分词方法基于字符串匹配的分词基于理解的分词基于统计的分词
中文分词技术在电子病历系统中的应用
中文分词技术在电子病历系统中的应用二〇一二年十月摘要电子病历（Electronic Medical Record，EMR）是医疗机构医务人员对门诊、住院患者临床诊疗和指导干预的、使用信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化的医疗服务工作记录，是居民个人在医疗机构历次就诊过程中产生和被记录的完整、详细的临床信息资源，它可在医疗卫生服务中作为主要的信息源，取代纸张病历，医院通过电子病历以电子化方式记录患者就诊的信息，包括：首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等等，其中既有结构化信息，也有非结构化的自由文本，还有图形图象信息，在医疗中作为主要的信息源，提供超越纸张病历的服务，满足医疗、法律和管理需求。
电子病历系统（Electronic Medical Record System, EMRs）是针对基于计算机和信息网络的电子病历进行采集、储存、传输、展现、检索、质量控制、统计和利用的系统。
为了进一步推进以电子病历为核心的医院信息化建设工作，提高医院信息化管理水平，截止2012年1月底，卫生部先后制定下发了《电子病历基本规范（试行）》、《电子病历系统功能规范（试行）》、《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准》、《电子病历基本数据集（征求意见稿）》等法规和规范性文件。
在《电子病历系统功能规范（试行）》中明确了对电子病历书写需要将自然语言方式录入的医疗文书按照医学信息学的要求进行结构化以及对结构化数据的检索和统计进行了要求。
在《电子病历基本数据集（征求意见稿）》中进一步确定了电子病历数据进行数据交换的基本数据集模型。
由此可见电子病历的“结构化”是电子病历系统设计和实施的重点和难点。
本文将阐述如何通过在目前新版电子病历系统中引入中文分词技术，解决目前电子病历系统中电子病历数据的“结构化”难题，实现电子病历用户在实际应用中通过自然语言进行自由文本方式的输入的同时，能够通过计算机的辅助进行病历内容的结构化，为日后的查询、统计、数据交换提供基础。
jiba中文分词原理
jiba中⽂分词原理中⽂分词就是将⼀个汉字序列分成⼀个⼀个单独的词。
现有的分词算法有三⼤类：基于字符串匹配的分词：机械分词⽅法，它是按照⼀定的策略将待分析的字符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。
基于理解的分词⽅法：通过让计算机模拟⼈对句⼦的理解，达到识别词的效果，特点就是在分词的同时进⾏句法，语义的分析，利⽤句法信息和语义信息来处理歧义现象。
通常包括三个部分：分词⼦系统，句法语义⼦系统，总控部分。
基于统计的分词⽅法：给出⼤量的已经分词的⽂本，利⽤统计机器学习模型学习词语切分的规律称为训练，从⽽实现对未知⽂本的切分，例如最⼤概率分词⽅法和最⼤熵分词⽅法等。
随着⼤规模语料库的建⽴，统计机器学习⽅法的研究和发展，基于统计的中⽂分词⽅法渐渐成为了主流⽅法。
jieba⽀持三种分词模式：1.精确分词，试图将句⼦最精确的切开，适合⽂本分析。
2.全模式：把句⼦中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度⾮常快，但是不能解决歧义。
3.搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提⾼召回率，适合⽤于搜索引擎分词。
基本原理：1.基于字典树trie树结构实现⾼效的词图扫描，⽣成句⼦中汉字所有可能成词情况所构成的有向⽆环图（DAG)jieba分词⾃带了⼀个叫做dict.txt的词典，⾥⾯有2万多条词，包含了次条出现的次数和词性，这个⼀个条原理就是把这2万多条词语，放到⼀个trie树中，⽽trie树是有名的前缀树，也就是说⼀个词语的前⾯⼏个字⼀样，就表⽰他们具有相同的前缀。
具有查找速度快的优势。
2.采⽤了动态规划查找最⼤概率路径，找出基于词频的最⼤切分组合动态规划中，先查找待分词句⼦中已经切分好的词语，对该词语查找该词语出现的频率，如果没有该词，就把词典中出现频率最⼩的那个词语的频率作为该词的频率。
对句⼦从右到左反向极端最⼤概率，因为从右往左计算，正确率要⾼于从左往右计算，因为汉语句⼦的中⼼在后⾯，就是落在右边。
全文检索有哪些技术原理和过程
全⽂检索有哪些技术原理和过程 全⽂索引⽤于处理⼤⽂本集合，利⽤它⼈们可以在海量⽂本中快速获取需要的信息。
下⾯是店铺整理的全⽂索引的内容，欢迎阅读。
全⽂索引的介绍 全⽂索引技术是⽬前搜索引擎的关键技术。
试想在1M⼤⼩的⽂件中搜索⼀个词，可能需要⼏秒，在100M的⽂件中可能需要⼏⼗秒，如果在更⼤的⽂件中搜索那么就需要更⼤的系统开销，这样的开销是不现实的。
所以在这样的⽭盾下出现了全⽂索引技术，有时候有⼈叫倒排⽂档技术。
全⽂检索技术原理 原理是先定义⼀个词库，然后在⽂章中查找每个词条(term)出现的频率和位置，把这样的频率和位置信息按照词库的顺序归纳，这样就相当于对⽂件建⽴了⼀个以词库为⽬录的索引，这样查找某个词的时候就能很快的定位到该词出现的位置。
问题在处理英⽂⽂档的时候显然这样的⽅式是⾮常好的，因为英⽂⾃然的被空格分成若⼲词，只要我们有⾜够⼤的词汇库就能很好的处理。
但是亚洲⽂字因为没有空格作为断词标志，所以就很难判断⼀个词，⽽且⼈们使⽤的词汇在不断的变化，⽽维护⼀个可扩展的词汇库的成本是很⾼的，所以问题出现了。
解决出现这样的问题使“分词”成为全⽂索引的关键技术。
