第三章汉语分词与频度统计
中文分词简介
FMM 算法过程： (1) 令 令 i=0 ， 当前指针 p i 指向输入字串的初始位置，执行下面的操作： (2) 计算当前指针 p i 到字串末端的字数（即未被切分字串的长度）n ， 如果n=1 ，转 (4) ，结束算法。否则，令 m= 词典中最长单词的字数，如果n<m, 令 令 m=n (3) 从当前 p i 起取m 个汉字作为词 w i ， 判断： (a) 如果 w i 确实是词典中的词，则在w i 后添加一个切分标志，转(c) ； (b) 如果 w i 不是词典中的词且 w i 的长度大于1 ，将 w i 从右端去掉一个字，转(a) 步；否则（w i 的长 度等于1 ），则在w i 后添加一个切分标志，将w i 作为单字词添加到词典中，执行 (c) 步； (c) 根据 w i 的长度修改指针 p i 的位置，如果 p i 指向 字串末端，转(4) ，否则， i=i+1 ，返回 (2) ； (4) 输出切分结果，结束分词程序。
研究 意义
中文分词是计算机处理汉字的首要 也是基础性工作，只有不断提高中文分 词算法的效率才能跟上信息爆炸增长的 现状，使我国信息技术相关方面在 21 世 纪能够稳步发展。
Part 3
中文分词的主要问题
难点一
分词规范问题
难点二
歧义切分问题
难点三
未登录词问题
分词规范问题
“词”这个概念一直是汉语语言学界纠缠不清而又挥之不去的问题。“词是 什么”（词的抽象定义）及“什么是词”（词的具体界定），这两个基本问题有 点飘忽不定，迄今拿不出一个公认的、具有权威性的词表来。 主要困难出自两个方面：一方面是单字词与词素之间的划界，另一方面是词 与短语（词组）的划界。此外，对于汉语“词”的认识，普通说话人的语感与语 言学家的标准也有较大的差异。有关专家的调查表明，在母语为汉语的被试者之 间，对汉语文本中出现的词语的认同率只有大约70％，从计算的严格意义上说， 自动分词是一个没有明确定义的问题。 建立公平公开的自动分词评测标准一直在路上。
语料库常用统计方法
语料库常用统计方法在当今信息爆炸的时代，语料库作为一种大规模的语言数据集，对于语言学研究、自然语言处理、翻译研究等领域都具有重要意义。
而要从海量的语料中提取有价值的信息，就需要运用各种统计方法。
接下来，让我们一起深入了解一些语料库常用的统计方法。
一、词频统计词频统计是语料库分析中最基础也最常见的方法之一。
简单来说，就是计算某个词在语料库中出现的次数。
通过词频统计，我们可以了解到哪些词在特定的语料中使用最为频繁，哪些词相对较少出现。
例如，在一个关于科技新闻的语料库中，“人工智能”“大数据”等词可能会有较高的词频，而在一个文学作品的语料库中，“情感”“风景”等词可能更常见。
词频统计不仅能帮助我们快速把握语料的主题和重点，还能为词汇的重要性排序提供依据。
为了进行词频统计，首先需要对语料进行预处理，包括分词、去除标点符号和停用词（如“的”“了”“啊”等常见但对语义影响不大的词）。
然后，通过编程语言（如 Python）中的相关库（如 collections 库）或者专门的语料库分析工具（如 AntConc），可以轻松实现词频的计算和排序。
二、词汇多样性统计词汇多样性是衡量语言丰富程度的一个重要指标。
常见的词汇多样性统计方法包括类符/形符比（TypeToken Ratio，简称 TTR）和标准化类符/形符比（Standardized TypeToken Ratio）。
类符指的是语料库中不同的单词，形符则是单词出现的总次数。
TTR 就是类符数量除以形符数量。
例如，一个包含100 个单词的文本，其中不同的单词有 50 个，那么 TTR 就是 05。
然而，TTR 会受到文本长度的影响，文本越长，TTR 往往越低。
为了克服这一问题，标准化类符/形符比通过对文本进行分段计算 TTR，然后取平均值来得到更稳定和可靠的结果。
词汇多样性统计对于比较不同作者、不同文体、不同语言的文本特点具有重要意义。
一般来说，文学作品的词汇多样性往往高于科技文献，而高水平的作者通常能够在作品中展现出更高的词汇多样性。
汉语分词简介
汉语分词
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主要的分词方法（一）
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“充分大的”机器词典中的词条进 行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功 。可 以切分, 否则不予切分。 实现简单, 实用性强, 但机械分词法的最大的缺点就是 词典的完备性不能得到保证。 a. 正向最大匹配（由左到右的方向） b. 逆向最大匹配法（由右到左的方向） c. 最少切分（使每一句中切出的词数最小） d. 双向匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）
汉语分词
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未登录词识别的方法
统计的方法：根据相邻词同现的次数来统计得到各类 用字、词的频率。优点：占用的资源少、速度快、效 率高；缺点：准确率较低、系统开销大、搜集合理的 有代表性的统计源的工作本身也较难。 基于规则的方法：核心是根据语言学原理和知识制定 一系列规则。优点：识别较准确；缺点：很难列举所 有规则，规则之间往往会顾此失彼，产生冲突，系统 庞大、复杂，耗费资源多但效率却不高 两者融合：取长补短。即在规则中加入了统计信息或 在统计方法过后又用到过滤规则以提高新词总体的识 别效果
