正向最大匹配和反向最大匹配
彝文网页文本分词平台
彝文网页文本分词平台孙善通;王嘉梅;李炳泽;胡刚【摘要】在机器翻译、自动分类、搜索引擎等技术中,彝文分词具有很重要的作用,同时也是彝文信息处理至关重要的环节.本文以当前的彝文分词技术为基础,通过构建彝文词库,并用彝文网页获取平台抓取彝文网页文本,结合彝文特有的优势,从分词词库、分词算法、结构流程、系统界面和模块、实验结果等方面进行了详细的分析,最终实现彝文网页文本分词平台.最后的结果表明,本平台分词准确率较高,实用性和通用性也较好.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)011【总页数】4页(P243-246)【关键词】彝文网页;词典分词;词库;彝文分词;分词平台【作者】孙善通;王嘉梅;李炳泽;胡刚【作者单位】云南民族大学电气信息工程学院,昆明650500;云南民族大学电气信息工程学院,昆明650500;云南民族大学电气信息工程学院,昆明650500;云南民族大学电气信息工程学院,昆明650500【正文语种】中文进入21世纪以来, 信息技术越来越发达, 越来越多的科研人员投入到彝文的信息处理工作中, 使得彝文信息的处理发展迅速[1]. 但要达到自动化的目标, 语言处理阶段就是必经环节. 计算机文字信息处理发展至今, 汉语分词研究最为完善, 其他主要少数民族语言分词研究, 例如藏文、泰文、蒙文等发展也较好, 而彝文分词的研究相对滞后[2]. 彝文自动分词对于将来的彝语信息处理中的文字识别的自动化、文本的校对自动化、词汇获取自动化以及实现彝文的翻译自动化等等都是很好的铺垫, 同时也为以后的彝文信息处理奠定了良好的基础.处理彝文自然语言时, 彝文词是以基本操作单位以及重要的信息载体出现的, 不仅在自然语言信息处理中还包括人工智能应用研究中, 彝文分词都很重要, 具有不可替代的实用价值[3]. 众所周知, 计算机语言中的彝文文字信息处理所涉及到的信息检索、语义分析、语法分析再加上机器翻译等等, 这些方面应用到的基本语言信息处理单位都是以彝文词为基础, 但是彝文词与词之间的切分标志显得不那么明显,这样给彝文信息检索的开展、机器翻译、语义分析等方面的处理增加了一定的难度, 这就要求彝文信息处理之前关键是解决彝文中词与词之间的切分问题[4]. 本文以对彝文语言文字分析为基础, 具体地由彝文语料库设计、算法、分词规则、性能测试、结构流程等方面对彝文网页文本分词平台的设计与实现进行了探讨, 对彝文网页文本分词平台的研究进行尝试性探索.从某种意义上来说, 彝语与汉语具有一定的相似之处, 比如说字的大小, 两者基本相同, 汉语中的“方块字”, 在彝语中则称为“石块字”[5]. 此外, 都是以字为分界, 词与词之间的界限都不是特别明显, 彝语与汉语分写时都不是把词作为基准[6]. 与此同时, 彝语词不同于汉语, 彝语词的分词标志很模糊, 没有显而易见的词头和词尾等标志.本文在相关彝文专家研究的基础上, 借鉴前人彝文分词研究经验, 并基于彝文网页词语的特点, 查阅相关彝文资料, 最终确定了彝文词条来源, 同时制定彝文词库设计原则[7]. 收集的词条主要来源于《彝汉四音格词典》、《彝汉字典》、《彝语大词典》、《彝族比尔词典》、《滇南彝文字典》、《彝文字集》、《彝文字典》, 词库最终收集了约8万多条彝文词. 词库有教育科学、数学物理、生理卫生等17个分类, 除此之外还包含相对应的中文、英文、词性和拼音信息, 如图1所示.如今相对主流的分词算法主要有如下三种: 第一种是基于词典分词; 第二种是基于统计分词; 第三种是基于理解分词[8]. 基于理解的分词算法实现相对困难, 以下仅对基于词典分词分词算法和基于统计的分词算法做详细介绍.2.1基于词典的分词算法基于词典匹配的分词算法(又称为“字符串匹配分词算法”或“机械匹配分词算法”等), 相应的词典是许多适用的分词系统的必备工具, 根据提供的词典进行匹配来识别每句话中出现的词语. 使用词典匹配的分词算法有多种, 其中包括正向最大匹配、反向最大匹配、全切分、最少词切分等. 对于词典匹配分词算法, 我们以正向最大匹配分词算法为例:正向最大匹配分词(FMM)是最简单的一种分词算法. 该算法首先构建词典, 并设计基于该词典的第二种匹配算法. 然后按照如下过程进行分词:第一, 假设S为准备切分的语句, W为词串切分的最终结果;第二, 假设为将要切分的位置, 对进行初始化设置, 设为1, 且;第三, 将字串S中切分出的最长词w放在词串W之后, 位置的值变为;第四, 返回到第三步, 当位置变到字串S结尾时终止.2.2 基于统计的分词算法分词也可以看作是一个对应问题, 给定一个彝文序列, 找对应的词序列. 设待切分的彝文字串为, 彝文字串S对应的某一种切分方式为彝文词串. 切分方式W的概率:如上文所描述的, 全切分就是将句子的每一种切分方式罗列出来, 根据统计学的方法求出最大可能性的切分方式, 即求出一个最大的P(W|Y). 条件概率P(Y|W)对于每一种切分方式都一样, 均为1. 而P(Y)是每一种切分概率计算的共同项, 可以去掉.因此, 可以直接求P(W). 对于统计分词算法, 我们以最大概率分词算法为例:假设W为某一词串, 且W中的词与词是相互独立互不相关的, 则在使用最大概率分词算法求解P(W)的计算公式如下:当使用最大概率分词算法时, 分词的最终结果是以概率最大的为准的. 对于具体的某个词的概率计算, 则使用如下公式:彝文分词基本的原则是切分出的彝文词在最大程度上保持长度, 使得切分出的彝文词的数量减到最少. 本文根据彝文网页文本的特点, 采用基于词典与统计相结合的彝文分词法.由彝文网页文本分词平台软件大小和实现切分目标来看, 彝文网页文本分词平台运行所需的硬件条件要求并不高, 在普通的笔记本和台式机上都可以流畅运行, 操作系统选择的是微软的Windows7. 