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。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。它是信息提取、信息检索、机器翻译、文本分类、自动文摘、语音识别、文本语音转换、自然语言理解等中文信息处理领域的基础。

双向最大匹配算法是两个算法的集合，主要包括:正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法．如果两个算法得到相同的分词结果，那就认为是切分成功，否则，就出现了歧义现象或者是未登录词问题。

正向最大匹配算法：从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切分出一个词。

逆向最大匹配算法：从右到左将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切分出一个词。

•算法描述

本文实现双向匹配算法，具体算法描述如下：

正向最大匹配算法MM：

//对纯中文句子s1的正向减字最大匹配分词

string CHzSeg::SegmentHzStrMM(CDict &dict,string s1)const

{

string s2="";//保存句子s1的分词结果

while(!s1.empty())

{

unsigned int len=s1.size();

//如果待切分的句子大于最大切分单元

//len=最大切分单元,否则len=句子的长度

if(len>MAX_WORD_LENGTH)

len=MAX_WORD_LENGTH;

//取s1句子最左边长度len为的子句子

string w=s1.substr(0,len);

//判断刚刚取出来的子句子是不是一个词

bool isw=dict.IsWord(w);

//当w中至少有一个中文字&&不能构成字的时候,减去最右边的一个中文字while(len>2&&isw==false)

{

///减去最右边的一个中文字

len-=2;

w=w.substr(0,len);

//再次判断减字后的w是不是构成一个词

isw=dict.IsWord(w);

}

s2+=w+SEPARATOR;

s1=s1.substr(w.size());

}//end while

return s2;

}

逆向最大匹配算法RMM：

//对纯中文句子s1的逆向减字最大匹配分词

string CHzSeg::SegmentHzStrRMM(CDict &dict,string s1)const

{

string s2="";//保存句子s1的分词结果

while(!s1.empty())

{

unsigned int len=s1.size();

//如果待切分的句子大于最大切分单元

//len=最大切分单元,否则len=句子的长度

if(len>MAX_WORD_LENGTH)

len=MAX_WORD_LENGTH;

//取s1句子最右边长度len为的子句子

string w=s1.substr(s1.length()-len,len);

//判断刚刚取出来的子句子是不是一个词

bool isw=dict.IsWord(w);

//当w中至少有一个中文字&&不能构成字的时候,减去最左边的一个中文字while(len>2&&isw==false)

{

//减去最左边的一个中文字

len-=2;

w=s1.substr(s1.length()-len,len);

//再次判断减字后的w是不是构成一个词

isw=dict.IsWord(w);

}

w=w+SEPARATOR;

s2=w+s2;

//分出一个词后的s1

s1=s1.substr(0,s1.length()-len);

}

return s2;

}

•详例描述：

逆向最大匹配思想是从右向左切分，以“对外经济技术合作与交流不断扩大”为例，详细描述算法如下：

输入例句：S1=“对外经济技术合作与交流不断扩大”；

定义：最大词长MaxLen = 6；S2= “”；分隔符= “/ ”；

逆向减字最大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=“断扩大”；

（2）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=“扩大”；（3）查词表，“扩大”在词表中，将W加入到S2中，S2=“扩大/ ”，并将W 从S1中去掉，此时S1=“对外经济技术合作与交流不断”；

（4）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=“流不断”；

（5）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=“不断”；（6）查词表，“不断”在词表中，将W加入到S2中，S2=“不断/ 扩大/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1=“对外经济技术合作与交流”；

（7）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=“与交流”；

（8）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=“交流”；（9）查词表，“交流”在词表中，将W加入到S2中，S2=“交流/ 不断/ 扩大/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1=“对外经济技术合作与”；

（10）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=“合作与”；

（11）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=“作与”；（12）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=“与”；（13）查词表，“与”在词表中，将W加入到S2中，S2=“与/ 交流/ 不断/ 扩大/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1=“对外经济技术合作”；

（14）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=“术合作”；