⽬前有两种基本的⽅法： ⼆元法它把所有有可能的每两两汉字的组合看为⼀个词组，这样就没有维护词库的开销。
词库法它使使⽤词库中的词作为切分的标准，这样也出现了词库跟不上词汇发展的问题，除⾮你维护词库。
实际上现在很多著名的搜索引擎都使⽤了多种分词的办法，⽐如“正向最⼤匹配”+“逆向最⼤匹配”，基于统计学的新词识别，⾃动维护词库等技术，但是显然这样的技术还没有做到完美。
全⽂检索技术存储过程 ⽬前全⽂索引技术正⾛向⼈⼯智能化，也是发展的⽅向。
MicroSoft SqlServer 2000/2005 中的全⽂索引是由⼀系列存储过程来完成的，这些存储过程按先后顺序罗列如下： 1、启动数据库的全⽂索引服务存储过程：sp_fulltext_service 2、初始化全⽂索引存储过程：sp_fulltext_database 3、建⽴全⽂索引⽬录存储过程：sp_fulltext_catalog 4、在全⽂索引⽬录中添加删除表标记存储过程：sp_fulltext_table 5、在全⽂索引⽬录的表中添加或删除列标记存储过程：sp_fulltext_column 全⽂检索的技术 1概述 图书情报界对于检索语⾔的主流观点：⾃然语⾔检索是发展⽅向，信息检索要⾛⾃然语⾔道路;⼈⼯语⾔不适应⽹络环境;⽬前⾃然语⾔检索技术虽有缺点，但⼈⼯智能发展可使其逐步达到完善，满⾜检索的要求。
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。
中文分词技术研究
分词算法一般有三类：基于字符串匹配、基于语义分析、基于统计。
复杂的分词程序会将各种算法结合起来以便提高准确率。
Lucene被很多公司用来提供站内搜索，但是Lucene本身并没有支持中文分词的组件，只是在Sandbox里面有两个组件支持中文分词：ChineseAnalyzer和CJKAnalyzer。
ChineseAnalyzer 采取一个字符一个字符切分的方法，例如"我想去北京天安门广场"用ChineseAnalyzer分词后结果为：我#想#去#北#京#天#安#门#广#场。
CJKAnalyzer 则是二元分词法，即将相邻的两个字当成一个词，同样前面那句用CJKAnalyzer 分词之后结果为：我想#想去#去北#北京#京天#天安#安门#门广#广场。
这两种分词方法都不支持中文和英文及数字混合的文本分词，例如：IBM T60HKU现在只要11000元就可以买到。
用上述两种分词方法建立索引，不管是搜索IBM还是11000都是没办法搜索到的。
另外，假如我们使用"服务器"作为关键字进行搜索时，只要文档包含"服务"和"器"就会出现在搜索结果中，但这显然是错误的。
因此，ChineseAnalyzer和CJKAnalyzer虽然能够简单实现中文的分词，但是在应用中仍然会感觉到诸多不便。
基于字符串匹配的分词算法用得很多的是正向最大匹配和逆向最大匹配。
其实这两种算法是大同小异的，只不过扫描的方向不同而已，但是逆向匹配的准确率会稍微高一些。
"我想去北京天安门广场"这句使用最大正向分词匹配分词结果：我#想去#北京#天安门广场。
这样分显然比ChineseAnalyzer和CJKAnalyzer来得准确，但是正向最大匹配是基于词典的，因此不同的词典对分词结果影响很大，比如有的词典里面会认为"北京天安门"是一个词，那么上面那句的分词结果则是：我#想去#北京天安门#广场。
网络文本分析法的优势
网络文本分析法的优势文本处理的方法当下的一些网络文本分析的难点：1）数据是实时动态变化的，比如一些博客、评论、聊天信息等刷新速度特别快，并且数量庞大2）存在这一些短文本的文本数量较少，包含的有效信息也比较小，但是特征集的维数很高，这就导致了很难从中抽取准确的特征来进行文本分类。
3）一些新兴的网络词，比如童鞋、屌丝、v587等，包含的文本噪声信息较多。
文本的打标即标识出那些比较重要性的关键词概念：词频-逆向文件频率（TF-IDF）TF-IDF=TF*IDFTF:代表的是单个词在对应文章中出现的频率IDF:代表的是某个词语T的文章占总文章集合的百分比目前的分词方法1.基于字符串匹配和规则的分词方法（机械分词法）与字典的进行匹配：存在的问题是对词典的依赖性较大，分词的效果的词义偏差较大，不能识别一些新的登陆词其中按照是否与词性标注相结合，又可以分为单纯分词方法和与标注相结合的方法。
2.基于统计的分词方法：只需要对语料中的字信息进行统计，不需要切分词典。
主要常用的统计量和统计模型：互信息、最大熵模型、隐马尔科夫模型等。
存在的问题是：仍然存在着很大的分词歧义。
利用词和词之前的联合出现概率作为分词判断的信息。
3.基于理解的分词方法基本思想是：在分词的同时进行语法、语义分析、利用句法信息和语义信息来解决歧义的现象。
a.基于隐马尔可夫模型的词标注中文分词法b.基于层叠的因马尔科夫模型的汉语词法分析方法c.神经网络方法d.深度学习的方法4.基于深度学习的短文本分析文本分类的效果的评价准确率：所有预测正确的样本/总的样本精准率：将正类预测为正类/所有预测为正类召回率：将正类预测为正类/所有正真的正类F1值：准确率召回率2/(正确率+召回率）相关工具1.word2vector2.标签云3.倾向性分析4.结巴分词结巴分词支持的三种分词模式：1）精确模式：适合文本分析2）全模式：把句子中的所有可以成词的词语都扫描出来，速度很快，但是不能解决歧义3）搜索引擎模式名字啊精确模式的基础上，在对长词进行切分，提高召回率，适合搜索引擎分词。
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。
实验报告-中文分词参考模板