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未登录词（OOV）
虽然一般的词典都能覆盖大多数的词语，但有 相当一部分的词语不可能穷尽地收入系统词典 中，这些词语称为未登录词或新词 分类：
专有名词：人名、地名、机构名称、商标名 网络语：“给力”、“神马” 重叠词：“高高兴兴”、“研究研究” 派生词：“一次性用品” 与领域相关的术语：“互联网”、“排气量 ”
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主要的分词方法（三）
基于统计的分词方法 ：基本原理是根据字符串 在语料库中出现的统计频率来决定其是否构成 词 无词典分词法也有一定的局限性, 会经常抽出 一些共现频度高、但并不是词的常用字符串, , 如“这一”、“之一”以及“提供了”等等。 在实际应用的统计分词系统中都要使用一部基 本的分词词典(常用词词典)进行串匹配分词, 即将字符串的词频统计和字符串匹配结合起来, 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。
中文分词简介
算法过程： (1) 相邻节点 v k-1 , v k 之间建立有向边 <v k-1 , v k > ，边对应的词默认为 c k ( k =1, 2, …, n) (2) 如果 w= c i c i+1 …c j (0<i<j<=n) 是一个词，则节点v i-1 , v j 之间建立有向边 <v i-1 , v j > ，边对应的词为 w
歧义切分问题
歧义字段在汉语文本中普遍存在，因此，切分歧义是中文分词研究中一个不 可避免的“拦路虎”。 （交集型切分歧义） 汉字串AJB如果满足AJ、JB同时为词（A、J、B分别为汉 字串），则称作交集型切分歧义。此时汉字串J称作交集串。 如“结合成”、“大学生”、“师大校园生活”、“部分居民生活水平”等等。 （组合型切分歧义） 汉字串AB如果满足A、B、AB同时为词，则称作多义组合 型切分歧义。 “起身”：（a）他站│起│身│来。（b）他明天│起身│去北京。 “将来”：（a）她明天│将│来│这里作报告。（b）她│将来│一定能干成大事。
中文分词的辅助原则
1. 有明显分隔符标记的应该切分之 。 2. 附着性语素和前后词合并为一个分词单位。 3. 使用频率高或共现率高的字串尽量合并为一个分词单位 。 4. 双音节加单音节的偏正式名词尽量合并为一个分词单位。 5. 双音节结构的偏正式动词应尽量合并为一个分词单位 。 6. 内部结构复杂、合并起来过于冗长的词尽量切分。
其他分词方法
▶由字构词（基于字标注）的分词方法 ▶生成式方法与判别式方法的结合 ▶全切分方法 ▶串频统计和词形匹配相结合的分词方法 ▶规则方法与统计方法相结合 ▶多重扫描法
Part 5
总结
分词技术水平
自开展中文分词方法研究以来，人们提出的各类方法不下几十种甚至上百 种，不同方法的性能各不相同，尤其在不同领域、不同主题和不同类型的汉语 文本上，性能表现出明显的差异。 总之，随着自然语言处理技术整体水平的提高，尤其近几年来新的机器学 习方法和大规模计算技术在汉语分词中的应用，分词系统的性能一直在不断提 升。特别是在一些通用的书面文本上，如新闻语料，领域内测试（训练语料和 测试语料来自同一个领域）的性能已经达到相当高的水平。但是，跨领域测试 的性能仍然很不理想。如何提升汉语自动分词系统的跨领域性能仍然是目前面 临的一个难题。 另外，随着互联网和移动通信技术的发展，越来越多的非规范文本大量涌 现，如微博、博客、手机短信等。研究人员已经关注到这些问题，并开始研究 。
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。
汉语词频统计
第二章 汉语词语的信息处理
第一节 汉语词语的词频统计
授课时间：2006年10月9日 授课人： 徐艳华
内容提要：
词频统计的方法与意义 词表的建立 词库的建立 汉语统计的难题
一、词频统计的方法与意义
1、词频与频率 词频： 即词语的频度，是指每个词 语在一定语料中出现的次数。 频率：每个词语的频度与总频度和 之比。
三、言语统计的特殊性
（1）抽样问题。词频统计和字频统计一样， 统计结果的准确性在很大程度上依赖于所 选择的语料是否科学，频率误差多半是由 于选材的不合理。 一是选材的比例。 二是均匀分布。 三是抽样量的问题。
（2）真实文本的问题。言语统计要保持 统计语料的完整性和真实性。
（3）一般频度词表的内容： 词的频度，即该词在语料中出现的次数； 相对频度，即该词在统计出来的全部词中 所占的百分比； 累积频度，即对所列各员出现次数的累加 数； 分布范围及分布频度，即按不同风格或不 同标准分别统计的篇章数及出现次数。 （4）最新统计方法和科学技术的运用，比如 语料库的使用。
1、词的分级 在词频统计的基础上，词语信息处理的工作 就是词的分级工作，即把频度相等的词归 为一级，频度最高者为第一级，依次排列， 最低者（出现一次的）为最末一级。这样， 我们就可以将汉语的词分成通用词、常用 词、一级词或二级词，并相应地建立成现 代汉语常用词表、词库，现代汉语通用词 表、词库。
