基于一元语言模型的子词切分算法

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语料库中词的切分问题

语料库中词的切分问题作者：纪丹丹来源：《人间》2016年第06期摘要：词是语言中一个多维性的概念，不同的研究方向和视角，便产生了不同的维度的词。

语法词是语法学研究的对象，心理词是心理语言学研究的对象。

语法词和心理词两者既有联系，也有区别。

语料库中词的切分标准就涉及到了语法词与心理词问题。

关键词：语料库；语法词；心理词中图分类号：H3 文献标识码：A文章编号：1671-864X（2016）02-0149-02一、引言语料库是进行语言学研究和计算机研究的大规模电子文本库，不同的语料库有不同的作用，分词语料库就是针对分词专门建立的自动分词语料库。

孙茂松（1999）在《谈谈汉语分词语料库的一致性问题》中提出一个问题：语料库的分词应该倾向于切成“语法词”还是“心理词”？孙茂松认为，所谓的“语法词”是指语言学家心目中的词，“心理词”指不自觉得潜移默化于老百姓心目中的词。

“语法词”与“心理词”两者的定义不同，划分标准也不同，语料库的分词应该以哪一个为标准，这是值得我们思考的问题。

孙茂松提出语料库的分词应该突破“语法词”的圈圈，把视野进一步扩大到“心理词”上①。

这样，语料库中词的切分就不仅仅考虑了语法上的标准，还注意到了读者心理上词的划分情况。

本文拟就语料库中词的切分问题进行研究，探讨语料库中的分词到底应该如何执行。

二、语法词章士钊最早提出了“词”的概念，细致地区别了字、词以及短语。

黎锦锡指出“词就是说话的时候表示思想中的一个观念的语词”，这种说法完全是从意义的角度对词进行的定义，忽略了虚词，因而具有一定的局限性。

王力把词定义为“最小的意义的单位”，他在确定词的过程中，还采用插入法和意义分析法来确定词，这种确定词的方法今天仍然在用。

吕叔湘定义词为“语言的最小的独立运用的单位”。

目前学界比较认定的是黄伯荣、廖序東提出的“词是语言中最小的能够独立运用的有音有义的单位”。

这是从语法角度对词所作出的本质概括，所以也可以视为“语法词”的定义。

语言模型中的分词(tokenization)算法

语言模型中的分词(tokenization)算法语言模型中的分词算法是一种将连续的文本切分为一个个独立的词汇单元的过程。

这些词汇单元被称为“令牌”（tokens），它们是语言模型处理和理解文本的基本单位。

分词算法在自然语言处理（NLP）中起着至关重要的作用，因为它们可以帮助模型更好地理解和生成文本。

以下是几种常见的分词算法：
1. 基于规则的分词算法：这种算法通过定义一套规则来将文本切分成令牌。

例如，可以通过定义某些单词不能被拆分或某些字符只能与特定字符一起出现的规则。

然而，这种方法需要人工制定和维护规则，且对于某些复杂的语言现象可能难以处理。

2. 基于统计的分词算法：这种方法利用语言学和统计学的知识，通过训练一个模型来预测每个位置的令牌。

常见的基于统计的分词算法包括最大匹配法（MM）、逆向最大匹配法（RMM）等。

这些方法通常能够处理更复杂的语言现象，但也需要大量的训练数据。

3. 深度学习分词算法：近年来，深度学习模型在许多任务上取得了显著的成功，包括分词。

例如，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等模型可以学习从输入序列中预测令牌序列。

这些方法通常能够处理更复杂的语言现象，但也需要大量的计算资源和训练时间。

不同的分词算法有各自的优缺点，选择哪种分词算法取决于具体的应用场景和需求。

例如，对于需要快速且简单的分词任务，基于规则的方法可能是一个更好的选择；而对于需要处理复杂语言现象的任务，深度学习模型可能更有效。

一种自反馈汉语切词系统的研究和实现

一种自反馈汉语切词系统的研究和实现
丰博;胡钢伟;赵克;亿珍珍