实验报告1 双向匹配中文分词•小组信息目录摘要--------------------------------------------------------------------------------------- 1理论描述--------------------------------------------------------------------------------- 1算法描述--------------------------------------------------------------------------------- 2详例描述--------------------------------------------------------------------------------- 3软件演示--------------------------------------------------------------------------------- 4总结--------------------------------------------------------------------------------------- 6•摘要这次实验的内容是中文分词，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。
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。
而我们用到的分词算法是基于字符串的分词方法（又称机械分词方法）中的正向最大匹配算法和逆向匹配算法。
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。
•理论描述中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
Lucene中文分词
Lucene中文分词Lucene 中文分词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。
回页首中文分词技术现有的分词技术可分为三类：基于字符串匹配的分词基于理解的分词基于统计的分词这篇文章中使用的是基于字符串匹配的分词技术，这种技术也被称为机械分词。
它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”词库中的词条进行匹配。
若在词库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法和分词与标注结合法。
常用的几种机械分词方法如下：正向最大匹配法（由左到右的方向）逆向最大匹配法（由右到左的方向）回页首分词器实现这个实现了机械分词中正向最大匹配法的Lucene分词器包括两个类，CJKAnalyzer和CJKT okenizer，他们的源代码如下：package org.solol.analysis;import java.io.Reader;import java.util.Set;import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;import org.apache.lucene.analysis.StopFilter;import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;/*** @author solo L**/public class CJKAnalyzer extends Analyzer {//实现了Analyzer 接口，这是lucene的要求public final static String[] STOP_WORDS = {};private Set stopTable;public CJKAnalyzer() {stopTable = StopFilter.makeStopSet(STOP_WORDS);}@Overridepublic TokenStream tokenStream(String fieldName, Readerreader) {return new StopFilter(new CJKT okenizer(reader), stopTable);}}package org.solol.analysis;import java.io.BufferedReader;import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.Reader;import java.util.TreeMap;import org.apache.lucene.analysis.Token;import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;/*** @author solo L**/public class CJKT okenizer extends Tokenizer {//这个TreeMap用来缓存词库private static TreeMap simWords = null;private static final int IO_BUFFER_SIZE = 256;private int bufferIndex = 0;private int dataLen = 0;private final char[] ioBuffer = new char[IO_BUFFER_SIZE]; private String tokenType = "word";public CJKT okenizer(Reader input) {this.input = input;}//这里是lucene分词器实现的最关键的地方public Token next() throws IOException {loadWords();StringBuffer currentWord = new StringBuffer();while (true) {char c;Character.UnicodeBlock ub;if (bufferIndex >= dataLen) {dataLen = input.read(ioBuffer);bufferIndex = 0;}if (dataLen == -1) {if (currentWord.length() == 0) {return null;} else {break;}} else {c = ioBuffer[bufferIndex++];ub = Character.UnicodeBlock.of(c);}//通过这个条件不难看出这里只处理了CJK_UNIFIED_IDEOGRAPHS，//因此会丢掉其它的字符，如它会丢掉LATIN字符和数字//这也是该lucene分词器的一个限制，您可以在此基础之上完善它，//也很欢迎把您完善的结果反馈给我if (Character.isLetter(c) && ub == Character.UnicodeBlock.CJK_UNIFIED_IDEOGRAPHS) { tokenType = "double";if (currentWord.length() == 0) {currentWord.append(c);} else {//这里实现了正向最大匹配法String temp = (currentWord.toString() + c).intern();if (simWords.containsKey(temp)) {currentWord.append(c);} else {bufferIndex--;break;}}}}Token token = new T oken(currentWord.toString(), bufferIndex - currentWord.length(), bufferIndex, tokenType);currentWord.setLength(0);return token;//装载词库，您必须明白它的逻辑和之所以这样做的目的，这样您才能理解正向最大匹配法是如何实现的public void loadWords() {if (simWords != null)return;simWords = new TreeMap();try {InputStream words = new FileInputStream("simchinese.txt");BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(words,"UTF-8"));String word = null;while ((word = in.readLine()) != null) {//#使得我们可以在词库中进行必要的注释if ((word.indexOf("#") == -1) && (word.length() < 5)) {simWords.put(word.intern(), "1");if (word.length() == 3) {if (!simWords.containsKey(word.substring(0, 2).intern())) {simWords.put(word.substring(0, 2).intern(), "2");}}if (word.length() == 4) {if (!simWords.containsKey(word.substring(0, 2).intern())) {simWords.put(word.substring(0, 2).intern(), "2");}if (!simWords.containsKey(word.substring(0, 3).intern())) {simWords.put(word.substring(0, 3).intern(), "2");}}}}in.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}回页首分词效果这是我在当日的某新闻搞中随意选的一段话：此外，巴黎市政府所在地和巴黎两座体育场会挂出写有相同话语的巨幅标语，这两座体育场还安装了巨大屏幕，以方便巴黎市民和游客观看决赛。
DWT中文分词系统设计与实现
DWT中文分词系统的设计与实现摘要：改变传统分词系统字典词语的线性排列方式，结合现代汉语词语特点，采用树型结构表示词语——词树。
词语匹配过程中，依托树型字典，使用直接查找算法匹配字符，从空间和时间两个方面提高分词效率。
关键词：词树；树型字典；直接查找算法中图分类号：tp301文献标识码：a文章编号：1007-9599 （2013）07-0000-021dwt（directword-tree）中文分词系统中文分词系统是计算机自然语义处理的第一步，也是非常重要的一步，现有的中文分词算法主要可分为三大类：基于字符串匹配，基于理解和基于统计的分词方法。
其中，基于字符串匹配分词方法应用最广，该方法依赖一个“充分大的”字典，按照字典正/逆向、字符串长度最大/最小匹配的综合算法，进行分词处理[1-4]。
传统的基于字符串匹配的分词系统主要问题有：必须读入大量冗余的字典词语，内存占用高；在匹配过程中，需遍历读入的字典词语，匹配效率低。
