基于条件随机场的中文分词算法改进
基于统计语言模型的中文分词算法研究
基于统计语言模型的中文分词算法研究中文是世界上使用人数最多的语言之一，它的排列方式和英语等西方语言有很大的不同，因此分词是中文自然语言处理的重要一环。
中文分词的主要目标是将一段连续的中文文本切分成单个的词语。
目前，基于统计语言模型的中文分词算法是最为流行和使用广泛的算法。
本文将会探讨中文分词的基础知识，以及基于统计语言模型的中文分词算法的核心思想和实现方法。
一、中文分词的基础知识中文文本是由汉字组成的，中文词语并不像英语词汇那样有明显的边界。
因此，中文分词器需要解决的第一个问题就是识别出哪些汉字是组成词语的基本单元。
然后，再根据组合方式将词语划分出来。
中文分词可以分为基于规则的分词和基于统计的分词两种算法。
基于规则的分词算法是手动编写规则，根据这些规则来解决分词问题。
但是这种方法实现起来非常困难，因为包含规则的样本集必须足够大而且需要频繁更新。
而且，规则往往是比较复杂的，需要人工不断调整和改进。
基于统计的分词算法是通过分析一定量的语言样本集，建立起一个统计模型来解决分词问题。
这种方法不需要手动编写规则，而是通过分析大量的语言样本，了解自然语言的规律，然后再根据语言的规律来处理分词问题。
因此，基于统计的分词方法相对于基于规则的方法更加高效和精确。
二、基于统计语言模型的中文分词算法基于统计语言模型的中文分词算法并不是直接对每个汉字进行分词，而是在每个可能的词边界处赋予一个概率权重，然后取最大概率的词语作为对应的分词结果。
基于统计语言模型的分词算法包含三个主要组成部分：分词模型、特征提取和概率计算。
1. 分词模型分词模型是中文分词的核心模型，它可以对中文句子进行分词。
分词模型可以分为两种类型：基于统计的分词模型和基于规则的分词模型。
基于统计的分词模型通常基于最大概率模型或条件概率模型，常用的模型包括Hidden Markov Model （隐马尔可夫模型）和Conditional Random Fields（条件随机场）模型。
基于统计学习的中文分词算法研究与实现
基于统计学习的中文分词算法研究与实现1. 研究背景与意义中文自然语言处理一直是计算机科学领域研究热点之一，而中文分词作为中文自然语言处理的基础，对于中文信息处理的准确性和效率至关重要。
因此，如何实现中文分词算法成为了研究的重要方向之一。
而基于统计学习的中文分词算法由于其高效和准确的特点，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。
2. 统计学习原理统计学习是一种主要通过样本数据学习统计规律，进而进行模型预测和决策的机器学习方法。
在中文分词领域，统计学习方法主要包括条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）算法和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）算法。
2.1 CRF算法CRF算法是一种基于给定观测序列预测标签序列的判别式模型，相较于传统的隐马尔可夫模型，CRF算法不需要对序列进行假设，因此能更加准确地建立标签之间的依赖关系。
在中文分词中，CRF算法可以通过学习一系列特征函数和标签序列之间的联系来识别分词位置。
同时，CRF算法还可以应用于词性标注、命名实体识别等中文自然语言处理问题中。
2.2 HMM算法HMM算法是一种基于一定数目隐藏状态序列的概率模型，其主要思想是对一个观测序列建立一个与之对应的隐藏状态序列，再通过对两个序列之间的概率分布进行建模，从而得到概率最大的标签序列。
在中文分词领域，HMM算法通常基于字或者词的频率统计建立模型，并通过对模型参数的不断优化来提高分词准确率。
3. 中文分词算法实现3.1 数据预处理在进行中文分词算法实现前，首先需要进行数据预处理。
该步骤主要包括数据清洗、分词、标注等处理，以得到处理后的具有代表性的中文数据集。