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2006(16)5
【摘要】探讨了一种自然语言理解(NLU)切词系统的设计思路.首先,综合运用各种传统分词方法,提出所有可能的切分结果,同时建立切词领域本体知识库;然后,结合切词领域本体知识库并运用概率统计和聚类的思想对切词结果进行划分,进入对应领域内,在自然语言理解的过程中进行基于语义分析的歧义排除;最后将理解结果反馈回切词系统,从而实现切词系统的自反馈和自我完善.本切词系统的特点是使切词系统和其服务的自然语言理解系统随着其运行共同获得可拓性发展,逐步达到最优化.【总页数】3页(P7-9)
【作者】丰博;胡钢伟;赵克;亿珍珍
【作者单位】西安电子科技大学,机电科学技术研究所,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,机电科学技术研究所,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,机电科学技术研究所,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,机电科学技术研究所,陕西,西
安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP182
【相关文献】
1.汉语科技词系统的Web服务研究与实现 [J], 史新;乔晓东;张志平;朱礼军
2.一种基于统计的汉语切词方法 [J], 刘海峰;王元元
3.汉语释义元语言系统研究的拓荒之作——《汉语释义元语言研究》和《现代汉语释义基元词研究》对读 [J], 刘娅琼
4.一种汉语语音关键词检索系统的设计与实现 [J], 吕波;燕继坤;李建彬;贺苏宁
5.一种基于语义和句法的书面汉语分析系统的研究与实现 [J], 许亚因;吴佑寿;葛成辉;丁晓青
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基于词典词语量化关系的中文文本分割方法

２００８，４４（２１）１引言一个文本通常会包括若干个主题，一个主题又可能包括若干个子主题。

将一个文本按照主题或子主题相关的原则划分成若干个文本单元块的任务称为文本分割［１］。

文本分割最初是为了文本语篇结构的建模研究而提出的，是文本结构分析与构造的首要步骤［２，３］。

随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络资源的快速膨胀和网络信息检索需求的发展，海量的非结构化文本处理任务成为巨大的挑战。

而文本分割是非结构化文本处理的一个重要预处理步骤，它可以预先将一个多主题内容的文本（或网页）按主题分割成若干文本块，这对自然语言处理中的许多任务如文本自动分类、自动摘要、自动问答和信息检索等的处理效果具有重要的影响［４，５］。

例如在信息检索系统中，分割后得到的文本段落使得基于主题段落的检索能够比全文检索提供更加准确、更少冗余信息的答案［６－８］；在文档自动摘要系统中，文本按主题分割后可以对每个“分割单元”抽取出相应的主题信息，再将各个主题信息进行整合，这也更容易实现对原文本的自动摘要任务［９］；在词义消歧任务中，文本分割可以用来找到对于确定一个用法的正确语义具有最大信息量的自然语言单位。

因此，文本分割技术的优劣对许多自然语言处理任务都具有重要的作用和影响。

文本分割的本质就是在文本内部根据主题相关性找到主基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．６０４９６３２６）；江西省教育厅科技计划项目（Ｎｏ．［２００６］１７８）。

作者简介：钟茂生（１９７４－），通讯作者，男，讲师，博士研究生，研究方向：自然语言处理、智能信息检索、信息抽取；胡熠（１９７８－），男，博士，研究方向：自然语言处理、智能信息检索；刘磊（１９８１－），博士研究生，研究方向：自然语言处理、信息抽取。