针对以上问题，本文设计和实现了dwt中文分词系统，其独特之处在于：提出词树概念，将传统的线性字典转换为树型结构表示；使用文件系统转存抽象词树，无需读入字典文件即可匹配字符；结合直接查找算法，可以直接查找词树子结点，不需要遍历所有当前子树结点。
2实现原理2.1词树词树：以一个汉字为根，将所有以这个汉字开始的合法的汉语词语整合而成的一个树型结构。
词树的定义实现了将传统分词字典词语线性排列的结构转换成树型结构。
以下一组词语为例：是非是否是不是是是非非是非曲直是非功过是可忍孰不可忍对于以上示例的词语，图1显示的是示例词语在传统的线性字典结构下，在字典文件中的存储形式，词语按照线性结构和一定的排列规则逐个出现，图2显示的是示例词语在树型结构下的存储形式，按照词语间的字符关系可以将示例词语整合成如图2的词树。
2.2树型字典树型字典：使用文件系统的树型目录结构来转存词树。
系统采用的主体词库为商务印书馆出版的《现代汉语词典》，并以常见的分词词库作为补充，保证词库容量。
搜索引擎经验总结
搜索引擎经验总结分类:总结人：相生昌原文：http://blog.cs /xs c2001/archive/2006/04/03/649106.aspx一、搜索引擎概述搜索引擎的发展历史在互联网发展初期，网站相对较少，信息查找比较容易。
然而伴随互联网爆炸性的发展，普通网络用户想找到所需的资料简直如同大海捞针，这时为满足大众信息检索需求的专业搜索网站便应运而生了。
现代意义上的搜索引擎的祖先，是1990年由蒙特利尔大学学生Alan Em tage发明的Archie。
虽然当时World Wide Web还未出现，但网络中文件传输还是相当频繁的，而且由于大量的文件散布在各个分散的FTP主机中，查询起来非常不便，因此Alan Em tage想到了开发一个可以以文件名查找文件的系统，于是便有了Archie。
Archie工作原理与现在的搜索引擎已经很接近，它依靠脚本程序自动搜索网上的文件，然后对有关信息进行索引，供使用者以一定的表达式查询。
由于Archie深受用户欢迎，受其启发，美国内华达Sys tem Computing Services 大学于1993年开发了另一个与之非常相似的搜索工具，不过此时的搜索工具除了索引文件外，已能检索网页。
当时，“机器人”一词在编程者中十分流行。
电脑“机器人”（Computer Robot）是指某个能以人类无法达到的速度不间断地执行某项任务的软件程序。
由于专门用于检索信息的“机器人”程序象蜘蛛一样在网络间爬来爬去，因此，搜索引擎的“机器人”程序就被称为“蜘蛛”程序。
世界上第一个用于监测互联网发展规模的“机器人”程序是Matthew Gray开发的World wide Web Wanderer。
刚开始它只用来统计互联网上的服务器数量，后来则发展为能够检索网站域名。
与Wanderer相对应，Martin Kos ter于1993年10月创建了ALIWEB，它是Archie的HTTP版本。
一种组合型中文分词方法
为 了降低分词过程 中歧义出现的概率和增加发现新词的机
合， 因此在 上下文 中， 相邻 的字 同时 出现 的次数越多 ， 就越 有可 能构成一个词 。因此字 与字相邻共现 的频率或概率 能够 较好 地 反映成词 的可信度 。可 以对语料 中相邻共现 的各个 字的组合 的 频度 进行 统计 ， 计算它们 的互现信 息 。基 于统计 的分词方法 的
如果单纯地对 本文用统计方 法来分词 ， 那么需要 处理 的数
据量很大 ， 而且准确率还有待于提高。在本 文中， 统计 得到新词 的范 围仅限于单个汉字组成 的连续 的字符 串中。步骤如下 ：
步骤 １ 待处理 的字符 串按长度 由小到大排序。
步骤 ２ 提取第 一个 字符 串和后 续 的字符 串进行 比较 ， 若 后面的字符 串等于或者包含第 一个字符 串则把第一个字符 串提 出， 否则提取第二个字符 串进行类似的 比较 ， 直到所有的字符 串
（ 河海大学计算机 与信息学院 江苏 南京 ２ １０ １ １０）
摘
要
设计一种 组合 型的分词机制 ： 于字典 的双 向最 大匹配， 基 基于字标注 的中文分词方法和 隐马 尔科夫 的分词方 式。通过 实
验 的结果 比较， 明该 种组合型的分 词方 法能够较好地解决 中文歧义 并发现新 的登 录词 。 表
优点 是 ：１ （ ）不受待处理文本的领域限制 ；２ （ ）不需要一个机 器
率， 本文设计 了一种组 合分词 方法 。一个句 子通过正 向最大 匹
配和反 向最大匹配得到 分词 的结 果。如果得 到的结果 一致 ， 那 么说 明这个句子没有歧 义。如果得 到的结果 不一致 ， 那么 可以 认为在两种匹配结果 中， 只有一种结果是正确 的， 需要 通过 学习
百度中文分词原理
页面数据量，因此搜索引擎拥有一个中文词库。比如百 度现在大约有9万个中文词，那么搜索引擎就可以对千亿 级的页面进学 堂屋 顶 (刘
强大地方法)正向分法：刘 强大 地方 法。反向分法：方 法 大地 刘 强。而在这个词语当出人物(如：毛泽东)明星(如：刘 德华)检索量大的词(如：买票难) 。当然这些只是中 文分词原理的一部分，也不是全对
个词标红的原因：标红的词一所最大匹配：一直匹配到没词可配;最小匹配：匹 配出
词了算法我们把它 当成一个黑盒子，！
猫先生 /
近邻匹配算法实现中文分词
近邻匹配算法实现中文分词广东成人高考网http://www.chengkao.gd摘要计算机进行中文分词的处理过程，最重要的就是分词算法。
现有的中文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、基于统计的分词方法。
本文基于字符串匹配方法使用近邻匹配算法，提高了效率。
关键词中文分词哈希查找二分查找一、解决问题的思路在高效字典中，在同样首字下的词条，在内存中是按照汉字内码大小排列的。