分词算法
中文分词一、概述什么是中文分词众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。
例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。
计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。
把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。
我是一个学生，分词的结果是：我是一个学生。
中文分词技术中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。
现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
1、基于字符串匹配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配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。
按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，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。
常用的几种机械分词方法如下：1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）。
还可以将上述各种方法相互组合，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。
由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。
一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。
统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。
但这种精度还远远不能满足实际的需要。
实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
论汉语字词的语用频率及其分布规律
论汉语字词的语用频率及其分布规律汉语的发展史，可以追溯到春秋时期，作为中国最主要的语言，汉语已经历了大量的变化和演变，其结构更加复杂，字词也以繁多的形式出现在我们的声明中。
语词是表达思想和交流意义的基本单位，它与形态语言文字构成了汉语的三位一体，并且影响着语法结构、句法结构及口语表达等各种方面。
因此，研究汉语字词的语用频率及其分布规律，对于深入理解汉语的发展历史、促进汉语教学和研究具有重要意义。
一、汉语字词库的概念汉语字词库是一个汉语字词收集体系，它将汉语字词根据用法、音译、义项、拼音、字形等整理分类，汉语字词库不仅仅是一个汉语字词收集体系，还包括汉语字词库的词语属性，比如音序、字迹、繁体字、简体字等，是汉语字词库属性的总称。
二、汉语字词的语用频率汉语字词的语用频率，也称为词频，是指词汇在实际应用中出现的次数，其中常用字词出现次数较多，而不常用字词出现次数较少，总体而言，字词的词频越高，出现的次数也就越多。
因此，汉语字词的语用频率可以作为衡量汉语字词使用的重要指标，可以根据词频的大小，将字词分为高频词汇、中频词汇和低频词汇等三级。
高频词汇是指汉语字词使用频率较高的词语，这类字词占据着汉语的主流词汇，通常出现在日常交流中，它占据汉语口语和文字中绝大部分的词汇。
中频词汇是指汉语字词使用频率介于高频词汇和低频词汇之间的词语，这类字词在一定范围以内使用比较广泛，但是不像高频词汇那样多见。
低频词汇是指汉语字词使用频率低的词语，这类字词在日常生活中几乎没有使用，这些字词的出现比较少，因此也叫作“稀有字词”。
三、汉语字词的分布规律汉语字词的分布规律，指的是汉语字词按照一定的规律出现在句子或文章中的次数、频率。
例如，一个句子中最常用的词汇往往是名词，而最不常用的词汇则是动词等。
汉语字词的分布规律可以大致分为三类：第一类是汉语字词分布的频率规律，即汉语字词在句子或文章中出现的频率如何分布；第二类是汉语字词分布的结构规律，即汉语字词在句子或文章中的出现是如何组织的；第三类是汉语字词分布的空间规律，即汉语字词分布出现的地点，如何影响它们的语句结构等。
词频统计算法
词频统计算法
词频统计算法是一种用于分析文本数据的常用技术。
该算法通过计算文本中每个词汇出现的频率来了解文本的内容和特点。
在文本分析、自然语言处理、信息检索和机器学习等领域中，词频统计算法被广泛应用。
这种算法的基本原理是将文本中的每个单词或词组进行计数，并统计它们在文本中出现的频率。
词频可以通过以下公式计算：某个词汇出现的次数/文本中所有词汇的总次数。
通过对文本数据进行词频统计，可以得到一些有价值的信息，例如：
1. 文本中哪些词汇出现的频率最高；
2. 文本中是否存在一些特定的关键词汇；
3. 不同文本之间的关键词汇差异。
常见的词频统计算法包括词袋模型、TF-IDF算法、n-gram模型等。
其中，词袋模型是最简单的一种方法，它将文本中的单词全部提取出来作为词袋，再统计每个单词在文本中出现的次数。
TF-IDF算法则是一种更加复杂的算法，它不仅考虑了文本中某个词汇出现的频率，还考虑了该词汇在整个文集中的重要性。