收稿日期：２００８－０４－３０修回日期：２００８－０６－０２基于词典词语量化关系的中文文本分割方法钟茂生１，２，胡熠１，刘磊１ＺＨＯＮＧＭａｏ－ｓｈｅｎｇ１，２，ＨＵＹｉ１，ＬＩＵＬｅｉ１１．上海交通大学计算机科学与工程系，上海２００２４０２．华东交通大学信息工程学院，南昌３３００１３１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２４０，Ｃｈｉｎａ２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＥａｓｔＣｈｉｎａＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００１３，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｚｈｏｎｇｍａｏｓｈｅｎｇ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍＺＨＯＮＧＭａｏ－ｓｈｅｎｇ，ＨＵＹｉ，ＬＩＵＬｅｉ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｈｉｎｅｓｅｔｅｘｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｑｕａｎｔｉｆｉｅｄｃｏｎｃｅｐｔｕａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｅｘ－ｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍＣｈｉｎｅｓｅｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８，４４（２１）：２５－２９．Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＷｉｔｈｔｈｅｑｕｉｃｋｅｘｐａｎｄｉｎｇｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｓｏｕｒｃｅ，ｔｈｅｔａｓｋｏｆｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｍａｓｓｏｆｎｏｎ－ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｔｅｘｔｓｉｓｆａｃｅｄｗｉｔｈａｈｕｇｅｃｈａｌｌｅｎｇｅ．Ｔｅｘｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｏｐｉｃｉｓａｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｔｅｐｏｆｔｅｘｔｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｅｘｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｈａｓａｎｉｍｍｅｄｉａｔｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｓｅｔａｓｋｓ，ｓｕｃｈａｓＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｔｒｉｅｖａｌ，ＴｅｘｔＳｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎａｎｄＱ－Ａｓｙｓｔｅｍ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅｅｘｉｓｔｓｔｗｏｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｔｈｅｔｅｘｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｔａｓｋ，ｎａｍｅｌｙ，ｈｏｗｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｃｅｏｆｂｅｔｗｅｅｎｔｏｐｉｃｓａｎｄｈｏｗｔｏｍａｋｅａｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔｂｏｕｎｄａｒｙｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｃｅｏｆｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅａｂｏｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｎｅｗａｐｐｒｏａｃｈｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｃｅｏｆｂｅｔｗｅｅｎｓｅｎｔｅｎｃｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＱｕａｎｔｉｆｉｅｄＣｏｎｃｅｐｔｕａｌＲｅｌａｔｉｏｎｓ（ＱＣＲ）ｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍＭｏｄｅｒｎＣｈｉｎｅｓｅＳｔａｎｄａｒｄＤｉｃｔｉｏｎａｒｙ（ＭＣＳＤ），ａｎｄｂｕｉｌｔａｍｏｄｅｌｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＶａｌｕｅｏｆｔｈｅｇａｐｐｏｉｎｔｏｆｂｅｔｗｅｅｎｓｅｎｔｅｎｃｅｓｆｏｒｔｈｅｔａｓｋｏｆｔｅｘｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｒｉｅｎｔｅｄｓｅｎｔｅｎｃｅ－ｌｅｖｅｌ（ｎｏｐａｒａｇｒａｐｈ－ｌｅｖｅｌ）．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓａｐｐｒｏａｃｈｈａｓａｃｈｉｅｖｅｄａｌｏｗｅｒａｖｅｒａｇｅｅｒｒｏｒｒａｔｅｐ!ｋｔｈａｎｔｈａｔｏｆｓｔａｔｅ－ｏｆ－ｔｈｅ－ａｒｔｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｈｅｔａｓｋｏｆＣｈｉｎｅｓｅＴｅｘｔＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｅｘｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｑｕａｎｔｉｆｉｅｄｃｏｎｃｅｐｔｕａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓ；ｉｎｔｅｒ－ｓｅｎｔｅｎｃｅｒｅｌｅｖａｎｃｅｍｅａｓｕｒｅ；ｇａｐｐｏｉｎｔ；ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｖａｌｕｅ摘要：随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络资源的快速膨胀，海量的非结构化文本处理任务成为巨大的挑战。

自然语言处理的核心算法解析

自然语言处理的核心算法解析自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学等多个领域的技术，旨在实现计算机与人类语言之间的交互和沟通。

在NLP领域中，核心算法扮演着重要的角色，其能够为计算机理解、处理和生成自然语言提供基础支持。

本文将就一些常见的核心算法进行解析，包括分词算法、词性标注算法、命名实体识别算法以及句法分析算法。

一、分词算法分词算法是将连续的自然语言文本拆分成有意义的最小单位，通常是单词或者字母。

中文分词是相对复杂的任务，因为中文单词之间没有空格进行分隔。

常见的中文分词算法包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向最大匹配法和基于统计模型的分词算法（如隐马尔可夫模型和条件随机场）等。