3.2 特征选择特征选择是建立中文分词模型的关键步骤。
基于统计学习的中文分词算法主要通过选取能够有效区分不同中文词汇的特征来建立模型。
常用的特征选择方法包括：互信息、信息增益比、卡方检验、TF-IDF等。
用条件随机场CRF进行字标注中文分词（Python实现）
⽤条件随机场CRF进⾏字标注中⽂分词（Python实现）主题本⽂运⽤字标注法进⾏中⽂分词，使⽤4-tag对语料进⾏字标注，观察分词效果。
模型⽅⾯选⽤开源的条件随机场⼯具包“ ”进⾏分词。
本⽂使⽤的中⽂语料资源是SIGHAN提供的语料，⽬前封闭测试最好的结果是4-tag+CFR标注分词，在北⼤语料库上可以在准确率，召回率以及F值上达到92%以上的效果，在微软语料库上可以到达96%以上的效果。
第⼀部分条件随机场模型⼯具包安装说明在Linux或者Mac OS系统下，下载C++源代码安装包(这⾥⽤的是）之后，按照如下步骤进⾏安装：1.进⼊到代码主⽬录后，正常按照“configure & make & (sudo) make install就可以完成C++库的安装。
2.再进⼊到⼦⽬录python下，安装python包：python setup.py build & (sudo) python setup.py install，这个python库是通过强⼤的⽣成的。
3.安装完毕之后，可以在python解释器下测试，是否能成功import CRFPP，如果ok，则准备⼯作就绪。
注意：在安装过程中或者是后⾯的运⾏过程中（具体什么时候我忘记了），如果报出下⾯的错误：ImportError: libcrfpp.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory错误的原因是未能引⼊libcrfpp.so.0库，查找库⽂件存在，于是建⽴链接：32位系统 ln -s /usr/local/lib/libcrfpp.so.* /usr/lib/64位系统 ln -s /usr/local/lib/libcrfpp.so.* /usr/lib64/问题解决。
第⼆部分模型相关知识介绍在CRF++ example⾥有个seg⽬录，这个seg⽬录对应的是⼀个⽇⽂分词的样例，正好可以套⽤到我们的中⽂分词中来。
基于条件随机场CRFs的中文词性标注方法_洪铭材
行文本标注时 , 先对文本进行初始标注 , 然后按照规则获取的 次序应用规则进行标注 。 该方法在英文词性标注上取得了很 好的效果 。 其主要问题是学习规则的时间过长 。 针对这一问 题 , 周明等提出一个快速学习算法 , 使训练速度大大提高[ 2] 。
③基于统计的方法 。 基于统计的方法是目前应用最广泛 的词性标注方法 。 白栓虎提出基于统计的汉语词性自动标注 方法 , 使用二元语法模型 和动态 规划的 方法进 行汉语 的词性 标注 。当前 大部分汉语词性系统采用基于二元语法模型或三 元语法模型的隐马尔可夫模型 , 通过 EM 训练的方法 , 给每个 词和词性标签对分配一个 联合概率 , 通 过维特 比解码 的动态 规划方法来获取一个句子对应的最佳的词性标注序列 。 隐马 尔可夫模型的缺点是假设词的词性只与 词本身和它 前面的 n 个词有关 , 而与该词后 面的词 没有关 系 。 这个假 设与实 际情 况并不吻合 。 基于最大熵模 型的词 性标注 方法 , 有效地 利用 了上下文信息 , 在一定的 约束条 件下可 以得到 与训练 数据一 致的概率分布 , 得到了 很好标 注效果 。 但 是最大 熵模型 存在 一种称为“ label bias” 问题 的弱点[ 1] , 在 某些 训练 集上得 到的 模型可能会得到很差的标注效果 。 常见的基于统计的方法还 有神经元网络 、决策树 、线性分离网络标注模型等 。
词性标注是自然语言处 理的重 要内容 之一 , 是其他 信息 的标注正确率 , 其封 闭测 试和开 放测 试的 准确率 分别 为 98.
