很多，例如基于词典的方法、基于规则的方法以及基于机器学习的方法等。
基于词典的方法是一种常见的分词方法，它使用一个特定的词典作为依据进行分词。
这种方法的优点是速度快且准确性高，但是它也存在一些问题，比如无法识别新词和歧义词。
另一种基于规则的方法是通过设置一系列的规则来进行分词，这种方法依赖于人工设定的规则，但是难以处理复杂的上下文信息。
相比之下，基于机器学习的方法具有更好的泛化性能，通过训练模型可以灵活地适应不同的分词场景。
例如，可以使用条件随机场(CRF)、最大熵(MaxEnt)或者深度学习模型等进行中文分词。
在ChatGPT中，对于生成的文本，还需要进行语言处理，使得生成的对话更加可读和连贯。
语言处理包括词性标注、命名实体识别、依存句法分析等任务。
词性标注是将词语归类到不同的词性类别中，用于确定词语的句法和语义含义。
命名实体识别是指识别文本中的人名、地名、组织机构名等具有特殊含义的实体。
依存句法分析是建立句子中词语之间的依存关系，用于理解句子的语法结构和语义关系。
语言处理的方法也很多样化，其中一种常见的方法是基于规则的方法。
基于规则的方法通过人工设计一系列规则，来对生成的文本进行语言处理。
这种方法可以快速处理简单的文本，但对于复杂的文本处理效果较差。
另一种常见的方法是基于机器学习的方法，通过训练模型来学习文本中的语言特征，从而进行词性标注、命名实体识别和依存句法分析等任务。
基于hmm的中文分词
基于hmm的中文分词
基于HMM的中文分词是一种常见的自然语言处理技术，它使用隐
马尔可夫模型（HMM）来进行中文分词，即将一段连续的中文文本切分
成一个个有意义的词语。
HMM模型是一种统计模型，其基本思想是将观测数据看作是由一系列不可见的隐含状态序列生成的，通过观测数据和隐含状态序列之间
的概率关系来推断出最可能的隐含状态序列，从而达到对观测数据的
分析和建模的目的。
在中文分词中，HMM模型通常将中文文本看作一个序列，每个词语对应一个隐含状态，而观测数据则是每个汉字或标点符号，通过概率
转移矩阵和发射概率矩阵来计算每个汉字或标点符号分别属于哪个词语，从而完成中文分词任务。
基于HMM的中文分词具有较高的准确性和鲁棒性，常常被应用于
各种自然语言处理应用中，例如机器翻译、信息检索、情感分析等等。
同时，也有一些后续的改进算法和技术，例如基于CRF（条件随机场）的中文分词、神经网络模型等，不过HMM模型依然是中文分词中比较
有代表性和典型的一种方法。
中文分词技术在机器翻译中的应用
中文分词技术在机器翻译中的应用随着全球化的进程，机器翻译的重要性日益凸显。
而在机器翻译中，中文分词技术的应用不可忽视。
中文分词是将连续的汉字序列切分成具有语义单元的词语的过程，它对于机器翻译的准确性和流畅性起着至关重要的作用。
首先，中文分词技术能够提高机器翻译的准确性。
中文是一种以词语为基本单位的语言，而英文则是以空格为分隔符的语言。
如果在机器翻译中不进行中文分词，直接将连续的汉字序列输入到翻译系统中，系统将无法准确地理解句子的含义。
例如，“我爱中国”这个句子如果不进行分词，机器翻译系统可能会将其翻译成“I love China”或者“I love Chinese”，而实际上，“我爱中国”应该翻译成“I love China”。
通过对中文进行分词，能够将句子中的每个词语进行独立翻译，从而提高翻译的准确性。
其次，中文分词技术能够提高机器翻译的流畅性。
中文的词语之间通常没有空格或者其他分隔符，因此如果不进行分词，机器翻译系统将无法准确地判断每个词语的边界。
这将导致翻译结果中词语之间的连接不流畅，影响整个句子的可读性。
通过中文分词技术，可以将句子中的每个词语切分开来，使得翻译结果更加流畅自然。
例如，“我喜欢中国菜”这个句子如果不进行分词，机器翻译系统可能会将其翻译成“I like China food”，而实际上，“我喜欢中国菜”应该翻译成“I like Chinese food”。
通过分词，能够将句子中的每个词语翻译成对应的英文词汇，从而提高翻译的流畅性。
此外，中文分词技术还能够处理一词多义的情况，提高机器翻译的歧义处理能力。
中文中存在许多一词多义的词语，如果不进行分词，机器翻译系统将无法正确地理解句子的含义。
通过中文分词技术，可以将一词多义的词语切分成多个词语，从而减少歧义的发生。
例如，“我去银行”这个句子中的“银行”可以指金融机构，也可以指河边的土坝。
通过分词，可以将其切分成“我去银行”和“我去银行”，从而使机器翻译系统能够根据上下文准确地理解句子的含义。
中文搜索引擎分词技术
“娱乐新闻报道”和“新闻娱乐报道”的相关提示基本完全一样。
三、如何计算相似性并排序输出
为什么增 加的都是 “娱乐新 闻”的相 关提示呢？