这些分词算法在处理不同的语料库时具有各自的优缺点，可以根据实际需求选择最优算法。

二、词性标注算法词性标注算法是为每个分词结果标注一个词性，例如名词、动词、形容词等。

词性标注对于理解句子的语义和结构非常重要。

常用的词性标注算法包括基于规则的标注算法和基于统计模型的标注算法（如隐马尔可夫模型和最大熵模型）。

这些算法通过学习已标注的语料库中的词性分布，从而实现对未标注文本的自动标注。

三、命名实体识别算法命名实体识别算法用于识别文本中的命名实体，例如人名、地名、组织机构名等。

这些命名实体在许多NLP任务中扮演着重要的角色，如问答系统、信息抽取等。

命名实体识别算法通常基于规则、规则模板或者统计模型进行实现。

最常用的统计模型是条件随机场（Conditional Random Field，CRF），它可以根据上下文信息进行命名实体的识别。

四、句法分析算法句法分析算法用于分析句子的语法结构，包括短语结构分析和依存句法分析。

短语结构分析是将句子分解成短语和从属关系，形成一棵树状结构，常用的算法有基于规则的自顶向下分析和基于统计的自底向上分析。

而依存句法分析则是识别出句子中所有单词之间的依存关系，通常使用图算法进行实现，如最短路径算法和图转移算法。

中文切词方法学习

中文切词方法学习
中文切词指的是对中文文本进行分词，即将连续的汉字序列按照一定的规则切分成词语。

中文切词是中文自然语言处理的关键技术之一、以下介绍几种常用的中文切词方法：
1.基于词典匹配：建立一个包含常用词语的词典，使用词典中的词语作为基本的切分单位。

对于输入文本，从左到右依次匹配词典中的词语，将匹配到的词语切分出来。

当遇到无法匹配的字符时，采用回溯、最长匹配等策略寻找最合适的切分点。

常用的词典包括常见词汇、专业词汇、人名、地名等。

2.基于统计模型：统计模型是根据大规模的中文文本语料库训练得到的模型，能够通过概率计算每个位置的最佳切分点。

常用的统计模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。

这些模型利用上下文信息、词语频率等因素进行切词，提高切分的准确度。

3.基于规则的切词：通过预先定义一些规则来完成切词任务。

规则可以包括词语的长度、词性、词语之间的关系等。

规则可以手动定义，也可以通过机器学习算法自动学习得到。

4.结合多种方法：常常使用多种方法的组合来进行中文切词，以提高切词的准确性和效果。

如结合词典匹配和统计模型来进行切词，先用词典进行基本的切分，再通过统计模型进一步调整切分结果。

需要注意的是，中文切词是一个非常具有挑战性的任务，由于中文的特殊结构，切分的准确性和效果可能会受到多个因素的制约。

因此，选择合适的切词方法和处理策略，以及合适的语料库进行训练，是提高切词效果的关键。

自然语言理解教学大纲

自然语言理解教学大纲教材：自然语言理解赵海清华大学出版社第1章：自然语言处理概要1.概念和术语包括什么是自然语言、自然语言处理和自然语言理解的关系、以及计算语言学。

2.自然语言处理技术的挑战自然语言处理被迫需要承担两类知识一一常识知识与语言学知识的处理和解析任务。

后者属于自然语言处理这一领域独一无二的需求。

3.机器翻译4.语言处理层次形态分析、句法分析、语义分析、语用分析、篇章分析、世界知识分析5.应用型自然语言处理人机对话系统6.自然语言处理的学术出版体系国际计算语言学会(AC1)等第2章：n元语言模型1.概率论基础首先回顾概率论的基本知识，如联合概率、条件概率、贝叶斯等。

2.语言模型用于语言生成语言生成的过程称为解码。

n元语言模型给出的是n元组出现的概率，因此合理或正确的语言现象必然有更大的概率或似然，这一观察是语言模型能在预测性解码任务之中发挥作用的关键。

3.n元语言模型的工作方式n元机制、马尔可夫假设4.评价指标困惑度5.n元语言模型的平滑方法1aP1aCe平滑、Good-TUring平滑、Je1inek-MerCer平滑、KatZ平滑、KneSer-Ney平滑、Pitman-YOr平滑6.非n元机制的平滑方法缓存、跳词、聚类7.平滑方法的经验结果对比几种平滑技巧的组合效果，以及对比它们在困惑度和语音识别的单词准确率上的差异。