而n-gram模型则是一种基于连续字母组合的统计模型，它可以更好地捕捉到文本中的词汇关系。
总的来说，词频统计算法是一种非常有用的文本分析技术，它可以帮助我们更好地了解文本数据的内容和特点，并对文本数据进行更
深入的分析和研究。
词频统计的主要流程
词频统计的主要流程
词频统计是一种文本分析技术，用于计算文本中每个单词出现的频率。
它可以帮助我们了解文本的主题、情感和重点，以及识别常见的词汇
模式。
下面是词频统计的主要流程和内容。
1. 收集文本数据
首先，需要收集要分析的文本数据。
这可以是一篇文章、一本书、一
段对话、一组评论或任何其他文本形式。
文本可以从互联网、数据库、文件或其他来源中获取。
2. 清理文本数据
在进行词频统计之前，需要对文本数据进行清理。
这包括去除标点符号、数字、停用词和其他无关的字符。
停用词是指在文本中频繁出现
但没有实际含义的单词，如“the”、“and”、“a”等。
3. 分词
分词是将文本分成单独的单词或短语的过程。
这可以通过使用自然语
言处理工具或手动分词来完成。
分词后，每个单词都可以被计算其出
现的频率。
4. 统计词频
统计词频是计算每个单词在文本中出现的次数。
这可以通过编写计算机程序或使用现有的文本分析工具来完成。
一旦词频被计算出来，就可以对文本进行更深入的分析。
5. 可视化结果
最后，可以将词频统计结果可视化，以便更好地理解文本数据。
这可以通过制作词云、柱状图、折线图或其他图表来完成。
可视化结果可以帮助我们快速了解文本的主题、情感和重点。
总之，词频统计是一种简单而有效的文本分析技术，可以帮助我们了解文本的特征和模式。
它可以应用于各种领域，如社交媒体分析、市场调研、情感分析和自然语言处理。
汉语语料库分词类词频表
汉语语料库分词类词频表
汉语语料库分词类词频表是一份记录了汉语语料库中各个词语出现频率的表格。
在这个词频表中，我们可以看到哪些词语在语料库中出现的次数较多，从而了解这些词语的常用程度和重要性。
通过分析汉语语料库分词类词频表，我们可以发现一些有趣的现象。
例如，高频词汇中经常出现的词语可能是常用词，如“的”、“是”、“在”等。
而低频词汇中出现的词语可能是较为特殊或专业的词汇，如“批判性思维”、“人工智能”等。
词频表的分析还可以帮助我们了解不同领域的词汇使用情况。
比如，在医学领域的语料库中，我们可能会发现一些与疾病、药物相关的词汇出现频率较高；而在法律领域的语料库中，与法律条款、案件等相关的词汇可能会更加常见。
通过对汉语语料库分词类词频表的分析，我们还可以发现一些有趣的词语组合和搭配。
例如，“科技创新”、“环境保护”、“社会发展”等常常出现在一起，说明它们之间存在一定的关联。
汉语语料库分词类词频表是研究汉语语言使用的重要工具，通过分析这个表格，我们可以深入了解汉语的词汇使用情况，探索词语之间的关联，并为语言学研究和应用提供有价值的参考。
汉语语料库分词类词频表
汉语语料库分词类词频表
汉语语料库分词类词频表是一份记录汉语语料库中词频的表格，它可以反映出不同词语在语料库中出现的频率。
通过分析这个词频表，我们可以了解到汉语中哪些词语使用频率较高，哪些词语使用频率较低，从而对汉语的使用有一定的了解。
在这个词频表中，我们可以看到一些常用的词语，比如“的”、“是”、“了”等，在语料库中出现的频率非常高。
而一些专业词汇或者较少使用的词语，在语料库中出现的频率相对较低。
通过分析词频表，我们可以了解到汉语的常用词汇，从而在学习汉语时可以优先学习这些常用词汇，提高语言的实际应用能力。
词频表还可以用于汉语文本的自动分词。
通过统计词频表中的词语出现频率，我们可以利用这些信息对未分词的文本进行分词处理。
这种基于词频的分词方法可以帮助我们快速准确地进行文本处理，提高处理效率。
除了分析词频表，我们还可以将词频表应用到其他领域，比如自然语言处理、搜索引擎优化等。
通过分析词频表中的词语使用情况，可以对文本进行优化，提高搜索引擎的检索效果。
总的来说，汉语语料库分词类词频表是一份非常有价值的资源，可以帮助我们了解汉语的词汇使用情况，提高语言的实际应用能力，同时也可以应用到其他领域，提高文本处理和搜索引擎优化的效果。
希望通过对这份词频表的分析和应用，能够更好地推动汉语语言研究和应用的发展。
现代汉语字频统计表
现代汉语字频统计表
现代汉语字频统计表是一份记录汉字出现频率的统计表。
在这份表中，每个汉字都被列出，并且它们按照出现频率从高到低排序。
这份表被广泛应用于汉语学习、汉字输入法、语言分析等领域。
目前，汉字数量已经超过了8万个，但是在现代汉语中常用的汉字数量只有几千个。
这些常用汉字的出现频率非常高，而其他的汉字则出现得较为稀少。
因此，这份统计表的重点在于记录这些常用汉字的出现频率，以便于汉语学习者和使用者更好地掌握汉字的使用规律。
从这份统计表中可以看出，像“的”、“一”、“是”、“在”、“有”等常用字在现代汉语中出现的频率非常高；而一些生僻字则出现的频率极低。
此外，这份统计表也可以用来分析不同场合或不同语境下汉字的使用情况，对于汉语学习者来说具有很高的参考价值。
总之，现代汉语字频统计表是一份重要的汉字资源，它可以帮助我们更好地掌握汉字的使用规律，提高汉语的学习和应用能力。
- 1 -。
分词方法详解
《汉语分词的主要技术及其应用展望》、汉语自动分词的提出词具有语音、语义和结构三大特征，其语义特征表现在必须具备一定的意义，表明客观现实中的某一事物的性质、特征、行为和关系等，没有意义的词是不存在的。