设每个单词都有一个权重值 IDF(word)＝rd) 是包含单词word的网页数目 得： IDF(娱乐)=log(10/1)=1 IDF(新闻)=log(10/1)=1 IDF(报道)= log(10/1)=1 权重是：娱乐=新闻=报道 IDF(娱乐,新闻,报道) = IDF(娱乐) + IDF(娱乐) + IDF(娱乐) =3 IDF(娱乐,新闻,报道) >IDF(娱乐,报道)>IDF(新闻,报道) 查询权重相同，则按照用户查询次数由高到低排序输出。
中文搜索引擎技术
第一节 中文分词技术 分词技术简述 分词技术 分词中的难题与发展 第二节 拼写检查错误提示
第三节相关提示功能分析 第四节 案例分析
中国三大搜索引擎的分词技术
第一节 中文分词技术
一.什么是中文分词 把中文的汉字序列切分成有意义的词。 例：我/是/一个/学生 二.分词技术简述 1.基于字符串匹配的分词方法 按照一定的策略将待分析的汉字串与一个机器词库中的词条 进行匹配。 常用分词方法： 正向最大匹配法（由左到右的方向） 例：我 /有意/ 见/ 分歧 反向最大匹配法 例：我 /有/意见/分歧
用户输入
匹配
查分词词典 不匹配 利用拼音标注程序对用户输入进行拼音标注 不做拼写检查
在同音词词典 里面扫描 拼音提示 流程 匹配 输出权重比较大 的几个提示结果
不匹配 不做提示
第三节相关提示功能分析
一、如何获得用户的查询信息 可对搜索引擎用户查询日志(LOG)文件做查询归类。 二、如何选择提示词 对于用户查询进行分词，然后对于分词后的结果来进行相似 性计算。
国内中文自动分词技术研究综述
国内中文自动分词技术研究综述中文自动分词技术是自然语言处理领域的一项重要技术，对于中文文本的机器翻译、信息提取、文本分类等应用具有重要意义。
本文将对国内中文自动分词技术的研究进行综述，包括研究现状、研究方法、研究成果和不足等方面。
中文自动分词技术是指将一段中文文本自动分割成一个个独立的词语，是中文自然语言处理的基础性工作。
相较于英文等拼音文字，中文分词更为复杂，需要考虑上下文语义、词义歧义等问题。
因此，中文自动分词技术的研究具有重要的实际应用价值。
随着国内人工智能和自然语言处理技术的不断发展，中文自动分词技术的研究也取得了长足的进步。
目前，国内中文自动分词技术的研究主要集中在以下几个方面：基于规则的分词方法：该方法主要依靠人工制定的分词规则进行分词，适用于特定领域的文本。
然而，由于规则的制定需要大量的人力物力，且难以覆盖所有领域的文本，因此该方法的使用存在一定的局限性。
基于统计的分词方法：该方法通过机器学习算法对大量文本进行学习，从而得到词语之间的统计关系，实现自动分词。
该方法具有良好的通用性，可以适应不同领域的文本。
基于深度学习的分词方法：该方法利用深度学习模型对文本进行逐字逐词的预测，从而得到最佳的分词结果。
该方法具有强大的自适应能力，可以处理各种类型的文本。
虽然国内中文自动分词技术已经取得了很大的进展，但是仍然存在一些不足之处，主要表现在以下几个方面：分词精度有待提高：目前的中文自动分词技术还存在一定的误差，可能会对后续的自然语言处理任务产生一定的影响。
因此，提高分词精度是中文自动分词技术的一个重要研究方向。
未充分考虑上下文信息：中文词语的划分往往需要考虑上下文信息，而当前的中文自动分词技术往往只考虑了单个词语本身的信息，导致分词结果不够准确。
因此，利用上下文信息进行中文自动分词是未来的一个重要研究方向。
缺乏标准化评估：目前中文自动分词技术的评估还没有形成一个统一的标准化评估方法，不同的研究机构和应用场景可能采用不同的评估方法，这使得比较不同方法的优劣变得困难。
大规模现代汉语分词语料库构建及应用
一、概述现代汉语分词技术在自然语言处理领域具有重要的地位，而大规模现代汉语分词语料库的构建与应用则对分词技术的发展和应用具有重要意义。
本文将探讨大规模现代汉语分词语料库的构建及其在自然语言处理领域的应用，并对其发展前景进行展望。
二、大规模现代汉语分词语料库的构建1.背景现代汉语分词是自然语言处理中的核心技术之一，其准确性直接影响着文本理解、信息检索、机器翻译等应用的质量。
而构建大规模的现代汉语分词语料库是提高分词技术准确性的重要途径之一。
2.方法构建大规模现代汉语分词语料库的方法主要包括人工标注、自动标注和半自动标注三种。
人工标注需要大量的人力物力成本，但标注的准确性较高；自动标注虽然效率高，但准确性较低；半自动标注则是综合了人工标注和自动标注的优点，是当前较为常用的方法。
3.技术挑战构建大规模现代汉语分词语料库的过程中，面临着标注准确性、标注一致性、标注成本等一系列技术挑战。
如何有效解决这些技术挑战，成为了构建大规模分词语料库过程中的重要问题。
三、大规模现代汉语分词语料库的应用1.自然语言处理大规模现代汉语分词语料库在自然语言处理中具有广泛的应用，包括信息检索、文本分类、情感分析、机器翻译等多个领域。
分词语料库的质量直接影响着这些应用的效果。
2.人工智能随着人工智能技术的发展，大规模现代汉语分词语料库也成为了训练智能模型的重要数据源。