结合本平台相关功能模块的实现需求, 软件开发时选用C++进行开发设计, 并利用Microsoft Visual Studio 2010平台来实现彝文分词设计开发.3.1核心代码彝文网页文本分词平台结构如图2所示.彝文网页文本分词平台主要包括5个部分: 认字、认词、分词、断句和词库维护. 第一认字: 彝文网页文本分词平台对所获取的彝文网页文本进行彝文字体识别; 第二认词: 彝文网页文本分词平台根据彝文词库对获取的彝文文本进行认词; 第三分词: 彝文网页文本分词平台对获取的彝文文本进行分词并输出分词结果; 第四断句: 彝文网页文本分词平台对获取的彝文文本进行断句处理; 第五词库维护: 词库维护人员通过添加、删除等手段对彝文词库进行管理及维护, 且提供词库的导入、导出功能.彝文网页文本分词核心代码如下:if (出现过的词.Count > 0)for (int kk = 0; kk < 出现过的词.Count; kk++){if (出现过的词[kk].ToString().Contains(dt.Rows[jj]["彝文"].ToString().Trim())|| dt.Rows[jj]["彝文"].ToString().Trim().Contains(出现过的词[kk].ToString())) 是否出现 = true;}if (!是否出现){出现过的词.Add(dt.Rows[jj]["彝文"].ToString().Trim());a.content = a.content.Replace(dt.Rows[jj]["彝文"].ToString(), " " +dt.Rows[jj]["彝文"].ToString() + "/" + dt.Rows[jj]["简称"].ToString().Trim()); }}最大值 = 1;}if (最大值 == 1)出现过的表.Add(dt.TableName);}}DataRow dr = dtt.Rows.Add();dr["id"] = 当前id;this.Invoke((EventHandler)delegate{dr["标题"] = drr["title"];});Random r = new Random();int ttt = r.Next(出现过的表.Count() - 1);3.2彝文网页文本分词平台模块和功能彝文网页文本分词平台采用C++进行编程实现, 基础类库选用微软的MFC方式来设计实现. 采用此方法编程实现的彝文网页文本分词平台不仅可以保证源代码的稳定, 还可以保证彝文分词的高效性, 完全遵循面向对象型的程序设计思想. 彝文网页文本分词平台主要包括网页采集、词库管理和文本分词三个模块.(1) 网页采集模块网页采集可以获取彝文网页中文章的标题、发布时间、来源及其对应的URL, 并且通过对标题的搜索可以快速找到想要查询的信息, 双击每一行都可以显示该行文章的详情信息. 图3为网页信息采集界面.(2) 词库管理模块词库管理模块可以通过中文、彝文关键词或者类别词汇进行检索, 同时也可以导入新的词条来对词库进行更新管理, 如图4所示.(3) 文本分词模块文本分词模块对采集到的彝文网页文本进行分词, 框图中间部分为采集到的彝文网页文本内容, 下面为对应的分词后的文本, 词与词之间用反斜杠“/”分开, 并在其后注明分词后的词性. 通过对一段彝文文本的切分测试, 效果如图5所示.3.3测试结果因为彝语没有和汉语一样标准的分词参考, 所以在对本彝文网页文本分词平台进行测试时是以人工分词结果为标准来进行的. 为了保证测试的科学性, 选取了不同种类的网页文本进行测试, 准确率达到了90%以上, 切分速度也较快, 测试达到了预期的效果. 与西南民族大学开发的只采用词典分词算法的彝文分词系统相比较, 本平台由于采用的是基于词典和统计的彝文分词算法, 虽然在切分速度上相对较慢, 但分词准确率有了一定的提升.此外, 因为彝文网页内容涉及的面较广, 说明本彝文网页文本分词平台能够较好地切分不同的彝文信息, 这也在一定程度上系统的通用性很强. 而且本平台界面简单, 易于安装、更新和操作, 可扩展性和移植都较好. 但是也存在一定的不足, 没有对专有名词的识别, 同时歧义字段的处理也有待于进一步提高和完善.本文根据彝语语素、词汇、语法、语义等方而的特点和规律, 给出了彝文词库的设计思路和彝文网页文本分词规则, 在分析彝文网页文本特点的基础上选用了C++作为本平台的开发设计语言, 并在Microsoft Visual Studio 2010平台上编程实现. 理论上, 彝文网页分词平台采用词典分词法, 算法采用了正向最大匹配算法进行匹配分词; 实现上, 给出了彝文网页文本分词平台的功能模块、主要算法和实现流程. 最后对彝文网页文本分词平台进行了测试和分析, 测试结果表明, 本平台分词的速度较快, 准确率也较高, 但对于词库中未登录词的识别能力较差, 还需在后续的研究中不断改进. 本文为彝文网页信息处理在词性标注、信息检索、篇章理解、机器翻译、语义分析、语音合成等方而的应用与开发做了基础性的工作, 同时也为彝文网页资源的整理和彝文网页信息的挖掘提供了一种新的方法和工具.1 沙马拉毅.计算机彝文信息处理.凉山大学学报,2001 (12):4–8.2 沙友富.彝文分词系统的实现及性能评价.今日湖北旬刊, 2014.3 王成平.彝文信息处理自动分词技术的研究现状与难点分析.电脑知识与技术,2012,(4):944–946.4 金骋.信息处理用彝文特殊词类分词规则概述.大观周刊, 2013,(10):3.5 林春,王嘉梅,张建营,等.彝文网页敏感信息监测系统的研究.中国新通信,2013,(24).6 陈顺强,沙马拉毅.信息处理用彝文词性研究.民族语文, 2011,(4):49–51.7 刘赛,李益东.彝文文字识别中的文字切分算法设计与实现.中南民族大学学报(自然科学版),2007,26(3):70–72.8 陈顺强,马嘿玛伙.基于隐马尔科夫模型的彝文分词系统设计与开发.西南民族大学学报(自然科学版),2012(1): 146–149.。