词里包含有两种不同性质的意义：词汇意义和语法意义。
词的结构特征表现在词在结构上是一个不可分割的整体，其意义不是它的几个构成成分（如果存在的话）的意义的简单总和。
人们在阅读时，大脑有一个模糊的分词过程，它是与视觉到声音的转换和语义理解交叉或同时进行的，并以语感的形式体现出来，由于文化修养和知识水平的差异，不同的人对词和非词，词和词组的预感差别很大。
因而人工分词的同一性得不到保证。
北京航空学院曾做过一个实验，三十余个具有高中文化水平的青年对五百字的一个语言材料人工分词，同一率只有50%左右。
在大篇文字材料处理时，人工分词不仅速度慢，长时间单调枯燥工作也使错误切分次数大大增加。
这些都表明人工分词不能满足汉字处理现代化的要求，但要对书面汉语实现计算机自动分词，并非易事，这与汉语特性有很大关系。
与印欧语系相比，现代汉语至少在四个方面于分词不利：第一，汉语的词不分写，而且词无明确的形态标志，这给计算机进行汉语的词法分析带来一大障碍。
其次，汉语是一种无形态变化的分析型语言，缺乏明显的句法形式标记，其语法主要靠虚词和不同的词序来实现。
第三，汉语的形态不发达，增加了语言的表层结构对语义的依赖性，所以，汉语句子成分的语法作用强烈依赖于该成分的意义。
第四，汉语构词具有极大的灵活性和自由性。
只要词汇意义和语言习惯允许，就能组合起来，没有限制。
如果在自动分词处理时，既不进行语法分析，也不进行语义理解，只是机械的匹配比较，那很容易实现，但必然会出现许多错误切分，而要提高分词精度，就必须进行语法分析和语义理解，于是就引发了一系列耐人寻味的问题。
汉语词自动切分是计算机中文信息处理的第一步，也是计算机科学界、语言文字学界以及信息管理学界所面临的挑战性难题，这一“瓶颈”的解决是计算机自然语言理解、人工智能、信息检索、机器翻译和自动文摘等领域突破的关键长期以来一直困扰着这一研究领域的许多专家学者。
中文常用词 频率 统计
中文常用词频率统计
中文常用词频率统计是一种对中文文本中词语出现频率进行统计分析的方法。
通过对大量中文文本进行处理，可以得出不同词语在语料库中出现的频率，从而揭示出中文中常用词的使用规律和特点。
这种统计方法可以帮助语言学家、研究人员和语言工程师更好地理解和分析中文语言的特征。
在进行中文常用词频率统计时，首先需要准备一个包含大量中文文本的语料库，这些文本可以来自于书籍、新闻、社交媒体等各种来源。
然后，利用计算机程序对这些文本进行分词处理，将文本中的词语进行切分和统计。
接着，可以利用统计软件或编程语言进行频率统计，得出各个词语在语料库中出现的次数，进而计算出它们的频率。
通过中文常用词频率统计，我们可以发现一些常用词汇在不同语境下的使用频率，比如“的”、“是”、“了”等常见的虚词在中文文本中出现频率较高，而一些专业术语或生僻词汇则可能出现频率较低。
这种统计分析有助于我们理解中文语言的特点，同时也可以为自然语言处理、机器翻译、信息检索等领域的研究提供重要的数据支持。
除了对整体语料库进行频率统计，中文常用词频率统计也可以
针对特定主题或领域的文本进行分析，比如医学领域、金融领域等，从而更好地理解不同领域中的常用词语特点。
这种分析方法对于语
言学研究和应用具有重要意义，可以帮助我们更好地理解和利用中
文语言。
中文分词常用方法
中⽂分词常⽤⽅法基于词典的⽅法、基于统计的⽅法、基于规则的⽅法1、基于词典的⽅法（字符串匹配，机械分词⽅法）定义:按照⼀定策略将待分析的汉字串与⼀个⼤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。
按照扫描⽅向的不同：正向匹配和逆向匹配按照长度的不同：最⼤匹配和最⼩匹配1.1正向最⼤匹配思想MM1》从左向右取待切分汉语句的m个字符作为匹配字段，m为⼤机器词典中最长词条个数。
2》查找⼤机器词典并进⾏匹配。
若匹配成功，则将这个匹配字段作为⼀个词切分出来。
若匹配不成功，则将这个匹配字段的最后⼀个字去掉，剩下的字符串作为新的匹配字段，进⾏再次匹配，重复以上过程，直到切分出所有词为⽌。
1.2逆向最⼤匹配算法RMM该算法是正向最⼤匹配的逆向思维，匹配不成功，将匹配字段的最前⼀个字去掉，实验表明，逆向最⼤匹配算法要优于正向最⼤匹配算法。
1.3 双向最⼤匹配法(Bi-directction Matching method,BM)双向最⼤匹配法是将正向最⼤匹配法得到的分词结果和逆向最⼤匹配法的到的结果进⾏⽐较，从⽽决定正确的分词⽅法。
据SunM.S. 和Benjamin K.T.（1995）的研究表明，中⽂中90.0％左右的句⼦，正向最⼤匹配法和逆向最⼤匹配法完全重合且正确，只有⼤概9.0％的句⼦两种切分⽅法得到的结果不⼀样，但其中必有⼀个是正确的（歧义检测成功），只有不到1.0％的句⼦，或者正向最⼤匹配法和逆向最⼤匹配法的切分虽重合却是错的，或者正向最⼤匹配法和逆向最⼤匹配法切分不同但两个都不对（歧义检测失败）。
这正是双向最⼤匹配法在实⽤中⽂信息处理系统中得以⼴泛使⽤的原因所在。
1.3设⽴切分标志法收集切分标志，在⾃动分词前处理切分标志，再⽤MM、RMM进⾏细加⼯。
1.4最佳匹配（OM，分正向和逆向）对分词词典按词频⼤⼩顺序排列，并注明长度，降低时间复杂度。
优点：易于实现缺点：匹配速度慢。
对于未登录词的补充较难实现。
附录一现代汉语语料库词频统计资料库说明