优质的分词语料库有助于提高人工智能系统的准确性和鲁棒性。
3.文本挖掘大规模分词语料库可以帮助研究人员发现文本中的关键信息、模式和趋势，对于文本挖掘研究具有重要意义。
四、大规模现代汉语分词语料库的发展前景1.深度学习技术的应用随着深度学习技术的发展，将其应用于大规模现代汉语分词语料库的构建和应用成为了一个新的趋势。
深度学习技术能够提高分词语料库的准确性和效率，对于解决分词技术中的一些难题具有重要作用。
2.跨领域融合大规模现代汉语分词语料库的应用领域将不断扩展，与其他领域的融合也将成为发展趋势。
中文分词技术的研究现状与困难
中图分类号:TP391.1 文献标识码:A 文章编号:1009-2552(2009)07-0187-03中文分词技术的研究现状与困难孙铁利,刘延吉(东北师范大学计算机学院,长春130117)摘 要:中文分词技术是中文信息处理领域的基础研究课题。
而分词对于中文信息处理的诸多领域都是一个非常重要的基本组成部分。
首先对中文分词的基本概念与应用,以及中文分词的基本方法进行了概述。
然后分析了分词中存在的两个最大困难。
最后指出了中文分词未来的研究方向。
关键词:中文分词;分词算法;歧义;未登录词State of the art and difficulties in Chinesew ord segmentation technologyS UN T ie2li,LI U Y an2ji(School of Computer,N ortheast N orm al U niversity,Ch angchun130117,China) Abstract:Chinese w ord segmentation is a basic research issue on Chinese in formation processing tasks.And Chinese w ord segmentation is a very im portant com ponent in many field of Chinese information process.The paper proposes an unsupervised training method for acquiring probability m odels that accurately segment Chinese character sequences into w ords.Then it presents a detailed analysis of the tw o great dificulties in w ord segmentation.And finally,it points out the research problems to be res olved on Chinese w ord segmentation.K ey w ords:Chinese w ord segmentation;segmentation alg orithm;ambiguity;unlisted w ords0 引言随着计算机网络的飞速普及,人们已经进入了信息时代。
[自然语言处理]中文分词技术
![[自然语言处理]中文分词技术](https://img.taocdn.com/s3/m/7bd8157eb94ae45c3b3567ec102de2bd9605deb0.png)
[⾃然语⾔处理]中⽂分词技术背景最近接触到了⼀些NLP⽅⾯的东西，感觉还蛮有意思的，本⽂写⼀下分词技术。
分词是⾃然语⾔处理的基础，如果不采⽤恰当的分词技术，直接将⼀个⼀个汉字输⼊，不仅时间复杂度会⾮常⾼，⽽且准确度不⾏。
⽐如：“东北⼤学”若直接拆分，会和“北⼤”相关联，但其实没有意义。
有没有英⽂分词？西⽅⽂字天然地通过空格来将句⼦分割成词语，因此⼀般不需要分词。
但是东⽅⽂字往往没有天然形成的分隔符，因此需要将中⽂进⾏分词。
中⽂分词的理论基础⽬前中⽂分词都是基于三种⽅法：基于词典的⽅法、基于统计的⽅法、基于机器学习的⽅法。
基于词典的⽅法该⽅法的基础很容易理解，就是实现给定⼀个词库，然后通过某种匹配⼿段将⽂本和词库⾥边的词进⾏匹配，从⽽实现分词的效果。
最常见的匹配⼿段是最⼤正向匹配，该⽅法顾名思义，就是从左到右依次扫描，将能够匹配到的最长的词作为⼀个分出来的单词。
该⽅法的明显缺点是会产⽣歧义。
例如：“南京市长江⼤桥”会被分成“南京市长/江/⼤桥”。
鉴于此状况，⼜有学者提出了最⼤逆向匹配，就是反过来从右到左进⾏匹配，如“南京市长江⼤桥”就会被分割为“南京市/长江⼤桥”。
这是正确的。
汉语中偏正结构的语法较多，总体上逆向匹配的正确率更⾼点。
另外还有⼀种⽅法叫做双向匹配法，就是把上述两种⽅法⼀起⽤。
如果正向和反向的分词结果⼀样，那就认为是正确的，否则再选取⼀些规则重新判别。