8.n元语言模型的建模工具介绍了一些常用的平滑工具包第3章：语言编码表示1.独热表示用独热码表示语言符号2.特征函数一个文本对象样本基于词一级的独热表示就是展示n元组本身，因此这个部分也称之为n元组特征，它也是自然语言最直接、最基本的特征。

3.通用特征模板在实际机器学习模型建立过程中，会用到成千上万维的特征向量，故而涉及成千上万个特征函数，如果这些函数要一个个定义，建模过程将会变得烦琐不堪。

因此，实际上，特征函数可以按照定义属性进行分组，这样统一定义的一组特征函数（对应于特征向量维度上的一个片段）称之为特征模板。

计算语言学讲义_词法分析(二)

•பைடு நூலகம்N=2 时：二元语法模型
– 相当于一个转移矩阵，给出每一个词后面出现另一个词的概率
• N=3 时：三元语法模型
– 相当于一个三维转移矩阵，给出每一个词对儿后面出现另一个词的概率
• 在自然语言处理中， N 元语法模型可以在汉字层面，也可以在单词层面，还可以在概念层面 ……
计算语言学讲义 (04) 词法分析 ( 二 ) 10
• 估计对于汉语而言四元语法模型效果较好 • 实用系统：智能狂拼，微软拼音
计算语言学讲义 (04) 词法分析 ( 二 ) 17
N 元语法模型的参数估计
• 最大似然估计：选择参数，使得训练语料出现的概率最大
f w 1. .. w n p w n∣w 1 w 2 ... w n−1 = f w 1. .. w n−1
13
代码识别问题 (1)
• 给出一段汉语文本，需要识别出其是 GB 码还是 BIG5 码
code = arg max P code∣text
code
P text∣code P code = arg max P text code = arg max P text∣code P code
i =1 n
≈ ∏ p ( w i∣w i − N +1 w i − N +2 ... w i −1 )
i =1
• 假设：单词 wi 出现的概率只与其前面的 N-1 个单词有关
计算语言学讲义 (04) 词法分析 ( 二 ) 9
N 元语法模型－举例
• N=1 时：一元语法模型
– 相当于词频表，给出所有词出现的频率
计算语言学讲义 (04) 词法分析 ( 二 ) 6

大模型文本切割原理

大模型文本切割原理
大模型文本切割原理主要是基于深度学习的方法。

在训练过程中，为了使模型能够更好地理解上下文信息，通常需要将输入的文本切分成较小的块进行处理。

这些切分出来的子块通常被称为“tokens”
或“words”。

具体来说，大模型文本切割的原理可以分为以下几个步骤：
1. 预处理：在将文本输入到模型之前，需要对文本进行一系列的预处理操作，例如去除标点符号、转换为小写、分词等。