处理技术的基础 , 被广 泛地应 用于机 器翻译 、文字 识别 、语音 56%和 96.60 %, 兼类 词和未 登录 词的 标注 也取 得了 很好 的
基于CRF的中文分词
基于CRF的中⽂分词基于CRF的中⽂分词CRF简介Conditional Random Field：条件随机场，⼀种机器学习技术（模型）CRF由John Lafferty最早⽤于NLP技术领域，其在NLP技术领域中主要⽤于⽂本标注，并有多种应⽤场景，例如：分词（标注字的词位信息，由字构词）词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词）命名实体识别（识别⼈名，地名，机构名，商品名等具有⼀定内在规律的实体名词）本⽂主要描述如何使⽤CRF技术来进⾏中⽂分词。
CRF VS 词典统计分词基于词典的分词过度依赖词典和规则库，因此对于歧义词和未登录词的识别能⼒较低；其优点是速度快，效率⾼CRF代表了新⼀代的机器学习技术分词，其基本思路是对汉字进⾏标注即由字构词(组词)，不仅考虑了⽂字词语出现的频率信息，同时考虑上下⽂语境，具备较好的学习能⼒，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果；其不⾜之处是训练周期较长，运营时计算量较⼤，性能不如词典妇分词CRF VS HMM，MEMM⾸先，CRF，HMM(隐马模型)，MEMM(最⼤熵隐马模型)都常⽤来做序列标注的建模，像分词、词性标注，以及命名实体标注隐马模型⼀个最⼤的缺点就是由于其输出独⽴性假设，导致其不能考虑上下⽂的特征，限制了特征的选择最⼤熵隐马模型则解决了隐马的问题，可以任意选择特征，但由于其在每⼀节点都要进⾏归⼀化，所以只能找到局部的最优值，同时也带来了标记偏见的问题，即凡是训练语料中未出现的情况全都忽略掉条件随机场则很好的解决了这⼀问题，他并不在每⼀个节点进⾏归⼀化，⽽是所有特征进⾏全局归⼀化，因此可以求得全局的最优值。
CRF分词原理1. CRF把分词当做字的词位分类问题，通常定义字的词位信息如下：词⾸，常⽤B表⽰词中，常⽤M表⽰词尾，常⽤E表⽰单⼦词，常⽤S表⽰2. CRF分词的过程就是对词位标注后，将B和E之间的字，以及S单字构成分词3. CRF分词实例：原始例句：我爱北京天安门CRF标注后：我/S 爱/S 北/B 京/E 天/B 安/M 门/E分词结果：我/爱/北京/天安门CRF分词⼯具包上⾯介绍了CRF技术思想以及如何⽤于分词，下⾯将介绍如何在实际开发中使⽤CRF进⾏分词⼯作。
基于条件随机场的中文地名识别
维普资讯
中目 西部科 技 ２ ０ 年１ 月 （ 旬 ）第０ 卷 第２ 期 总第 １ ３ ０８ ０ 上 ７ ８ ５ 期
基于条件随机场的中文地名识别
王 凡 秀
（ 南工 业 大 学 ， 河 南 郑 州 ４ ０ ０ ） 河 ５ ０ ｉ
中文分词错误纠正算法与优化
中文分词错误纠正算法与优化中文分词是自然语言处理中的重要任务之一，它将连续的中文文本切分成有意义的词语，为后续的文本处理和语义分析提供基础。
然而，由于中文的特殊性，分词中经常出现错误，如歧义词的切分、未登录词的处理等。
因此，研究中文分词错误纠正算法与优化成为了一个热门的研究方向。
一、中文分词错误的原因分析中文分词错误主要源于以下几个方面：1. 歧义词切分：中文中存在大量的歧义词，即同一组汉字可以有多种不同的切分方式，例如“北京大学生喝进口红酒”。
正确的切分应该是“北京/大学生/喝/进口/红酒”，而错误的切分可能是“北京/大学/生/喝/进口/红酒”。
2. 未登录词处理：未登录词是指分词词典中没有收录的新词或专有名词。
由于中文的词汇量庞大且不断更新，分词词典无法及时收录所有的新词，因此会出现未登录词的情况。