基于词典的⽅法，优点在于速度快，简单易于理解。
但是缺点在于只能解决有限程度上的歧义，⽽且如果词库过⼤，则歧义更为严重。
基于统计的⽅法该⽅法的⽬的是为了解决歧义的。
该⽅法⾸先将⽂本全分割，也就是将⽂本的所有可能的分割⽅法全部穷尽，然后构造⼀个⽆环图。
然后计算从开始到结束那条路的概率最⼤，那么哪条路就是分词结果。
计算概率的⽅法是：对于⼀个中⽂字符串“a1a2a3...an”如何正确的⽤词语c1,c2..cm表⽰就是中⽂分词的任务，也就是说我们要去找寻P(c1c2..cm)最⼤的分词，按照马尔科夫链的想法就是说我们就是求P(c1)*P(c1|c2)*P(c1c2|c3)*...P(c1c2...cm-1|cm)最⼤。
中文分词模型
中文分词模型中文分词是自然语言处理中的一个重要组成部分，它是将连续的汉字序列切分成有意义的词语序列的过程。
在中文处理中，分词往往是前置任务，也是后续任务的基础。
因此，中文分词模型的研究具有重要的理论和实践意义。
一、传统中文分词模型传统的中文分词模型主要有基于规则、基于统计和基于深度学习的三种。
1. 基于规则的中文分词模型基于规则的中文分词模型是以人工规则为基础的分词方法，它将中文文本按照一定规则进行切分。
这种方法的优点是切分准确率高，但缺点是需要大量的人工规则和专业知识，并且难以适应新的语言环境和文本类型。
2. 基于统计的中文分词模型基于统计的中文分词模型是利用机器学习算法从大规模的语料库中学习分词规则，然后根据这些规则对新的文本进行分词。
这种方法的优点是可以自动学习分词规则，适应性强，但缺点是对语料库的要求较高，且对于生僻字、未登录词等情况处理效果不佳。
3. 基于深度学习的中文分词模型基于深度学习的中文分词模型是利用神经网络模型从大规模的语料库中学习分词规则，然后根据这些规则对新的文本进行分词。
这种方法的优点是可以自动学习分词规则，且对于生僻字、未登录词等情况处理效果较好，但缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
二、现有中文分词模型的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，中文分词模型也在不断地更新迭代。
现有的中文分词模型主要有以下几个发展趋势：1. 模型结构更加深层随着深度学习技术的发展，中文分词模型的模型结构也越来越深层。
例如，BERT模型、XLNet模型等都采用了多层的神经网络结构，可以更好地学习文本的上下文信息。
2. 多任务学习多任务学习是指在一个模型中同时完成多个任务，例如中文分词、命名实体识别、情感分析等。
这种方法可以让模型学习到更多的语言知识，提高模型的泛化能力。
3. 预训练模型预训练模型是指在大规模的语料库上进行预训练，然后在具体任务上进行微调。
这种方法可以提高模型的泛化能力和效果。
如何处理中文分词问题在自然语言处理中的挑战
如何处理中文分词问题在自然语言处理中的挑战中文分词是自然语言处理中一个重要的挑战。
自然语言处理是指计算机对人类语言进行理解和处理的技术。
而中文分词则是将连续的中文文本切分成词语的过程。
在英文中，单词之间有明确的边界，可以通过空格或标点符号进行分割。
但中文没有明确的分隔符，因此需要通过分词算法来解决这个问题。
中文分词的挑战主要体现在以下几个方面：1. 词语歧义：中文中存在大量的多义词和歧义词。
例如，“我喜欢吃苹果”和“我喜欢吃鱼”中的“喜欢”和“吃”都是常见的多义词。
分词算法需要根据上下文来确定正确的切分方式，以确保句子的意思被准确理解。
2. 未登录词：未登录词指的是那些没有出现在词典中的词语。
中文中有很多新词、专有名词和网络用语等，这些词语无法通过传统的词典进行准确切分。
为了解决这个问题，需要使用机器学习等技术来进行未登录词的识别和切分。
3. 命名实体识别：命名实体是指特定的人名、地名、机构名等。
在中文中，命名实体通常由多个字组成，例如“北京大学”和“李华”。
分词算法需要能够识别并正确切分这些命名实体，以保证后续的语义分析和文本理解的准确性。
为了解决中文分词的挑战，研究者们提出了多种算法和方法。
其中，基于规则的方法是最早被提出和广泛应用的。
这种方法通过事先定义一系列的规则来进行分词，例如根据词典进行匹配、利用统计信息进行判断等。
虽然这种方法在一定程度上能够解决中文分词的问题，但由于规则的复杂性和多样性，往往无法满足实际应用的需求。
随着机器学习和深度学习等技术的发展，基于统计的方法逐渐成为主流。
这种方法通过训练大规模的语料库，利用统计模型来进行分词。
常用的统计模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）和神经网络等。
这些模型能够根据语料库中的统计信息，自动学习词语的出现概率和上下文关系，从而实现更准确的分词效果。
除了基于规则和统计的方法，还有一些其他的技术被用于中文分词。