人工智能自然语言技术练习(习题卷10)
人工智能自然语言技术练习(习题卷10)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]词性标注最困难的是：( )A)兼类词B)外来词C)新词D)未登录词2.[单选题]下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ ）。
A)不精确推理过程是从不确定的事实出发B)不精确推理过程最终能够推出确定的结论C)不精确推理过程是运用不确定的知识D)不精确推理过程最终推出不确定性的结论3.[单选题]我们在代价函数加入了L1，L2正则化，可以解决下面什么问题A)过拟合B)欠拟合C)完美拟合D)不确定4.[单选题]下列关于doc2vec算法的描述错误的是？（ ）A)DM 模型在给定上下文和文档向量的情况下预测单词的概率B)DM 模型在训练时，首先将每个文档的 ID 和语料库中的所有词初始化一个 K 维的向量C)DBOW 模型的训练方法是忽略输入的上下文，让模型去预测段落中的随机一个单词D)在预测单词的概率时，利用了部分文档的语义。
5.[单选题]ELMO的输入句子中每个单词对应几个EmbeddingA)1B)2C)3D)46.[单选题]预训练模型GPT的优点是什么A)引入了单向的Transformer效果得到提升B)使用双向的TransformerC)抛开了下文只用了上文信息D)使用了双向的LSTM做特征提取7.[单选题]一个文本语料库中我们要提取的特征可能是什么A)文本中词计数B)词的向量标注C)词性标注（Part of Speech Tag）D)以上所有8.[单选题]SVM中通过（）去寻找的最优的超平面A)支持向量机B)线性回归C)正则化D)逻辑回归9.[单选题]关于文本预处理的过程，下列描述错误的是（ ）。
A)文本分词是预处理过程中必不可少的一个操作B)词干提取是一个很粗略的去除单词两端词缀的过程C)词形还原是一个去除曲折的词缀且返回词典中包含的词的过程D)文本中的每个单词都能够表明文本的特征10.[单选题]batch_size一般设置为多少A)61B)62C)63D)6411.[单选题]直方图算法，其算法中有一个参数：K，K代表的是什么意义A)代价B)常数C)学习率D)不确定12.[单选题]ID3，C4.5，他们有什么,相同的地方？A)将信息增益比作为了选择特征的标准B)将信息增益作为了选择特征的标准C)将基尼系数作为了选择特征的标准D)都属于决策树算法13.[单选题]如果说文本中出现多意现象，需要把上下文连接起来，可以怎么做A)随机森林分类器B)卷积神经网络C)梯度爆炸D)上述所有方法14.[单选题]RNN可以将（）时间步带入到神经元计算A)先前B)之后C)丢失D)LSTM15.[单选题]激活函数也在不断的更新，以下哪个激活函数是在Relu的基础上优化的A)sigmoidB)tanhC)reluD)Leaky relu16.[单选题]现有一份大小为n的数据集，如果采用mini-batch的方式，那么它的大小应该是多少A)1B)mC)0D)大于2，小于m17.[单选题]以下哪个不是文本向量化的常用方法？A)EMB)CBOWC)BDOWD)DM18.[单选题]tf.to_float的作用是什么A)将张量转换为 float32 类型.B)转为64位浮点类型-float64C)转为32位整型-int32D)转为64位整型-int6419.[单选题]BP算法，其中的BP指的怎样传播？A)反向B)正向C)前后向D)全连接20.[单选题]导出数据Data到微软的Excel文件，pandas用到的方法是A)A: df.to_csv()B)B:df.to_excel()C)C: df.to_sql()D)D: df.to_json()21.[单选题]以下哪个是激活函数呢？A)sigmodeB)tanhC)EELUD)PLU22.[单选题]以下选项中关于拟合的问题，说法描述正确的是？A)过拟合的现象是训练集准确率低，而测试集准确率高B)欠拟合的现象是训练集和测试集准确率相近C)尽量不要出现适度拟合，会造成新数据准确率低D)欠拟合是指验证集和测试集的准确率都无法保证正常业务使用23.[单选题]符号主义是（）A)是人工智能的主流B)是人工智能的基础C)是人工智能的全部D)不是人工智能24.[单选题]CRF又叫什么A)拉索回归B)支持向量机C)隐马尔科夫D)条件随机场25.[单选题]XGBoost中对树上叶子节点的得分w的L2模平方，有什么目的A)为了避免过拟合B)为了避免欠拟合C)为了增加叶子节点个数D)不确定26.[单选题]不符合属性和数量类概念的规定的是A)味道：DEF=attribute|属性，taste|味道，&edible|食物B)气量：DEF=attribute|属性，tolerance|气量，&human|人C)班次：DEF=quantity|数量，amount|多少，&transport|运送D)比价：DEF=quantity|数量，rate|比率，price|价格27.[单选题]目前情感分类的研究主要有基于情感词典的情感分析和基于（ ）的情感分类方法。
数据库中的全文检索技术与应用
数据库中的全文检索技术与应用全文检索是一种常见的信息检索技术，它能够有效地对数据库中的文本内容进行快速搜索和匹配。
在计算机科学领域中，全文检索技术得到了广泛的应用，尤其是在数据库系统中。
本文将介绍数据库中的全文检索技术及其应用，并探讨其实际价值。
一、全文检索技术1. 索引技术全文检索的核心是索引技术，它通过对文本进行分词、过滤和排序等操作，构建出高效的索引结构，以便于快速搜索和匹配。
常见的索引技术有倒排索引、正排索引和文档倒排索引等。