在词典中匹配成功某个字串后，会在其后面增加一个字即得一个新的字串，如果新字串在词典中出现了，那么新字串一定在原字串后面，且相隔的位置不会太远。
近邻匹配算法基于这一特点设计的，使用这种算法避免了每增加一个字就要重新在字典中从头开始匹配的冗余操作，是一种高效的分词算法。
该算法的分词过程如下：1、将词库读入内存。
这是读入词库切词的第一步，为了提高整个切词的速度，可将整个词库一次性读入内存，并常驻内存。
2、读入要切分的中文文本数据。
对于待切分的文本数据按行进行处理，每处理一行，就要先将字符数据读入缓冲区，并进行相应的字符集转换。
3、从缓冲区中读取搜索字串P=C0C1C2……CL-1。
（L为字串长度），根据待搜索字符串P的首字C0，可以根据计算出的C0相应的索引项Ii的地址，并得到以C0为词首字的词数n及指向所有词条：W0W1……Wn-1的指针Pi。
如果说，这个字不能成词，那么就退出。
4、在词表中查询中，前两个字形成的子串CoCl，得到索引index，然后在index之后寻找最长且完全匹配的词条。
5、如果当前匹配长度小于最大匹配长度或词表中的词条比字串大，结束寻找过程，然后用同样方法切分下一词条。
算法实现如下：Neighborhood Matching{int totalOffset=0；int strLen=strlen（P）；while（totalOffset0）{bContinued=l；Char *wordPtr=Pi[start]；int wordLen=strlen（wordPtr）-2；if（*（P+offset）！=*wordPtr ||*（P+offset+1）！=*（wordPtr+1））break；i=2；while（i>=l；if（i<matchMax）break；else matchMax=i；start++；//准备匹配下一词条//处理下一个词offset+=matchMax<<1；P+=offset；TotalOffset+=offset）}}}在上述算法实现的切分情况，在切分“中国人民解放军成功守住了大堤”时，词表中以“中一开头的词有100多个，以“中国"开头的词有“中国人民”、“中国青年”、“中国银行"、“中国政府”，找到“中国”后，在其后找“中国人民”一词，只需两次词条匹配操作即可。
中文文本分词方法
浅谈中文文本分词方法翟荔婷 河北大学数学与计算机学院 【摘 要】汉语分词是中文信息处理技术中基础并且很重要的一个问题。
分词是将连续的字串或序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。
本文对目前常见的几种分词方法进行了深入的探讨。
【关键词】分词 中文文本 一、引言汉语分词是中文信息处理技术中基础并且很重要的一个问题。
分词是将连续的字串或序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。
众所周知，在英文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，因此词的理解比较直观。
而中文的最小单位是字，字与字之间、词与词之间并没有明显的切分标志，但是在中文信息处理的诸多重要领域如篇章理解、机器理解、文本检索与自动标引等都需要在词的基础上进行处理。
词是汉语中最小的、能独立活动的、有意义的语言成分，只有当由单个汉字组成的句转化成词之后，才能进概念抽取，主体分析，以至于自然语言理解。
中文分词技术的目的就是让计算机也能正确地把中文词语词之间的分界线找出来。
因此，汉语分词技术已成为中文信息处理技术中的基础课题。
现有的分词方法主要有：基于字符串匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于理解的分词方法。
二、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，主要思想是：事先建立一个词典，对未切分的汉字串，按照已经确定的策略，与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，即识别出一个词，否则继续下一步的匹配，直到所有汉字串都被成功地切分。
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；按照扫描方向的不同，字符串匹配分词方法可以分为正向匹配、逆向匹配和双向扫描法；其它的还有逐词遍历法、最佳匹配法、二次扫描法和最短路径匹配法等等。
１．最大匹配和最小匹配。
最大匹配的思想是：取待切分字符串中在词典中成功匹配的各个词中，选取最长的词切分出来。
最小匹配的思想同最大匹配相反，取最短的词进行切分。
对于现代汉语，最小匹配是不适用的，因为书面汉语中的每一个字几乎都可以成为一个词，如果使用最小匹配法的话，每一轮匹配切分出来字段差不多全是单个的宇，这显然是不行的。
中文分词的三种方法
中文分词的三种方法
中文分词是对汉字序列进行切分和标注的过程，是许多中文文本处理任务的基础。
目前常用的中文分词方法主要有基于词典的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
基于词典的方法是根据预先构建的词典对文本进行分词。
该方法将文本与词典中的词进行匹配，从而得到分词结果。
优点是准确率较高，但缺点是对新词或专业术语的处理效果不佳。
基于统计的方法是通过建立语言模型来实现分词。
该方法使用大量的标注语料训练模型，通过统计词语之间的频率和概率来确定分词结果。
优点是对新词的处理有一定的鲁棒性，但缺点是对歧义性词语的处理效果有限。