例如，“微信红包”在分词词典中可能无法找到对应的切分规则。
3. 语料库不完备：中文分词算法通常依赖于大规模的语料库进行训练和模型构建。
然而，由于语料库的不完备性，某些特殊领域或方言的词语可能无法被准确地切分。
二、中文分词错误纠正算法为了解决中文分词中的错误问题，研究者们提出了一系列的算法和方法：1. 基于规则的方法：基于规则的方法通过事先定义一系列的切分规则来进行分词，例如最大匹配法和最短路径法。
这些方法简单易懂，但对于歧义词和未登录词的处理效果较差。
2. 基于统计的方法：基于统计的方法通过统计语料库中的词频和词组频率来进行分词。
这些方法可以较好地处理歧义词和未登录词，但对于语料库不完备的情况下会有一定的限制。
3. 基于机器学习的方法：基于机器学习的方法通过建立分类器或序列标注模型来进行分词。
这些方法可以通过训练大规模的语料库来提高分词的准确性和泛化能力，但需要较多的训练数据和计算资源。
三、中文分词错误纠正的优化除了算法层面的优化，还可以从以下几个方面对中文分词错误进行优化：1. 词典的更新：及时更新分词词典，收录新词和专有名词，以提高分词的准确性。
基于条件随机场的地质矿产文本分词研究
基于条件随机场的地质矿产文本分词研究陈婧汶;陈建国;王成彬;朱月琴【期刊名称】《中国矿业》【年(卷),期】2018(027)009【摘要】中文与英文不同,词与词之间没有类似空格的天然分隔符,致使中文分词成为中文信息处理中的难题.地质矿产文本中含有大量未登录地质专业术语,现阶段仍无效果较好的分词方法.本文探讨了一种基于双语料库条件随机场模型的方法对地质矿产文本进行分词,并与通用领域分词方法、单语料库条件随机场模型分词方法进行对比实验.实验表明,本文提出的方法在开放测试下分词效果明显优于其他方法,准确率为94.80％,召回率为92.68％,F-值为93.73％.本文对地质矿产文本进行了中文分词研究,既能够很好地识别未登录地质专业术语,又保证了普通词汇的识别率,为对地质领域的自然语言处理工作奠定了基础.【总页数】7页(P69-74,101)【作者】陈婧汶;陈建国;王成彬;朱月琴【作者单位】中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室,湖北武汉430074;中国地质大学(武汉)紧缺矿产资源勘查协同创新中心,湖北武汉430074;中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室,湖北武汉430074;中国地质大学(武汉)资源学院,湖北武汉430074;中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室,湖北武汉430074;中国地质大学(武汉)资源学院,湖北武汉430074;自然资源部地质信息技术重点实验室,北京100037;中国地质调查局发展研究中心,北京100037【正文语种】中文【中图分类】P5;G254.9【相关文献】1.基于数据量的文本分词算法选取的研究 [J], 王一蕾;吴英杰2.基于新词发现与词典信息的古籍文本分词研究 [J], 李筱瑜3.基于文本分词的检修申请单智能成票研究 [J], 康伟; 高丽媛; 蓝海波; 张锐; 丁华杰4.基于新词发现与词典信息的古籍文本分词研究 [J], 李筱瑜[1]5.基于文本分词技术的统计新闻稿模式研究 [J], 陈阳;谭立献因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于统计学习的中文分词技术研究
基于统计学习的中文分词技术研究随着互联网的快速发展，社交媒体、电子商务、在线新闻、搜索引擎等应用越来越多，对中文分词技术的需求也越来越迫切。