- 倒排索引：倒排索引是一种根据单词来建立索引的技术，它将每个单词与出现该单词的文档进行映射，提供了快速的单词搜索和文档查找功能。
- 正排索引：正排索引将文档按照固定的顺序进行排列，便于通过文档ID快速访问文档内容。
- 文档倒排索引：文档倒排索引是综合使用倒排索引和正排索引的一种索引结构，它将文档的内容和元数据进行组合索引，在全文检索中起到更高效和更精确的作用。
2. 分词技术分词技术是对文本进行切割和拆分的过程，将文本划分成一个个有意义的词语，以便于建立索引和进行搜索匹配。
常见的分词技术有正向最大匹配、逆向最大匹配和最小颗粒匹配等。
- 正向最大匹配：正向最大匹配从文本的首字母开始逐步匹配，寻找与词典匹配的最长词组。
- 逆向最大匹配：逆向最大匹配从文本的尾字母开始逐步匹配，寻找与词典匹配的最长词组。
- 最小颗粒匹配：最小颗粒匹配将文本划分成最小的词语，以实现更细粒度的索引和搜索。
3. 相似度匹配相似度匹配是全文检索中常用的一种技术，它利用某种算法计算文本之间的相似程度，从而实现更准确的搜索和匹配。
常用的相似度匹配算法有余弦相似度、编辑距离和Jaccard相似系数等。
- 余弦相似度：余弦相似度通过计算两个向量之间的余弦值，衡量文本之间在向量空间上的相似程度。
- 编辑距离：编辑距离衡量两个文本之间从一个变成另一个所需的最少操作数，如插入、删除和替换等操作。
- Jaccard相似系数：Jaccard相似系数通过计算两个集合的交集与并集的比值，衡量文本之间的相似度。
智能问答系统调研
中文问答系统调研报告目录问答系统调研报告 (1)1 问答系统的价值体现 (3)1.1市场应用价值 (3)1.2 弥补了搜索引擎的不足 (3)1.3 总结 (3)2 问答系统的市场应用情况 (3)3 问答系统整体框架 (5)3.1 问答实现流程 (5)3.2问句分析模块 (6)3.2.1中文分词 (6)3.2.2关键词提取 (9)3.2.3关键词扩展 (10)3.2.4实体识别 (11)3.2.5问句分类 (12)3.3 信息检索模块 (13)3.3.1模式匹配 (13)3.3.2答案检索 (13)3.3.3知识图谱 (16)3.4答案抽取模块 (21)3.4.1基于规则的方法 (21)3.4.2基于统计的方法 (22)4 问答系统的应用场景 (23)4.1 任务型 (23)4.2 问答型 (24)4.3 语聊型 (24)5 调研总结 (30)1 问答系统的价值体现1.1市场应用价值问答系统是智能人机交互的技术基础，智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。
因此，各大公司都将智能聊天机器人作为未来的入口级别的应用在对待。
包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
1.2 产品技术价值1、搜索引擎的缺陷：一方面，用户所输入的搜索关键词或关键句，无法真实反映用户需求；另一方面，检索系统仅仅通过几个关键词的简单逻辑组合来返回答案。
两方面的误差造成检索结果很差。
检索结果不够简洁。
冗余信息使用户难以快速准确定位所需信息，造成时间和精力的浪费。
缺乏对用户问句的语义理解。
只靠关键词的索引或简单的匹配算法，并不能真正触及到问题的真实意思，使检索结果一般。
2、问答系统能针对搜索引擎缺陷的改进1）问答系统允许用户以自然语言的形式询问或者输入。
2）问答系统能直接返回答案，提供给用户简洁、有效的答案。
中文分词入门之最大匹配法
中文分词入门之最大匹配法发表于2009年01月12号由52nlp中文分词在中文信息处理中是最最基础的，无论机器翻译亦或信息检索还是其他相关应用，如果涉及中文，都离不开中文分词，因此中文分词具有极高的地位。
中文分词入门最简单应该是最大匹配法了，当年师兄布置给我的第一个学习任务就是实现最大匹配法的分词算法（正向、逆向）。
记得当时对自己参考学习最有帮助的是北大詹卫东老师“中文信息处理基础”的课件和源程序，不过他实现的是mfc程序，词表存储在数据库里。
自己实现时用纯c++实现，利用hash_map 存储词表。
这里我介绍一下相关的知识和一个简单的程序示例，部分参考自詹老师的讲义。
正向最大匹配法算法如下所示：（注：以上最大匹配算法图来自于詹老师讲义）逆向匹配法思想与正向一样，只是从右向左切分，这里举一个例子：输入例句：S1=”计算语言学课程有意思” ；定义：最大词长MaxLen = 5；S2= ” “；分隔符= “/”；假设存在词表：…，计算语言学，课程，意思，…；最大逆向匹配分词算法过程如下：（1）S2=”"；S1不为空，从S1右边取出候选子串W=”课程有意思”；（2）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”程有意思”；（3）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”有意思”；（4）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”意思”（5）查词表，“意思”在词表中，将W加入到S2中，S2=” 意思/”，并将W从S1中去掉，此时S1=”计算语言学课程有”；（6）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=”言学课程有”；（7）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”学课程有”；（8）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”课程有”；（9）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”程有”；（10）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”有”，这W是单字，将W 