这些操作有助于提高模型的训练效率和精度。

2. 切分算法：根据不同的应用场景和任务需求，可以选择不同的切分算法。

常见的切分算法有基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。

基于规则的方法通常基于固定的规则集进行切分，例如根据特定的分隔符或正则表达式进行匹配。

基于统计的方法则利用统计模型进行切分，例如使用隐马尔可夫模型或条件随机场等。

基于深度学习的方法则通过训练神经网络进行切分，例如使用卷积神经网络或循环神经网络等。

3. 模型训练：在切分算法的基础上，需要训练一个深度学习模型来预测每个子块的标签。

通常采用自监督学习的方法来训练模型，例如使用预训练语言模型或迁移学习等方法。

4. 模型应用：在训练好模型之后，可以将其应用到实际的任务中，例如文本分类、情感分析、机器翻译等。

通过将输入的文本切分成子块并输入到模型中，可以得到每个子块的标签和概率等信息，进
而进行后续的处理和分析。

总之，大模型文本切割原理主要是通过深度学习的方法将输入的文本切分成较小的块进行处理，以便更好地理解上下文信息和完成各种自然语言处理任务。

王显芳——一种能够检测所有交叉歧义的汉语分词算法

with
the
sentence
length，and
provides
a
method
to
handle
overlaying
ambiguity
and
overlapping
ambiguity
separately
.
The
time
complexity
of
this
algorithm
is
O（
N），where
N
is
the
length
of
sentence.
Its
output
can
greatly
decrease
the
comput
ing
cost
of
post
processing.
先”的准则是一种切实可行的解决覆盖歧义问题的切分准
则［4，5］
.所谓“长词优先”，就是尽可能地用最长的词匹配句子
中的汉字串
.比方说“中国人”和“中国”都是词，但当我们在句
子中遇到“中国人”这个汉字串时，就用“中国人”去匹配它，使
得切出来的词尽可能长，切出来的词条数尽可能少
.
最大匹配法从句子的起始位置开始，依次在已经得到的
集合中一种切分路径存在覆盖歧义；而如果从此集合中删除
一种切分路径，必然会导致句子的一些切分路径无法在该集
合中找到与之只存在覆盖歧义而不存在交叉歧义的切分路
径
.
最大无覆盖歧义切分路径集其实将一个句子的切分信息
分成了两部分：可由词典直接得到的信息和仅能从正在处理

统计机器翻译中短语切分的新方法

与解码，其中翻译模型的主要作用是反映对机器翻译过程的认识，解码的作用是搜索出最终译文。
1.1 短语查找
由于短语比之词语来说更加难以界定，不同人对短语的理解不同，因此很难像汉语切词一般通过人工来做短语库。对此，可以利用该方法中将任意连续的字符串看作短语的特点，自动于汉语
单语语料库中抽取短语库。具体来说，这个短语查找的流程为：首先切分汉语语料库中的词语，详细记录每个词语出现的位置，并将其存储在 WordMap 中；然后找出表中每个词语所在文件中的对应位置，并据此向后搜索若干个词得到及保存词串，将相应计数加 1 ；最后其中出现次数＞ 2 的重复词串即为短语库。在这过程中，若其中一个短语是另外一个短语的子串，且两者的出现次数相同，那么则保留长的那个。
1.2 短语概率计算
短语概率指的就是有向无环图的路径长度，其可通过概率论的相关知识进行计算，具体的公式为：
p ¨（c） =
∑ N（c' )
c
N（c）
1 短语切分方法
基于短语的统计机器翻译系统的最小翻译单位就是短语，也即是说，将句子拆分成若干个短于，由每个短语的翻译而组成句子的翻译。汉语与英语的不同点在于其最小单位是字，词语是由字组成的，短语则是由词语组成的，而所谓的 “短语切分” 与汉语的切词类似，实际上就是在词语切分的基础上把句子切分成短语。故此，在短语切分之时可以借鉴汉语词语的切分研究方法进行研究。这里采用了 N- 最短路径法：根据短语库对已经分词的句子中全部可能的短语构造有向无环图，得出 N 条最优的路径。不过，其中需要解决两项问题：一者是如何得到短语库；二者是如何确定有向无环图的路径长度。

基于Lucene的中文分析器分词性能比较研究_义天鹏

1 概述
对于中文信息的搜索引擎，中文分词是事先可用系统的前提，没有中文分词，中文文本就无法建立高效快速的索引结构。开源 Lucene 框架在改进传统全文搜索引擎倒排索引的基础上，实现分块索引机制来提高小文件索引速度，提供的索引优化机制便于动态更新索引文件[1]，但它给出的中文分析器性能不佳，因此，出现了不少第三方分析器为其提供中文分词。现有的中文分词算法主要有基于词典的字符串匹配、基于语义理解以及基于词频概率统计，而歧义识别以及新词发现是分词中的难题。本文在实验的基础上介绍各分析器，用大量实验结果数据进行比较分析，用以表征分析器的分词性能，为 Lucene 中文分析器的选择提供参考。
采用层叠隐马尔科夫模型的 ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)汉语词法分析系统，主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、新词识别，同时支持用户词典。当用 C++开发搜索引擎时，可以直接调用 ICTCLAS 分词；当用 Java 开发时，则需要在静态初始化段中加载它，使用 JNI 本地接口调用 ICTCLAS.DLL，实现 Java 环境下的分词。
得到的结果中标点符号已经被删除。 2.1.2 CJKAnalyzer 中文分析器
CJKAnalyzer 中文分析器根据汉语中 2 个字组成一个
词居多的特点，实现对中文的二元切分，即将句子中每相邻的 2 个字作为一个词，同时使用 StopFilter 过滤器以及
自己添加停用词表完成过滤功能。二元切分结果存在很大
更新，自动编译更新过的词库到二进制版本并加载。 2.2.4 mmseg4j 分析器