基于深度学习的方法是利用神经网络模型进行分词。
该方法通过训练模型学习词语与其上下文之间的依赖关系，从而实现分词。
优点是对新词的处理效果较好，且具有较强的泛化能力，但缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
综上所述，中文分词的三种方法各自具有不同的优缺点。
在实际应用中，可以根据任务需求和资源条件选择合适的方法进行处理。
例如，在自然语言处理领域，基于深度学习的方法在大规模数据集的训练下可以取得较好的效果，可以应用于机器翻译、文本分类等任务。
而基于词典的方法可以适用于某些特定领域的文本，如医药领
域或法律领域，因为这些领域往往有丰富的专业词汇和术语。
基于统计的方法则可以在较为通用的文本处理任务中使用，如情感分析、信息抽取等。
总之，中文分词方法的选择应根据具体任务和数据特点进行灵活调整，以期获得更好的处理效果。
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。
现代汉语文本的词语切分技术[技巧]
![现代汉语文本的词语切分技术[技巧]](https://img.taocdn.com/s3/m/aefc852d86c24028915f804d2b160b4e767f81c0.png)
现代汉语文本的词语切分技术一、引言1、汉语自动分词的必要性汉语自动分词是对汉语文本进行自动分析的第一个步骤。
可以这样设想汉语自动分词过程的困难：如果把某个英语文本中的所有空格符都去掉，然后让计算机自动恢复文本中原有的空格符，这就是词的识别过程，此过程的主要问题是对大量歧义现象的处理。
切词体现了汉语与英语的显著的不同。
英语文本是小字符集上的已充分分隔开的词串,而汉语文本是大字符集上的连续字串。
把字串分隔成词串,就是自动分词系统需要做的工作。
词是最小的、能独立活动的、有意义的语言成分。
计算机的所有语言知识都来自机器词典（给出词的各项信息）、句法规则（以词类的各种组合方式来描述词的聚合现象）以及有关词和句子的语义、语境、语用知识库。
汉语信息处理系统只要涉及句法、语义(如检索、翻译、文摘、校对等应用),就需要以词为基本单位。
例如汉字的拼音-字转换、简体-繁体转换、汉字的印刷体或手写体的识别、汉语文章的自动朗读(即语音合成)等等,都需要使用词的信息。
切词以后在词的层面上做转换或识别,处理的确定性就大大提高了。
再如信息检索,如果不切词（按字检索）,当检索德国货币单位"马克"时,就会把"马克思"检索出来,而检索"华人"时会把"中华人民共和国"检索出来。
如果进行切词,就会大大提高检索的准确率。
在更高一级的文本处理中，例如句法分析、语句理解、自动文摘、自动分类和机器翻译等，更是少不了词的详细信息。
2、汉语自动分词中的困难在过去的十几年里, 汉语自动分词工作虽然也取得了很大成绩,但无论按照人的智力标准，还是同实用的需要相比较，差距还很大。
我们首先需要对这一工作的困难有充分的认识。
1).分词规范的问题(1)汉语词的概念汉语自动分词的首要困难是词的概念不清楚。
书面汉语是字的序列,词之间没有间隔标记,使得词的界定缺乏自然标准，而分词结果是否正确需要有一个通用、权威的分词标准来衡量。
中文分词方法
中文分词方法
中文分词是对一段中文文本进行切分成一个一个词语的过程，是
中文自然语言处理中非常重要的一步。
中文分词的目的是为了让计算
机能够理解中文文本，进而做出对文本的各种处理与分析。
以下是常见的中文分词方法：
一、基于规则的分词方法
基于规则的分词方法是一种最基础也是最常用的分词方法。
它使
用一系列规则来对文本进行划分。
例如，最常用的规则是“最大匹配法”，即先将文本从左往右按照最大匹配的原则进行划分，然后判断
每个词语的正确性并进行纠正。
虽然基于规则的分词方法的效率相对
较高，但是对于新词的处理存在局限性。
二、基于词典的分词方法
基于词典的分词方法是将一个大规模的中文词库加载到计算机中，然后在文本中进行搜索匹配。
这种方法的优点在于可以对文本进行精
确切分，但是存在歧义切分和新词处理的问题。
三、基于统计模型的分词方法
基于统计模型的分词方法是利用已知的分好的中文文本来学习新文本并进行分词的方法。
这种方法分为两种：HMM（隐马尔科夫模型）和CRF（条件随机场）。
虽然这种方法对于新词的处理较为灵活，但是需要大量的训练语料和时间。
四、基于深度学习的分词方法
基于深度学习的分词方法是将深度学习技术应用到中文分词中，使用神经网络进行词语的切分。
这种方法在处理歧义切分等难题时效果具有优势。
总之，中文分词方法有多种，每种方法都有其独特的优缺点。
在实际应用中，我们可以根据文本数据的特点和需求来选择不同的分词方法。
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。
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中文分词对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，因为在上百亿的网页 中找到所有结果没有太多的意义，没有人能看得完，最重要的是把最相关的结果排 在最前面，这也称为相关度排序。中文分词的准确与否，常常直接影响到对搜索结 果的相关度排序。从定性分析来说，搜索引擎的分词算法不同，词库的不同都会影
响页面的返回结果。
三种分词算法的差异
分词方法
歧义识别 新词识别
需要词典 需要语料库 需要规则库
基于字符串匹配的分词 基于理解的分 词 差 强 差 强 需要 不需要 不需要 不需要 不需要 需要
基于统计的分词
强 强
不需要 需要 不需要
算法复杂性
技术成熟度 实施难度 分词准确性 分词速度