例如，基于词向量的方法能够通过将词语映射到高维空间中的向量，利用向量之间的相似度来进行分词。
中文分词的三种方法(一)
中文分词的三种方法(一)中文分词的三种中文分词是指将一段中文文本划分为一个个有实际意义的词语的过程，是自然语言处理领域中的一项基本技术。
中文分词技术对于机器翻译、信息检索等任务非常重要。
本文介绍中文分词的三种方法。
基于词典的分词方法基于词典的分词方法是将一段文本中的每个字按照词典中的词语进行匹配，将匹配到的词作为分词结果。
这种方法的优点是分词速度快，但缺点是无法解决新词和歧义词的问题。
常见的基于词典的分词器有哈工大的LTP、清华大学的THULAC等。
基于统计的分词方法基于统计的分词方法是通过对大规模语料库的训练，学习每个字在不同位置上出现的概率来判断一个字是否为词语的一部分。
这种方法能够较好地解决新词和歧义词的问题，但对于生僻词和低频词表现不够理想。
常见的基于统计的分词器有结巴分词、斯坦福分词器等。
基于深度学习的分词方法基于深度学习的分词方法是通过神经网络对中文分词模型进行训练，来获取词语的内部表示。
这种方法的优点是对于生僻词和低频词的表现较好，但需要大量的标注数据和计算资源。
常见的基于深度学习的分词器有哈工大的BERT分词器、清华大学的BERT-wwm分词器等。
以上是中文分词的三种方法，选择哪种方法需要根据实际应用场景和需求进行评估。
接下来，我们将对三种方法进行进一步的详细说明。
基于词典的分词方法基于词典的分词方法是最简单的一种方法。
它主要针对的是已经存在于词典中的单词进行分词。
这种方法需要一个词典，并且在分词时将文本与词典进行匹配。
若匹配上，则将其作为一个完整的单词，否则就将该文本认为是单字成词。
由于它只需要匹配词典，所以速度也是比较快的。
在中文分词中，“哈工大LTP分词器”是基于词典的分词工具之一。
基于统计的分词方法基于统计的分词方法是一种基于自然语言处理技术的分词方法。
其主要思路是统计每个字在不同位置出现的概率以及不同字的组合出现的概率。
可以通过训练一个模型来预测哪些字符可以拼接成一个词语。
MySQL中的中文分词和全文索引的实现技巧
MySQL中的中文分词和全文索引的实现技巧MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，它提供了丰富的功能和优秀的性能。
然而，在处理中文文本数据方面，MySQL的默认配置并不能很好地支持中文分词和全文索引。
本文将介绍在MySQL中实现中文分词和全文索引的技巧，并探讨如何优化中文文本数据的检索效果。
一、中文分词技术的选择中文分词是将连续的汉字序列切分成一个一个独立的词语的过程。
在MySQL中进行中文分词，我们有多种技术可供选择。
这里我将介绍两种常见的中文分词技术：基于词典的分词和基于统计模型的分词。
1. 基于词典的分词基于词典的分词是最常见的中文分词技术。
它通过使用一个包含大量中文词语的词典，将输入的文本按照词典中的词语进行切分。
MySQL中可以使用开源的中文分词工具如IKAnalyzer、SmartCN等来实现基于词典的分词。
这些工具提供了丰富的功能，可以支持自定义词典和停用词等功能。
2. 基于统计模型的分词基于统计模型的分词是一种基于概率统计的分词技术。
它通过训练一个统计模型，学习词语的出现概率，并根据概率值判断是否在该位置切分词语。
常见的基于统计模型的中文分词工具有Jieba、HanLP等。
这些工具可以通过对大量文本进行训练，提供更准确的分词结果。
通过选择适合的中文分词技术，我们可以将中文文本切分成一个个独立的词语，为后续的全文索引提供准备。
二、全文索引的实现技巧全文索引是指对文本类型的数据建立索引，以提供快速高效的文本搜索功能。
在MySQL中，我们可以通过以下技巧实现全文索引。
1. 使用MyISAM引擎MySQL提供了多种存储引擎，包括MyISAM和InnoDB等。
在实现全文索引时，推荐使用MyISAM引擎。
因为MyISAM引擎在全文索引方面有着更好的性能和功能支持。
2. 创建全文索引在MySQL中，我们可以使用FULLTEXT索引类型来创建全文索引。
FULLTEXT索引可以对表中的一个或多个列进行索引，并支持使用全文搜索函数进行高效的文本搜索。
自然语言处理技术研究
自然语言处理技术研究一、概述自然语言处理技术（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能、语言学等多个学科交叉的研究领域。
其目的是让计算机理解和应用自然语言（例如汉语、英语等），并能够进行自然语言与计算机语言转换和处理。
近年来，NLP技术不断发展，应用广泛，包括机器翻译、智能客服、智能搜索、情感分析、语音识别等多个领域。
本文将对自然语言处理技术进行系统性的探讨。
二、自然语言处理技术分类1. 语音识别语音识别是将人的语音转化为计算机可以理解的文本或指令的技术。