加入到S2中，S2=“ /有/意思”，并将W从S1中去掉，此时S1=”计算语言学课程”；（11）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=”语言学课程”；（12）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”言学课程”；（13）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”学课程”；（14）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=”课程”；（15）查词表，“意思”在词表中，将W加入到S2中，S2=“课程/ 有/ 意思/”，并将W从S1中去掉，此时S1=”计算语言学”；（16）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=”计算语言学”；（17）查词表，“计算语言学”在词表中，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ 课程/ 有/ 意思/”，并将W从S1中去掉，此时S1=”"；（18）S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。
给予规则的分词方法
给予规则的分词方法一、简介分词是自然语言处理中的重要任务之一，其目的是将连续的文本序列切分成词语序列。
为了达到准确的分词效果，人们提出了许多基于规则的分词方法。
这些方法基于各种规则和规则模板，通过匹配和替换的方式实现分词。
本文将介绍几种常见的给予规则的分词方法。
二、正向最大匹配法（Maximum Matching）正向最大匹配法是一种基于规则的分词方法。
其基本思想是从左到右按词典中最长的词开始匹配，直到无法继续匹配为止。
具体步骤如下：1. 从左到右取出文本中的一个词。
2. 从词典中找出以该词开头的最长词。
3. 如果找到了最长词，则将该词作为分词结果；如果没有找到最长词，则将该词作为单字分词结果。
4. 继续从文本中取出下一个词，重复上述步骤，直到文本全部分词完成。
三、逆向最大匹配法（Reverse Maximum Matching）逆向最大匹配法与正向最大匹配法相似，不同之处在于匹配方向。
逆向最大匹配法是从右到左按词典中最长的词开始匹配，直到无法继续匹配为止。
具体步骤如下：1. 从右到左取出文本中的一个词。
2. 从词典中找出以该词结尾的最长词。
3. 如果找到了最长词，则将该词作为分词结果；如果没有找到最长词，则将该词作为单字分词结果。
4. 继续从文本中取出下一个词，重复上述步骤，直到文本全部分词完成。
四、双向最大匹配法（Bidirectional Maximum Matching）双向最大匹配法是综合了正向最大匹配法和逆向最大匹配法的特点，将两种方法的结果进行比较，选择分词数量较少的一种作为最终结果。
具体步骤如下：1. 分别使用正向最大匹配法和逆向最大匹配法对文本进行分词。
2. 比较两种方法的分词结果，选择分词数量较少的一种作为最终结果。
五、基于规则的分词方法的优缺点1. 优点：a. 简单易实现：基于规则的分词方法不需要语料库训练，只需要构建好规则即可。
b. 分词速度快：由于基于规则的分词方法不需要进行复杂的计算，因此分词速度相对较快。
ik分词规则
ik分词规则一、ik分词概述ik分词是一款开源的中文分词工具，它基于词典和规则的方式进行分词。
ik分词的设计目标是面向搜索引擎的分词，因此在分词效果和性能上都有较好的表现。
二、ik分词的原理1. 正向最大匹配ik分词首先将待分词的文本按照最大词长进行切割，然后从左到右进行匹配，以找到最长的匹配词。
如果匹配成功，则将匹配词作为一个分词结果。
如果匹配失败，则将当前位置的字符作为一个单字分词结果。
然后从下一个位置继续匹配，直到匹配完整个文本。
2. 逆向最大匹配ik分词还支持逆向最大匹配的方式。
与正向最大匹配相比，逆向最大匹配是从右到左进行匹配。
同样地，逆向最大匹配也会找到最长的匹配词作为一个分词结果，如果匹配失败，则将当前位置的字符作为一个单字分词结果。
3. 正向最小匹配在正向最大匹配的基础上，ik分词还支持正向最小匹配的方式。
正向最小匹配是从左到右进行匹配，找到最短的匹配词作为一个分词结果。
如果匹配失败，则将当前位置的字符作为一个单字分词结果。
4. 逆向最小匹配类似地，逆向最小匹配是从右到左进行匹配，找到最短的匹配词作为一个分词结果。
如果匹配失败，则将当前位置的字符作为一个单字分词结果。
三、ik分词的应用1. 搜索引擎ik分词的设计目标之一就是面向搜索引擎的分词，在搜索引擎中广泛应用。
通过对搜索文本进行分词，可以提高搜索的准确性和效率。
2. 文本挖掘在文本挖掘任务中，ik分词可以将一段文本切分成若干个词语，便于后续进行文本特征提取、分类、聚类等操作。
3. 自然语言处理在自然语言处理任务中，ik分词可以将中文文本进行分词，以便于后续的词性标注、命名实体识别、句法分析等处理。
4. 中文信息检索ik分词可以对中文文本进行分词，以便于构建倒排索引，实现中文信息的快速检索。
5. 中文文本分析对于大规模的中文文本数据，ik分词可以将文本进行切分，以便于对文本进行统计分析、词频统计、关键词提取等操作。
结语ik分词是一款功能强大、性能优越的中文分词工具。
实验报告-中文分词
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。
自然语言处理之中文分词算法
自然语言处理之中文分词算法
中文分词算法主要有以下几种：
1. 正向最大匹配算法（Maximum Match Algorithm，MMA）：从左到