国科大自然语言处理作业词语切分 (2)

国科大自然语言处理作业词语切分引言概述：自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，而词语切分是其中的一个基础任务。

国科大自然语言处理作业中，词语切分是一个重要的实践项目。

本文将从五个大点出发，详细阐述词语切分的相关内容。

正文内容：1. 词语切分的定义和意义1.1 词语切分的定义：词语切分是将连续的文本序列切分成有意义的词语的过程。

它是自然语言处理中的基础任务，对于后续的语义分析、机器翻译等任务具有重要意义。

1.2 词语切分的意义：词语切分可以提取文本中的重要信息，帮助理解文本的含义。

对于机器翻译等任务，准确的词语切分可以提高翻译的质量和准确性。

2. 词语切分的方法和技术2.1 基于规则的方法：基于规则的方法是通过定义一系列规则来切分词语，例如根据空格、标点符号等进行切分。

这种方法简单直观，但对于复杂的语言现象处理效果有限。

2.2 基于统计的方法：基于统计的方法利用统计模型来学习词语切分的规律，例如使用隐马尔可夫模型（HMM）等。

这种方法可以处理复杂的语言现象，但需要大量的标注数据和计算资源。

2.3 基于深度学习的方法：基于深度学习的方法利用神经网络模型来学习词语切分的规律，例如使用循环神经网络（RNN）等。

这种方法可以自动学习特征，并在大规模数据上取得较好的效果。

3. 词语切分的挑战和问题3.1 歧义性：词语切分中存在歧义性，即一个文本序列可以有多种切分方式。

如何解决歧义性成为一个挑战。

3.2 未登录词：未登录词是指在训练数据中未出现的词语，如何准确切分未登录词也是一个问题。

3.3 外文词语：在中英文混合的文本中，如何准确切分外文词语也是一个挑战。

4. 词语切分的评价指标4.1 准确率：准确率是指切分结果中正确切分的词语数量与总切分词语数量的比例。

4.2 召回率：召回率是指切分结果中正确切分的词语数量与标准切分结果中的词语数量的比例。

4.3 F1值：F1值是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了切分结果的准确性和完整性。

文分词处理方法

文分词处理方法
文本分词处理是将一段中文文本按照一定规则进行拆分，拆分为一个个独立的词语或词组。

分词处理是中文NLP中的一个重要环节。

常用的文本分词方法有一元切分、二元切分、最大匹配等。

其中最大匹配法是常用的一种，其步骤如下：
1. 确定分词的最大长度，例如5个字。

2. 从前到后逐个取出5个字符组成字符串，判断它是否为词语，若是则取出，否则将它的最后一个字去掉，重新判断。

3. 重复第2步，直到处理完整个文本。

例如，对于“我爱北京天安门”的分词过程如下：
最大长度为3，首先取出“我爱北”、“爱北京”、“北京天”、“天安门”，发现都是词语，输出结果为“我爱北京天安门”。

分词后的结果在文本分类、情感分析、关键词提取等任务中均有广泛应用。

子词切分方法、模型训练方法、装置和电子设备[发明专利]

专利名称：子词切分方法、模型训练方法、装置和电子设备专利类型：发明专利
发明人：柴业坤,王硕寰,孙宇
申请号：CN202111656289.9
申请日：20211230
公开号：CN114492426A
公开日：
20220513
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本公开提供了一种子词切分方法、模型训练方法、装置和电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习技术领域。

具体实现方案为：获取待切分的文本序列，其中，文本序列包括多个元素；获取初始状态概率、观测概率和状态转移概率，其中，候选状态用于表征元素是否为切分边界；根据初始状态概率、观测概率和状态转移概率，从候选状态中确定元素的目标状态；根据元素的目标状态，对文本序列进行切分，得到多个子词。