该技术已广泛应用在智能客服、语音助手、智能家居等领域。
其实现过程主要包括声学模型、语言模型、发音词典等过程。
2. 机器翻译机器翻译是指使用计算机技术将一种自然语言（源语言）的文本翻译成另一种自然语言（目标语言）的文本。
其应用广泛，如谷歌翻译、百度翻译等。
其实现过程主要包括语料库建立、特征提取、模型训练等过程。
3. 文本分类文本分类是对文本进行分类的技术，主要用于垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析等。
其实现过程主要包括特征提取、分类器训练等过程。
4. 信息抽取信息抽取是从非结构化文本中提取出特定的信息，如人名、地名、时间等。
其应用广泛，如舆情分析、新闻自动摘要等。
其实现过程主要包括实体识别、关系抽取等过程。
三、自然语言处理技术研究现状1. 中文分词中文分词是将中文句子分割成一个个词语。
中文分词技术是自然语言处理的基础，对后续的自然语言处理任务都有重要的影响。
目前，中文分词的方法主要有基于规则的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法由于其准确度较高，应用越来越广泛。
2. 情感分析情感分析是对文本表达情感进行分析的技术，通常包括情感极性（正向、负向、中性）和情感强度（强烈、中等、微弱）等方面。
情感分析的应用范围较广，如社交媒体监测、舆情分析、产品评价等。
目前，情感分析的方法主要有基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
lac 分词 取用 -回复
lac 分词取用-回复什么是"LAC"分词，并且提及该技术的应用场景以及其优势和限制。
LAC（Lexical Analysis of Chinese）分词是一种中文分词技术，用于将一个汉字序列切分成一个个词的过程。
在中文语言处理中，分词是非常重要的一步，因为中文句子中词与词之间没有明确的分隔符，而分词的精度直接影响到后续的语义分析、信息检索和文本分类等任务的准确性。
LAC分词技术具有广泛的应用场景。
首先是自然语言处理领域，包括机器翻译、文本情感分析、自动问答系统等。
其次是搜索引擎和广告系统，在这些场景中，准确的分词可以提升搜索结果的质量和用户体验。
此外，LAC 分词技术还可以应用于新闻摘要、社交媒体分析、舆情监测和金融领域的实时数据处理等方面。
LAC分词技术相比传统的字典匹配法具有以下优势。
首先，LAC模型采用了深度学习方法，能够学习到更丰富的语义信息，具备更好的泛化性能。
其次，LAC模型可以减少人工规则的依赖，通过大规模的语料库自动学习词的组合规律，避免面临人工维护和更新词典的问题。
此外，LAC分词技术支持细粒度分词，可以将一个词切分成更小的单位，提供更丰富的语义信息。
然而，LAC分词技术也存在一些限制。
首先，由于中文的复杂性，分词在某些场景下仍然存在一定的困难，例如歧义词、新词和命名实体等。
其次，分词的精度和速度往往存在不可调和的矛盾，在实际应用中需要权衡二者之间的关系。
此外，LAC分词技术对语料库的依赖较大，对于一些特定领域或少见词汇的处理可能不够准确。
为了应对这些限制，可以采取如下措施来优化LAC分词技术。
首先，引入领域词典和专业术语词典，提升对于特定领域的分词效果。
其次，结合词性标注和命名实体识别等技术，对于歧义和新词进行进一步的语义解析。
此外，可以通过引入更多的训练样本和优化网络结构，提升LAC分词技术的性能。
综上所述，LAC分词技术是一种重要的中文分词方法，广泛应用于自然语言处理、搜索引擎和广告系统、新闻摘要和舆情监测等领域。
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3 2009209218收到,2010201203改回33 基金项目:国家级课题资助项目(30800446)。
333刘红芝,女,1980年生,硕士,研究方向:电子信息咨询与服务,计算机网络及数据库技术。
文章编号:100325850(2010)0320001203中文分词技术的研究Research on Ch i nese W ord Segm en ta tion Techn iques刘红芝(徐州医学院图书馆 江苏徐州 221004)【摘 要】对中文分词的主要算法进行了研究,阐述了中文分词中存在的困难及其解决方法,最后指出了中文分词的未来研究工作。