4. 見檔率：「頻率」的計算，是以某一單字於某一語料單元中出現的頻次除以 該單元的總字數，再換成百分比而構成。「見檔率」的計算，則以某一首字 於某一語料單元中的「見檔次」（即含有該首字的檔案的數目）除以該語料 單元的總檔數，再換成百分比而得出。
是3
9 9755 1.483% 50634 7.697% 319 99.69%
不4
4 8359 1.271% 58993 8.968% 317 99.06%
人5
2 7107 1.080% 66100 10.05% 319 99.69%
在6
6 6931 1.054% 73031 11.10% 319 99.69%
75
附錄三 初級學習者「的地不分」之偏誤例句
1) 嚴格的說，我也沒有很用力的大他，只是為了管教起見，輕輕的打他一下。 2) 在那個時候，小黃很明顯的不高興。 3) 在電影裏，小慧的夫婚夫，也就是開小巴的阿文在一場車禍中意外的喪生
了。 4) 請你們要仔細的聽，免得你們等一下不懂。 5) 電腦對人類有很大的貢獻，所以我們絕對要徹底的瞭解電腦的結構。 6) 繼續的讀下去了 7) 我們應該好好的保護它 8) 從那天起我才能正式的由學校的老師慢慢的教導 9) 都很積極的學中文 10) 就算是再困難再難懂也要努力的去突破 11) 雖然沒有像台灣的學生那麼的吃香 12) 有一回，母親心血來潮的問我 13) 這時母親疑惑的看著我： 14) 加上老师有声有色的讲述后 15) 深深的烙印在他們的心中 16) 辛苦的照顧她的小孩時 17) 媽媽是那麼細心、辛苦的照顧我 18) 辛勤的在田裡工作時 19) 小女孩卻高高興興的吃飯 20) 媽媽會毫不留情的拿起橡皮擦｢嚄嚄｣兩下 21) 儘管我們力竭聲嘶的吶喊 22) 就這樣含淚吞苦的寫了一年半多 23) 而我也可以毫無困難的寫出來時 24) 現在我終於可以很大聲很驕傲的說｢我是個十足十會中文的台灣人了！」
词频统计算法
词频统计算法
词频统计算法是一种常见的文本分析算法，可以用来分析文本中出现频率最高的单词。
该算法通常包含以下步骤：
1. 分词：将文本按照一定规则划分成一个个单词，例如按照空格、标点符号等进行划分。
2. 建立字典：将分词后的单词列表存储在字典中，同时对每个单词进行计数。
3. 统计词频：遍历整个文本，对每个单词在字典中的计数加1，最终得到每个单词出现的频率。
4. 排序：按照单词频率从高到低进行排序，得到出现频率最高的单词列表。
词频统计算法可以应用于很多场景，例如文本分类、情感分析等。
在实际应用中，还可以对算法进行优化，例如使用哈希表代替字典、使用多线程加速统计过程等。
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汉语词汇统计研究
汉语词汇统计研究王惠新加坡国立大学中文系chswh@.sg1、词汇统计概说词汇统计研究是汉语词汇学的一个重要方面，它可以通过对汉语词汇的各种现象的量的描述得出质的评价，从而揭示汉语词汇的各种统计特性。
这种统计研究可以由人来做，也可以由计算机来做。
从词汇研究的角度来看，词汇统计研究已有很长的历史了。
古印度语言学家在研究婆罗门教的经典《吠陀经》时，就进行过单词数目的统计。
1898年德国学者F.W.Kaeding编制了世界上第一部频率词典《德语频率词典》。
1944年，英国数学家G.U.Yule发表了《文学词语的统计研究》，大规模地使用概率和统计方法来研究语言。
1949年，法国学者R.Michea提出建立“统计词汇学”。
1965年，德国学者R.D.Keil把词频统计与现代统计学结合起来，提出了“词汇计量学（lexicometric）”。
近40年来，由于语言统计研究中广泛地采用计算机，逐渐改变了传统的手工查频、手工统计的办法，提高了统计的效率和精度，词汇统计学在国际上有了巨大的发展。
我国也早在20世纪20年代就进行过汉语词汇的统计研究。
70年代末以来，我国开始利用计算机进行汉语词汇的统计研究，除了统计字、词频度以外，还以此为基础建立了汉语的语料库，编制了各种频率词典、词表，并对现代汉语的常用字、常用词、构词规则等进行了多方面的研究，取得了可观的成绩。
2、二三十年代的汉语基本词汇统计2、二三十年代的汉语基本词汇统计在汉语教学中，究竟应该选择哪些字最先教给学生？哪些字是最常用的？哪些是次常用的？一个人至少要掌握多少字，才可以完成基本的阅读与写作？所有这些，无疑是语文教学首先就遇到的问题。
因此，编选常用字表给学生学习使用就成了中国语文教育的传统。
《千字文》（1000字）、《三字经》（1248字）是古代汉语教学的重要模式。
我国第一个进行现代意义上的字频统计分析，是语言学家黎锦熙在1922年发表的《国语基本语词的统计研究》（《国文学会丛刊》1卷1号）。
北京大学本科生毕业论文-自动标注汉语多音词
本科生毕业论文题目：自动标注汉语多音词Automatic Tagging of Chinese Polyphony Word and Related Research姓名：何辉辉学号：00748250院系：信息科学技术学院专业：计算机科学与技术指导教师：段慧明二〇二二年三月二十三日摘要汉语中存在着一字多音现象，很多高频字都具有两种或更多的读音，而这些多音字的读音并没有统一的规则可循。
汉语多音词的自动标注，即将汉字序列转换成相应的拼音序列，是语音合成(TTS)系统的关键步骤。
由于汉语文化的多义性和上下文相关性等原因，目前的汉语注音系统很难达到100%的正确率。