由此，可考虑到元素的上下文和相邻元素之间的转移关系实现子词切分，可消除相关子词切分技术中相邻元素之间的独立性假设，适用于任意语言或领域的文本序列的子词切分，泛化性较好。

申请人：北京百度网讯科技有限公司
地址：100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦二层
国籍：CN
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Python入门练习（一）：基于全切分，一元语法模型的汉语分词

Python⼊门练习（⼀）：基于全切分，⼀元语法模型的汉语分词1.<beautiful data>中的例⼦，由于没有中⽂语料库，故⽤英⽂串代替，思路⼀样（如将finallylast）切分成['finally','last']2.代码切分模块代码import operatordef segment(text):"Return a list of words that is the best segmentation of text."if not text: return []candidates = ([first]+segment(rem) for first,rem in splits(text))return max(candidates, key=Pwords)def splits(text, L=20):"Return a list of all possible (first, rem) pairs, len(first)<=L."return [(text[:i+1], text[i+1:])for i in range(min(len(text), L))]def Pwords(words):"The Naive Bayes probability of a sequence of words."return product(Pw(w) for w in words)def product(nums):"Return the product of a sequence of numbers."return reduce(operator.mul, nums, 1)class Pdist(dict):"A probability distribution estimated from counts in datafile."def__init__(self, data=[], N=None, missingfn=None):for key,count in data:self[key] = self.get(key, 0) + int(count)self.N = float(N or sum(self.itervalues()))self.missingfn = missingfn or (lambda k, N: 1./N)def__call__(self, key):if key in self: return self[key]/self.Nelse: return self.missingfn(key, self.N)def datafile(name, sep='\t'):"Read key,value pairs from file."for line in file(name):yield line.split(sep)def avoid_long_words(key, N):"Estimate the probability of an unknown word."return 10./(N * 10**len(key))N = 1024908267229 ## Number of tokensPw = Pdist(datafile(r'C:\Python26\Myngrams\count_1w.txt'), N, avoid_long_words)2.注意：在Myngrams 添加⼀个空的__init__.py3.验证from Myngrams import MysegmentMysegment.segment('finallylast')['finally', 'last']Mysegment.segment('unregardedsitdown')['un', 'regarded', 'sitdown']由于训练语料中没有unregarded这个词，加上sitdown当成⼀个词的概率》P(sit)P(down)所以这个结果分错了。

核心词自动分阶的一种计算模型——以纳西族玛丽玛萨话为例

核心词自动分阶的一种计算模型——以纳西族玛丽玛萨话为
例
陈保亚;李子鹤;汪锋;杜兆金;张静芬
【期刊名称】《云南民族大学学报（哲学社会科学版）》
【年(卷),期】2012(029)005
【摘要】核心词分阶是判定同源关系的必要步骤.基于大规模语音对应数据库,我们提出并讨论一种算法模型,该模型计算核心词的核心程度,自动调整高阶核心词集和低阶核心词集,使得两阶词集在已知为同源关系的语言中,其分布与已知为接触关系的语言显著不同,即通过算法调整核心词集,使得有阶分布的显著性增加.这个算法模型的基本思路分为两个密切相关的部分:核心程度算法和两阶核心词调整算法.【总页数】6页(P121-126)
【作者】陈保亚;李子鹤;汪锋;杜兆金;张静芬
【作者单位】北京大学中文系北京大学中国语言学研究中心,北京100871;北京大学中文系北京大学中国语言学研究中心,北京100871;北京大学中文系;北京大学中文系;北京大学中文系
【正文语种】中文
【中图分类】H257
【相关文献】
1.文化网络:族群谋求权利与权力的实践——以汝柯村玛丽玛萨人为个案研究 [J], 郭志合
2.浅谈”玛丽卡”及”萨卡丽玛”FPSO改装船体材料订货问题 [J], 吴健林
3.多种宗教并行不悖的民间信仰体系--以云南维西玛丽玛萨人为例 [J],
4.纳西语玛丽玛萨方言音系研究 [J], 杨大雪
5.多种宗教并行不悖的民间信仰体系——以云南维西玛丽玛萨人为例 [J], 丁柏峰;逯文杰;
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