【关键词】中文分词,算法,歧义,未登录词,停用词中图分类号:T P 391文献标识码:AABSTRACT T h is paper analyzes the m ain am biguities of Ch inese w o rd segm entati on ,elabo rates difficulties in Ch inese w o rd segm entati on and their so luti ons ,and finally po ints out the existing p roblem s in Ch inese w o rd segm entati on and the future research w o rk 1KEYWOR D S ch inese w o rd segm entati on ,algo ris m ,am biguity ,unknow n w o rd ,stop 2w o rd 随着因特网上信息给人们带来方便的同时,也存在信息查找不便、不良信息过多等弊端,信息过滤技术应运而生。
信息过滤[1]就是根据用户的信息需求,利用一定的工具从大规模的动态信息流中自动筛选出满足用户需求的信息,同时屏蔽掉无用信息的过程。
目前很多信息过滤系统的设计都是基于内容的过滤,即查找信息文本中是否含有特征词库中设置的关键词。
这种设计思想符合人们正常的思维习惯,比较容易实现。
但是在实际应用中,特别是在处理中文信息的时候由于缺乏中文策略,处理结果很难让人满意。
因此,进行中文信息过滤,首先就要对文本预处理,进行中文分词,将其表示成可计算和推理的模型。
中文分词是中文文本过滤的首要基础性工作、难点问题,也是自然语言信息处理中最基本的一步。
1 中文分词技术将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程被称为分词;中文分词就是把中文的汉字序列分成有意义的词[2]。
分词只是中文信息处理的一部分,分词本身并不是目的,而是后续处理过程的必要阶段,是中文信息处理的基础技术。
2 中文分词的必要性如何让计算机更好地读懂人类的语言,理解人类的思想,更好地让用户快速方便地搜索到自己所需要的资源,中文分词技术的产生是中文搜索质量提高的至关重要的因素。
众所周知,中文文本与英文文本的表示方法有所不同,英文文本中词与词中间都由空格或标点符号隔开,因而词与词之间的界限很明显,可以很容易地获取关键词,而中文文本中词与词则无明显的界限,这就影响了关键词的获取和匹配[3]。
3 分词的主要算法中文分词技术属于自然语言处理技术的范畴,是语义理解过程中最初的一个环节,它将组成语句的核心词提炼出来供语义分析模块使用,在分词的过程中,如何能够恰当地提供足够的词来供分析程序处理,计算机如何完成这一过程?其处理过程就称为分词算法。
现有的分词算法按照是否使用分词词典来分,可分为基于词典的分词算法和基于无词典的分词算法[4]。
基于词典的分词算法的分词精度在很大程度上依赖于分词词典的好坏,基于无词典的分词算法不需要利用词典信息,它通过对大规模的生语料库进行统计分析,自动地发现和学习词汇,从分词精度来看,基于词典的分词算法要大大优于无词典的分词算法。
311 基于词典的分词算法基于词典的分词算法主要基于一个词典和一个基本的切分评估规则。
早期主要采取机械匹配的方法,但由于缺乏歧义切分的处理,故切分的精度较低,后来随着研究的发展,加入了规则的切分,但规则的制订不仅需要大量的人力而且对系统的开放性有很大的局限,因此后来又引入了从基于统计的分词方法,不仅统计・1・ 第23卷 第3期电脑开发与应用(总173)词频而且分析词性等信息来提高切分的精度。
31111 机械分词方法机械分词方法就是按照词典对字符串进行匹配。
按扫描的方向可以分为正向扫描、反向扫描、双向扫描;按不同长度优先匹配的原则又可以分为最大匹配和最小匹配,这两种匹配按增字或减字又可以分为两种类型。
常用的方法大多按照最大匹配和增字的原则进行,因为这样获得的词汇信息较多。
具体地讲,机械分词方法大体分为如下几种:①正向减字最大匹配(M ax i m um M atch ing)算法。
这种方法又被称为5—4—3—2—1查询法,其基本思想是:假设自动分词词典中的最长词条所含汉字个数为m,则取被处理材料中当前字符串序数中的m 个字符作为匹配字段,查找分词词典,如词典中存在这样的一个m字词,则匹配成功,匹配字段作为一个词被切分出来;如词典中找不到这样的一个m字词,则将匹配字段去掉最后一个汉字,剩下的m-l个字符作为新的匹配字段,进行新的匹配,如此反复,直至切分出一个词,完成一轮匹配切分出一个词,再按上述步骤进行,直到切分出所有的词为止[5]。
②逆向减字最大匹配(R everse M ax i m um M atch ing)算法。
与上述方法不同的是每次从句子(或文章)的末尾开始处理,每次匹配不成功时去掉的是字段的最前面的一个汉字。
实验证明,RMM方法较MM方法的精度要高一些。
③双向匹配法。
将正向最大匹配法与逆向最大匹配法组合。
④设立切分标志法。
设立切分标志法首先要收集众多的切分标志,分词时先找出这些切分标志,把句子切分成一些比较短的字段,然后再用最大匹配算法或反向最大匹配算法进行细分。
⑤全切分算法。