容易
成熟 容易 一般 快
很难
不成熟 很难 准确 慢
一般
成熟 一般 较准 一般
分词算法
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 基于知识理解的分词方法。 该方法主要基于句法、语法分析，并结合语义分析，通过对上 下文内容所提供信息的分析对词进行定界，它通常包括三个部 分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。 在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的 句法和语义信息来对分词歧义进行判断。这类方法试图让机器 具有人类的理解能力，需要使用大量的语言知识和信息。 由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织 成机器可直接读取的形式。因此目前基于知识的分词系统还处 在试验阶段。
正向最大匹配法（由左到右的方向） 逆向最大匹配法（由右到左的方向） 最少切分（使每一句中切出的词数最小） 双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）
正向最大匹配法（由左到右的方向）
又称作MM算法 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。若字 典中存在这样的一个i字词，则匹 配成功，匹配字段被作为一个词 切分出来。如果词典中找不到这 样的一个i字词，则匹配失败，将 匹配字段中的最后一个字去掉， 对剩下的字串重新进行匹配处 理…… 如此进行下去，直到匹 配成功，即切分出一个词或剩余 字串的长度为零为止。这样就完 成了一轮匹配，然后取下一个i字 字串进行匹配处理，直到文档被 扫描完为止。
基于匹配的分词方法
逆向最大匹配法通常简称为ＲＭＭ法。ＲＭＭ法的基本原理与ＭＭ法相 同 ,不同的是分词切分的方向与MM法相反，而且使用的分词辞典也不同。 逆向最大匹配法从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的2i个 字符（i字字串）作为匹配字段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的 一个字，继续匹配。相应地，它使用的分词词典是逆序词典，其中的每个 词条都将按逆序方式存放。在实际处理时，先将文档进行倒排处理，生成 逆序文档。然后，根据逆序词典，对逆序文档用正向最大匹配法处理即可。 由于汉语中偏正结构较多，若从后向前匹配，可以适当提高精确度。所以， 逆向最大匹配法比正向最大匹配法的误差要小。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。例如切分字段“硕士研究生产”，正向最大匹配法的结果会是 “硕士研究生 / 产”，而逆向最大匹配法利用逆向扫描，可得到正确的 分词结果“硕士 / 研究 / 生产”。 最大匹配算法是一种基于分词词典的机械分词法，不能根据文档上下文的 语义特征来切分词语，对词典的依赖性较大，所以在实际使用时，难免会 造成一些分词错误，为了提高系统分词的准确度，可以采用正向最大匹配 法和逆向最大匹配法相结合的分词方案。也就是双向匹配法
中文在基本文法上有其特殊性：
与英文为代表的拉丁语系语言相比，英文以空格作为天然的分隔符，而中文 汉字之间没有。
在中文里，“词”和“词组”边界模糊
中文分词概况
中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达 到电脑自动识别语句含义的效果。
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。
基于字符串匹配的分词方法
这种方法又叫做Biblioteka 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。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。
分词算法分类
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 基于统计的分词方法。
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，基于CRFs的分词方法就是有此延伸而来 。
中文分词相关研究
吕先超 20150108
目录
中文分词概况
分词算法 分词难点 已经存在的项目 基于CRFs的中文分词算法
中文分词概况
中文分词 (Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个 单独的词。词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，分词就是将连续的字序 列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之 间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单 划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不 过在词这一层上，中文比之英文要复杂的多、困难的多。中文分词是汉语自然语言 处理的基础性任务,分词的准确度直接影响到后续处理任务,分词的速度影响一些系 统的实际应用"因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。