右匹配词典中最长的词，并不断缩小待匹配文本的长度，直到将整个文本
分词完毕。
2. 逆向最大匹配算法（Reverse Maximum Match Algorithm，RMM）：与正向最大匹配算法相反，从右到左匹配词典中最长的词。
3. 双向最大匹配算法（Bidirectional Maximum Match Algorithm，BMM）：同时使用正向和逆向最大匹配算法，比较两种结果，选择其中一
种较好的分词结果。
4. 最短路径分词算法（Shortest Path Algorithm，SPA）：将文本
看作一个有向有权图，通过最短路径的方式实现分词。
5. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）：将分词问题建
模为一个马尔可夫链，利用训练集中的统计信息来找到最可能的分词结果。
这些算法在实际应用中有各自的优劣势，通常需要结合具体的领域和
语料来选择适合的算法。
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。
分词算法java
分词算法java
在Java中，常用的分词算法包括:
1. 最大匹配算法(MM):
最大匹配算法是一种基于词典的分词算法，它将待分词的文本从左到右进行扫描，根据词典中的词语进行匹配，选择最长的匹配词作为分词结果。
该算法简单高效，但对于歧义词和未登录词处理较差。
2. 正向最大匹配算法(FMM):
正向最大匹配算法与最大匹配算法类似，但它从文本的起始位置开始匹配。
首先取待分词文本中的前n个字符作为匹配字符串(通常取词典中最长的词的长度)，如果这个字符串在词典中存在，则作为分词结果，否则取待分词文本的前n-1个字符，继续匹配，直到匹配到词典中的词为止。
3. 逆向最大匹配算法(BMM):
逆向最大匹配算法与正向最大匹配算法类似，但它从文本的末尾位置向前匹配。
首先取待分词文本中的后n个字符作为匹配字符串，如果这个字符串在词典中存在，则作为分词结果，否则取待分词文本的后n-1个字符，继续匹配，直到匹配到词典中的词为止。
4. 双向最大匹配算法(BiMM):
双向最大匹配算法结合了正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法的优点。
它
从文本的起始位置和末尾位置同时进行匹配，选择两个结果中词数较少的分词结果作为最终的分词结果。
以上是一些常见的分词算法，你可以根据自己的需求选择合适的算法进行分词处理。
同时，还可以使用一些开源的中文分词库，例如HanLP、jieba等，它们已经实现了这些算法，并提供了丰富的功能和接口供你使用。
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。
智能问答系统调研
中文问答系统调研报告目录问答系统调研报告 (1)1 问答系统的价值体现 (3)1.1市场应用价值 (3)1.2 弥补了搜索引擎的不足 (3)1.3 总结 (3)2 问答系统的市场应用情况 (3)3 问答系统整体框架 (5)3.1 问答实现流程 (5)3.2问句分析模块 (6)3.2.1中文分词 (6)3.2.2关键词提取 (9)3.2.3关键词扩展 (10)3.2.4实体识别 (11)3.2.5问句分类 (12)3.3 信息检索模块 (13)3.3.1模式匹配 (13)3.3.2答案检索 (13)3.3.3知识图谱 (15)3.4答案抽取模块 (21)3.4.1基于规则的方法 (21)3.4.2基于统计的方法 (22)4 问答系统的应用场景 (23)4.1 任务型 (23)4.2 问答型 (24)4.3 语聊型 (24)5 调研总结 (30)1 问答系统的价值体现1.1市场应用价值问答系统是智能人机交互的技术基础，智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。
因此，各大公司都将智能聊天机器人作为未来的入口级别的应用在对待。
包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
1.2 产品技术价值1、搜索引擎的缺陷：一方面，用户所输入的搜索关键词或关键句，无法真实反映用户需求；另一方面，检索系统仅仅通过几个关键词的简单逻辑组合来返回答案。
两方面的误差造成检索结果很差。
检索结果不够简洁。
冗余信息使用户难以快速准确定位所需信息，造成时间和精力的浪费。
缺乏对用户问句的语义理解。
只靠关键词的索引或简单的匹配算法，并不能真正触及到问题的真实意思，使检索结果一般。
2、问答系统能针对搜索引擎缺陷的改进1）问答系统允许用户以自然语言的形式询问或者输入。
2）问答系统能直接返回答案，提供给用户简洁、有效的答案。
分词规则设计
分词规则设计一、引言分词是自然语言处理中的重要任务之一，它将连续的文本序列切分成有意义的词语，对于后续的文本处理和分析具有重要意义。
本文将以分词规则设计为主题，探讨分词规则的设计原则和方法。
二、分词规则设计原则1. 最大匹配原则：优先选择最长匹配的词语作为切分结果，以尽可能保留词语的完整含义。
2. 正向最大匹配原则：从左到右进行匹配，尽可能选择最长的匹配结果。
3. 逆向最大匹配原则：从右到左进行匹配，尽可能选择最长的匹配结果。
4. 双向最大匹配原则：同时从左到右和从右到左进行匹配，选择匹配结果较少的一方作为最终切分结果。
三、分词规则设计方法1. 基于词典的分词规则设计：通过构建词典，将词语按照一定的规则进行切分。
可以根据词频、词性等信息进行切分结果的选择。
2. 基于统计的分词规则设计：通过统计大量的语料库数据，分析词语的共现关系和上下文信息，确定切分位置。
3. 基于规则的分词规则设计：根据语言的特点和语法规则，设计一系列切分规则，对文本进行切分。
四、分词规则设计实例1. 基于词典的分词规则设计实例：- 词典中包含单个词语，按照最大匹配原则进行切分。