本文研究了多音词的读音规律，总结了中文分词和词性标记的相关技术；设计了汉语多音词的注音系统，重点研究词性标记串的注音问题；本系统由Java 语言和MySQL数据库设计，采用统计与规则相结合的注音方法，通过不断完善总词表，尽可能提高注音准确率。
从测试结果来看，系统对于封闭测试的正确率达到95.2%，基本满足现有要求，具有良好的实用性；随着数据库的逐渐完善，正确率还将不断提高。
关键词：汉语多音词；词性标记；自动注音；统计与规则。
Automatic Tagging of Chinese Polyphony Word and Related ResearchAbstractIn Chinese, there are many frequently used characters, which have more than one pronunciation, and how to automatically tag those characters correctly is a key step in TTS system. However, because the pronunciation of a certain character is related to its context and may have ambiguity, it's very hard to find a universal rule. As a result, current systems can hardly achieve a 100% precision.This thesis researched the law on Chinese polyphone words’ pronunciation, and summarized the related techniques on Chinese segmentation and POS tagging. In our work, we designed a pinyin tagging system, which was designed by Java and MySQL database, to focus on the problem after POS tagging. We proposed an algorithm that combined the traditional statistical method and heuristic rules to achieve a better result. Moreover, we also conducted extensive experiments, and the result showed that it can achieve accuracy of 95.2%; with the improvement of word database, its accuracy will continually increase.Key words：Chinese Polyphony Word; POS Tagging;Automatic Tagging; Statistics and Rules.目录摘要 (2)Abstract (3)第一章绪论 (5)1.1问题背景和研究意义 (5)1.2 发展现状 (5)1.3 本文组织结构 (6)第二章汉字读音 (6)2.1 多音字与多音词 (6)2.2 汉语读音分类 (7)2.3 汉语读音规律 (7)第三章分词与词性标注 (9)3.1 分词定义 (9)3.2 现有分词技术 (9)3.3 N元模型 (11)3.4 词性标注定义 (11)3.5 词性标注技术 (11)3.6 隐马尔可夫模型 (13)第四章汉语拼音标注 (15)4.1 标音定义 (15)4.2 现有拼音标注技术 (15)4.3规则与统计相结合的注音方法 (16)第五章多音词注音系统的实现 (17)5.1 注音系统简介 (17)5.2 开发环境 (17)5.3数据库表结构 (17)5.4 注音流程 (19)5.5 功能测试 (20)第六章总结与展望 (21)参考文献 (22)致谢 (23)第一章绪论1.1问题背景和研究意义随着计算机和Internet网络技术在全球范围内的飞速发展，计算机应用日益渗透到人们日常生活的各个方面；而语言的高效交流，是社会正常运作的基础。
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词网格算法
字节点
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国
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民
生
活
词节点中国ຫໍສະໝຸດ 国人人民民生
时间
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生活
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1992年，在计算机界和语言学界的共同努力下，我国制定了国家标准GB13715《信息处理用现代汉语分词规范》，这个国家标准提出了确定含义 单词切分的原则，是汉语书面语自动切词的重要依据。
我看见周星驰同张学友打招呼。 Transtar: I see week star Chi open together study friend greet.