该方法描述如下:a1找出字符串中从位置0开始的所有的词,将每个词的词尾位置加入队列;b1从队列中取出一个元素,找出从该元素记录的位置k开始的所有的词,将每个词的词尾位置加入队列;c1重复b1,直到队列为空[6]。
使用该方法可以找出一个句子(或文章)的所有切分方式,避免了切分盲点。
⑥词数最少法。
该方法指在全切分的基础上,找出一个句子中词数总和最小的一种切分方式。
31112 基于规则的分词算法该方法的推理步骤是:推理机把字符串视为词法树(或语法树)中的结点,利用常识性知识库进行顺向搜索匹配,若匹配成功,则该词把原字符串断为左右两截,以该词作为子树的根,左边一段为该子树的右孩子,代替原字符串在词语树中的结点,形成一棵新的词语树。
一旦子树的根结点有歧义标志,则启动相应的歧义切分规则,校正刚形成的词语树,达到消除歧义的目的。
这种方法的难点在于规则知识库的建立。
因为语言是人们在生活中逐渐积累起来的,其中的规律种类繁多、富于变化,为了建立规则库,需要耗费大量的人工和时间,即使这样,建立的规则库也很难覆盖所有的语言现象,而且,随着知识库的规则不断增多,规则之间也可能产生冲突。
这些因素使得基于规则的分词算法的精度很难提高,不够灵活。
31113 基于统计的分词算法统计方法的基本思想是:一个句子可能有多种切分结果,对每种切分结果利用给定的参数计算它的出现概率,从结果中选择概率大的一种。
概率的计算方法依赖于所建立的语言模型[7]。
一般采用全切分算法对文本进行切分,找到所有可能的切分方式。
为了避免切分结果过多,产生组合爆炸,可以实现对切分结果进行剪枝,把一些明显不可能的结果去掉。
基于统计的分词方法不需要人工去建立规则库,参数值(词频、词性等信息)可以从语料库中通过训练自动获得。
随着大规模语料库的建立,这种方法得到了越来越广泛的应用。
相对于规则方法,统计方法更加灵活,精度也更高。
它的优点在于可以发现所有的切分歧义,但是统计语言模型的精度和决策算法在很大程度上决定了解决歧义的方法,需要大量的标注语料,并且分词速度也因搜索空间的增大而有所缓慢。
实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典进行串匹配分词,同时使用统计方法识别一些新的词,即将串频统计和串匹配结合起来既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点,又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
31114 统计和规则相结合的方法统计方法和基于规则的方法各有优缺点。
规则方法不够灵活,但可以很好地处理特例情况;统计方法易于实现,比较灵活,但是对特例情况却无能为力。
在规则和统计结合的方法中,一般先用统计方法对歧义部分进行处理,对统计方法不能解决或难以确定的情况(两个切分结果的概率非常接近),再利用基于规则的・2・(总174)中文分词技术的研究2010年 方法进行处理,弥补了相互之间的不足。
312 基于无词典的分词算法基于汉字之间的互信息和t—测试信息的分词算法。
汉语的词可以理解为字与字之间的稳定结合,因此,如果在上下文中某几个相邻的字出现的次数越多,那么,这几个字成词的可能性就很大。
根据这个道理引入互信息(M u tual info r m ati on)和t—测试值(t2sco re)的概念,用来表示两个汉字之间结合关系的紧密程度。
该方法的分词原理是:对于一个汉字字符串,计算汉字之间的互信息和t—测试差信息,选择互信息和t—测试差信息大的组成词。
该方法的局限性是只能处理长度为2的词,且对于一些共现频率高的但并不是词的字组,常被提取出来,并且常用词的计算开销大,但可以识别一些新词,消除歧义[8]。
对于一个成熟的分词系统来说,不可能单独依靠某一个算法来实现,都需要综合不同的算法,在实际的应用中,要根据具体的情况来选择不同的分词方案。
4 中文分词中的困难虽然有了较成熟的分词算法,但分词仍然是中文信息处理的瓶颈问题,目前面临的主要困难如下。
411 汉语“词”的概念不明确“词”的概念一直是汉语语言学界纠缠不清的问题,迄今还没有一个具有权威性的确切定义。
主要困难有两方面,一方面是单字词与语素之间的划界;另一方面是词与短语(词组)的划界。
汉语的词汇平面构成了现阶段中文信息处理应用领域的主要支撑平台,必须从工程角度划出信息处理用的“词”的主要特征[8]。
但是目前这个问题虽然已利用大规模语料库,通过计算词频、词长、字频以及“互信息”等因素来使它量化,而用以决定词表中收词的条件,仍然没有得出合理的可操作的理论。
412 歧义切分字段的处理中文文本中含有许多歧义切分字段,同一文本可能被不同的人划分为不同的分词结果。
典型的歧义有交集型歧义(约占全部歧义的85%以上)和组合型歧义,切分歧义是影响分词系统切分正确率的重要因素,也是分词阶段最困难的问题。