- 词典中包含词语和词组，按照最大匹配原则进行切分，优先选择词语切分结果。
- 词典中包含同义词和近义词，根据上下文进行切分结果选择。
2. 基于统计的分词规则设计实例：- 利用统计方法确定词语的切分位置，如基于互信息和左右邻字频次进行切分。
- 利用隐马尔可夫模型进行分词，根据观测序列和状态转移概率确定切分结果。
3. 基于规则的分词规则设计实例：- 利用正则表达式进行分词，根据词语的特定模式进行切分。
- 利用语法规则进行分词，根据词性和句法结构进行切分。
五、分词规则设计的挑战和发展方向1. 歧义问题：同一个词语可能有多种不同的切分结果，如何选择最合适的切分结果是一个挑战。
2. 未登录词问题：对于未在词典中出现的词语，如何进行切分是一个难点。
3. 多语言分词问题：不同语言的分词规则存在差异，如何进行多语言的分词是一个发展方向。
中文分词算法
1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。
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。
给定串：我是中国人从左往右最长匹配优先：读入‘我’，一个字当然是一个词再读入‘是’，查表找‘我是’，不在表中，则‘我’是一个独立的词，‘是’还要下一步判断读入‘中’‘是中’肯定不在表内，那‘是’也是一个独立的词，‘中’还要下一步判断读入‘果’，‘中国’在表内再读入‘人’，’中国人‘也在表内，此时全部读完，’中国人‘是一个次结果就是：我是中国人从右往左也类似最近折腾毕业论文，搞得人没心情写blog了。
于是觉得不如把毕业论文里的东西贴出来当blog算了。
这里主要介绍了我自己的中文分词算法，我觉得它比现在开源代码比较多的中文匹配法要好多了。
这里的内容没有任何背景知识啥的，毕竟论文里的背景知道我也是从网上粘贴的，呵呵！因此这篇文章的内容可能适合做搜索引擎的人。
如果要了解中文分词算法在搜索引擎中的重要性，或者最大匹配法的思想与过程，请去网上搜吧，资料还是蛮多的。
1.1.1 最大匹配法分词的缺陷尽管最大匹配法分词是常用的解决的方案，但是无疑它存在很多明显的缺陷，这些缺陷也限制了最大匹配法在大型搜索系统中的使用频率。
最大匹配法的问题有以下几点：一、长度限制由于最大匹配法必须首先设定一个匹配词长的初始值，这个长度限制是最大匹配法在效率与词长之间的一种妥协。
我们来看一下以下两种情况：（1）词长过短，长词就会被切错。
例如当词长被设成5时，也就意味着它只能分出长度为5以下词，例如当这个词为“中华人民共和国”长度为7的词时，我们只能取出其中的5个字去词库里匹配，例如“中华人民共”，显然词库里是不可能有这样的词存在的。
正向最大匹配和反向最大匹配
正向最大匹配和反向最大匹配最近看了一下分词算法的东西，整理如下：下面介绍的分词算法中最简单的正向最大匹配和反向最大匹配。
这种两种方法都是机械分词方法，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。
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。
另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率定义比较抽象，举个例子来说明正向最大匹配和反向最大匹配。
例子:’今天来了许多新同事’1.正向最大匹配方式，最大长度为5今天来了许今天来了今天来今天====》得到一个词–今天来了许多新来了许多来了许来了来====》得到一个词–来了许多新同了许多新了许多了许了====》得到一个词–了许多新同事许多新同许多新许多====》得到一个词–许多新同事新同新====》得到一个词–新同事====》得到一个词–同事最后正向最大匹配的结果是：/今天/来/了/许多/新/同事/2.反向最大匹配方式，最大长度为5许多新同事多新同事新同事同事====》得到一个词–同事来了许多新了许多新许多新多新新====》得到一个词–新天来了许多来了许多了许多许多====》得到一个词–许多今天来了天来了来了了====》得到一个词–了今天来天来来====》得到一个词–来今天====》得到一个词–今天最后反向最大匹配的结果是：/今天/来/了/许多/新/同事/正向最大匹配和反向最大匹配的结果并不一定相同例子:’我一个人吃饭’1.正向最大匹配方式，最大长度为5我一个人吃我一个人我一个我一我====》得到一个词–我一个人吃饭一个人吃一个人一个====》得到一个词–一个人吃饭人吃人====》得到一个词–人吃饭====》得到一个词–吃饭最后正向最大匹配的结果是：/我/一个/人/吃饭/2.反向最大匹配方式，最大长度为5一个人吃饭个人吃饭人吃饭吃饭====》得到一个词–吃饭我一个人一个人个人====》得到一个词–个人我一一====》得到一个词–一我====》得到一个词–我最后反向最大匹配的结果是：/我/一/个人/吃饭/这次两种方式的结果就不一致了。
分词歧义和理解
P9******* 林家興中文文本自動分詞和標註第四章中文文本歧義字段切分技術分詞、歧義和理解漢語的自動分詞方法可以分爲：有詞典切分和無詞典切分。
有詞典切分方法主要是最大匹配（正向、逆向和雙向）、最少切分（切分後的詞數最少，又稱爲最短路徑）。
從切分處理的角度來看，切分歧義分爲交集型歧義、組合型歧義和混和型歧義。
假設“ABC”是一個由A、B、C三個漢字構成的字串，如果“AB”、“BC”都是詞，那麽電腦在切分時可以把“ABC”切分爲“AB/C”，也可以切分爲“A/BC”。
這種切分歧義稱爲交集型歧義。
如果“AB”是詞、“ABC”也是詞，那麽産生的切分歧義稱爲組合型歧義。
混和型歧義是包含交集型歧義和組合型歧義的切分歧義。
從切分歧義所處的語言環境來看，切分歧義分爲詞法級、句法級、語義級和語用級。