第三章 汉语的分词与频度统计
分词的主要难点:切分歧义
汉字串AJB被称作交集型切分歧义，如果满足AJ、 JB同时为词(A、J、B分别为汉字串)。此时汉字串J 被称作交集串。
逆向最大匹配法（Backward Maximum Matching method, BMM法）：匹配方向与MM法相反，是从左向右。实验表明： 对于汉语来说，逆向最大匹配法比最大匹配法更有效。
双向匹配法（Bi-direction Matching method, BM法）：比较 MM法与RMM法的切分结果，从而决定正确的切分。
第三章 汉语的分词与频度统计
汉语新闻语料库（1988年），250万字，山西大学，包括4部分：
《人民日报》：150万字， 《北京科技报》：20万字； 《电视新闻》（CCTV）：50万字； 《当代》（杂志）：30万字。
最佳匹配法（Optimum Matching method, OM法）：将词典 中的单词按它们在文本中的出现频度的大小排列，高频度的 单词排在前，频度低的单词排在后，从而提高匹配的速度。
第三章 汉语的分词与频度统计
最少分词算法
分段
逐段计算最短路径(Dijkstra算法) 统计排歧
(1)A、B、AB同时为词; (2)中文文本中至少存在一个前后语境C，在C的
约束下，A、B在语法和语义上都成立。 [例]覆盖型切分歧义：“起身” 他站 | 起 | 身 | 来。 他明天 | 起身 | 去北京。
第三章 汉语的分词与频度统计
“真歧义”和“伪歧义”
同属交集型，“地面积”为真歧义（“这几 块 | 地 | 面积 | 还真不小”“地面 | 积 | 了 厚厚的雪”），“和软件”则为伪歧义（虽 然存在两种不同的切分形式“和软 | 件”和 “和软 | 件”，但在真实文本中，无一例外 地应被切分为“和 | 软件”）
同属覆盖型，“起身，把手”为真歧义， “平淡，高度，词条 ”则为伪歧义。
第三章 汉语的分词与频度统计
分词的主要难点:未登录词
未登录词 就是在词典中没有登录过的人名(中国人 名和外国人译名), 地名, 机构名,新词语,缩略语等. 当采用匹配的方法来切词时, 由于词典中没有登录 这些词, 会引起自动切词的困难。
[例] 交集型切分歧义：“结合成分子”
结合 | 成 分|子 | 结 | 合成 |分子| 结合|成|分子|
[例] 交集型切分歧义：“美国会通过对台售武法案” [例] 交集型切分歧义：“乒乓球拍卖完了”
第三章 汉语的分词与频度统计
汉字串AB被称作覆盖型切分歧义，如果满足 条件：
第三章 汉语的分词与频度统计
机器翻译（译星）
/transtar/chinese/netbar/onlinetrans.asp 我看见邓小平同江泽民打招呼。
Transtar: I see that Deng Xiao-Ping greets with Jiang Ze-Min.
曲折型语言
用词的形态变化表示语法关系，词根或词干跟词的附加成分结合 的很紧密
分词：把没有明显分界标志的字串切分为词串
根据分词规范，建立及其词典 根据分词算法和机器词典，把字串切分为词串
第三章 汉语的分词与频度统计
汉语的机器自动分词是汉语信息处理系统的重 要组成部分
正确的机器自动分词是正确的中文信息处理的 基础
第三章 汉语的分词与频度统计
关毅
第三章 汉语的分词与频度统计
传统语言学根据词的形态的不同将世界语言划分为三 类
分析型语言
词基本上没有专门表示语法意义的附加成分，形态变化很少，语 法关系靠词序和虚词来表示，例如汉语
黏着型语言
词内有专门表示语法意义的附加成分，一个附加成分表达一种语 法意义，词根或词干跟附加成分结合不紧密，例如日语
第三章 汉语的分词与频度统计
语料库
大规模用于统计计算语言学研究的机器可读文档 平衡语料库 生语料与熟语料 单语语料库与双语语料库
主要的汉语语料库
单语语料库
主要汉语语料库
汉语现代文学作品语料库（1979年），527万字，武汉大学。 现代汉语语料库（1983年），2千万字，北京航天航空大学。 中学语文教材语料库（1983年），106万8千字，北京师范大学。 现代汉语语料库（1983年），180万字，北京语言学院。
文本检索
和服 | 务 | 于三日后裁制完毕，并呈送将军府中。 王府饭店的设施 | 和 | 服务 | 是一流的。
如果不分词或者“和服务”分词有误，都会导致荒谬的检 索结果。
文语转换
他们是来 | 查 | 金泰 | 撞人那件事的。(“查”读音为cha） 行侠仗义的 | 查金泰 | 远近闻名。（“查”读音为zha)
歧义切分字段在汉语书面文本中所占的比例并不很 大，在实际的书面文本中，特别是在新闻类文本中， 未登录词的处理是书面文本自动切分的一个十分突 出的问题。这是汉语书面语自动切分的另一个难点。
第三章 汉语的分词与频度统计
主要的分词方法
最大匹配法（Forward Maximum Matching method, FMM法）： 选取包含6-8个汉字的符号串作为最大符号串，把最大符号串 与词典中的单词条目相匹配，如果不能匹配，就削掉一个汉 字继续匹配，直到在词典中找到相应的单词为止。匹配的方 向是从右向左。