例如，“才能（才/能）”、“將來（將/來）”屬於詞法級；“的確切”屬於句法級（“他/的/確切/地址/在/這”、“這/塊/肉/的確/切/得/不錯”）；“白天鵝在湖裏游泳”屬於語義級；“乒乓球拍賣完了”則屬於語用級。
歧義分類有下列幾種：1）交集型歧義欄位僅由雙字詞構成，欄位中的每一個字都與其前後的漢字構成詞（欄位首字與其後字成詞、欄位末字與其前字成詞）。
例如圖1中的“成爲了”和“展現在世人”就分別是交集型的三欄位和五欄位，弧線表示詞的範圍。
2）組合型歧義欄位多字詞包含雙字詞，但不包含交集型歧義欄位。
如圖2所示。
3）多字詞與雙字詞交叉（如圖3所示）4）多字詞與多字詞的交叉和包含（如圖4所示）5）多字詞與交集型歧義欄位的交叉和包含（如圖5所示）6）雙字詞、多字詞和交集型歧義欄位共存（如圖6所示）詞類有幾種匹配的方式：正向最大匹配結果：企業/要/真正/具有/用工/的/自主權反向最大匹配結果：企業/要/真正/具有/用工/的/自/主權正向最小匹配結果：向/老/人/家/陳述/其/中/的/利/害反向最小匹配結果：向/老人家/陳述/其中/的利害最大匹配法分詞的缺陷儘管最大匹配法分詞是常用的解決的方案，但是它存在很多明顯的缺陷，這些缺陷也限制了最大匹配法在大型搜索系統中的使用頻率。
基于正向最大匹配的汉语分词
基于正向最大匹配的汉语分词赵晓凡;胡顺义【摘要】汉语自动分词技术是中文信息处理的关键技术,目前已经成为中文信息处理的瓶颈.正向最大匹配法是一种基于词典的分词方法,它能够有效地实现对中文文档的扫描,将文档分解成为词的集合,从而实现中文文本结构化的表示.【期刊名称】《安阳师范学院学报》【年(卷),期】2010(000)005【总页数】3页(P13-15)【关键词】中文信息处理;分词;最大匹配;长词优先【作者】赵晓凡;胡顺义【作者单位】安阳师范学院,计算机与信息工程学院,河南,安阳,455000;安阳师范学院,计算机与信息工程学院,河南,安阳,455000【正文语种】中文【中图分类】TP391汉语自动分词是对汉语文本进行自动分析的第一个步骤。
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、句法规则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,就需要以词为基本单位。
分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。
把连续的字串分隔成词串,就是分词系统需要做的工作。
基于字符串匹配的分词方法也即机械分词方法,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)。
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反向匹配;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;(2)反向最大匹配;(3)双向最大匹配;(4)最少切分(使每一句中切出的词数最小)。
对于机械分词方法,可以建立一个一般的模型,可表示为ASM(d,a,m),即Automatic Segmentation Model。
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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正向最大匹配和反向最大匹配
最近看了一下分词算法的东西，整理如下：
下面介绍的分词算法中最简单的正向最大匹配和反向最大匹配。
这种两种方法都是机械分词方法，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。
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。
另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率
定义比较抽象，举个例子来说明正向最大匹配和反向最大匹配。
例子:’今天来了许多新同事’
1.正向最大匹配方式，最大长度为5
今天来了许
今天来了
今天来
今天====》得到一个词–今天
来了许多新
来了许多
来了许
来了
来====》得到一个词–来
了许多新同
了许多新
了许多
了许
了====》得到一个词–了
许多新同事
许多新同
许多新
许多====》得到一个词–许多
新同事
新同
新====》得到一个词–新
同事====》得到一个词–同事
最后正向最大匹配的结果是：
/今天/来/了/许多/新/同事/
2.反向最大匹配方式，最大长度为5
许多新同事
多新同事
新同事
同事====》得到一个词–同事
来了许多新
了许多新
许多新
多新
新====》得到一个词–新
天来了许多
来了许多
了许多
许多====》得到一个词–许多
今天来了
天来了
来了
了====》得到一个词–了
今天来
天来
来====》得到一个词–来
今天====》得到一个词–今天
最后反向最大匹配的结果是：
/今天/来/了/许多/新/同事/
正向最大匹配和反向最大匹配的结果并不一定相同例子:’我一个人吃饭’
1.正向最大匹配方式，最大长度为5
我一个人吃
我一个人
我一个
我一
我====》得到一个词–我
一个人吃饭
一个人吃
一个人
一个====》得到一个词–一个
人吃饭
人吃
人====》得到一个词–人
吃饭====》得到一个词–吃饭
最后正向最大匹配的结果是：
/我/一个/人/吃饭/
2.反向最大匹配方式，最大长度为5
一个人吃饭
个人吃饭
人吃饭
吃饭====》得到一个词–吃饭
我一个人
一个人
个人====》得到一个词–个人
我一
一====》得到一个词–一
我====》得到一个词–我
最后反向最大匹配的结果是：
/我/一/个人/吃饭/
这次两种方式的结果就不一致了。