中文分词是指将一篇中文文本分成一个一个词汇的过程，是中文信息处理的基本工作之一。
例如，“这是一篇中文文章”应该被分成“这”、“是”、“一篇”、“中文”、“文章”五个词汇。
中文分词的技术路线有很多种，如机械分词、基于字典的分词、基于规则的分词、基于统计的分词等。
其中，基于统计学习的中文分词技术得到了广泛的应用和研究。
基于统计学习的中文分词技术主要是利用大规模中文语料库进行训练，在语料库中学习各种统计模型，并通过统计推断得出最优的分词结果。
常见的统计模型有隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
隐马尔可夫模型是一种基于马尔可夫链的统计模型，它的主要思想是假设每个汉字只与其前面的几个汉字有关，而与整篇文章的其他内容无关。
隐马尔可夫模型可以用来描述“隐含状态”与“观测序列”的关系，将分词过程看作是观测序列的标注过程。
例如，对于“这是一篇中文文章”，将其分成“这/是/一篇/中文/文章”这五个词汇的过程可以被看作是一种序列标注任务，标注结果即为隐含状态。
条件随机场是一种基于概率图模型的统计模型，主要用于序列标注等任务。
它的主要思想是将标注过程看作是一个马尔可夫随机场，既考虑前后文的依赖关系，也考虑各标注状态之间的相互影响。
相比于隐马尔可夫模型，条件随机场能够更好地捕捉中文文本中的上下文信息，从而提高分词准确率。
除了隐马尔可夫模型和条件随机场，还有一些其他的基于统计学习的分词模型，如最大熵模型、朴素贝叶斯分类器等。
这些模型都被广泛应用于中文分词领域，并且已经取得了一定的效果。
尽管基于统计学习的中文分词技术已经得到了广泛的应用和研究，但是它仍具有一些局限性。
例如，当遇到未见过的词汇时，模型很难正确划分。
基于条件随机场的中文分词方法
迟 呈英 于 长 远 战 学 刚
（ 宁科技大学 辽 摘 要 鞍 山 １ ４５ ） １０ １
提 出 了一 种 基 于条 件 随 机 场 （ ｏ ｄｔ Ｉｌ ａｄ ｍ Ｆｅ ｓ 简 称 Ｃ Ｆ 的 中文 分 词 方 法 。Ｃ Ｆ模 型 剃 用 词 的 上 Ｃ ｎｉｏａ Ｒ ｎ ｏ ｉｄ ， ｉ ｌ ！ Ｒ ） Ｒ
频 率 进 行 统计 ， 不 需 要 切 分 词 典 ， 而 因而 又 叫作 元 词 典 分 词 法
田 １
镊 式 采 件 雕 机 场
在 序 列 标 注 任 务 中 ， 机 变 量 Ｘ ＝ ｛ ， ， ｝ 示 可 随 Ｘ … Ｘ 表
或 统 计 取词 方 法 ， 主 要 包 括 基 于 引 马 尔 可 夫 模 型 、 于 最 大 其 基
生 成 的有 向 图模 型 （ ｏ —ｇ ｎ ｒｔ ｅｄｒ ｔｄｇａ ｈ ａ ｍｏ ｅ ） ｎ ｎ ｅ ｅａｉ ｉ ｃｅ ｒ ｉ ｌ ｄ ｌ ｖ ｅ ｐ ｃ ｓ
（） ｘ（ ∑ （ ，ｉ ） ＝ｅ ∑ ｐ ｃ Ｙ， ） ｘ
（ ２ ）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
所 固有 的“ 记 偏 置 ” 】 １ ｅ—ｂ ｓ （ｏｎ Ｌ ｆ ｒ ，０ １ 的 标 ［ （ａ ｌ ｉ ）Ｊｈ ａ ｅｔ ２ ０ ） ｂ ａ ｙ
是 只 依 赖 于 观 测 序 列 的 归 一 化 函 数 （ ｏｍａｚ ｇ ｎ ｒ ｌｉ ｉｎ
ｆｃｏ ） ａｔｒ
立假 设 ， 时 克 服 了 最 大 熵 马 尔 可 夫 模 型 （ ｘｍｕ ｎｒｐ 同 Ｍａ ｉ ｍ Ｅ ｔ ｙ ｏ Ｍａｋ ｖＭｏｅ，ＭＥ ｒｏ ｄＩ ＭＭ ） ｎ ｒｗ Ｍｃ ａ ｕ ２ ０ ） 其 他 非 （Ａ ｄｅ Ｃ ｌ ｍ，０ ０ 和 ｌ
别 出 一 个词 ） 按 照 扫 描 方 向 的 不 同 ， 匹配 分 词 方 法 又 可 分 。 串 为 正 向 和 逆 向 匹配 ； 照 优 先 匹 配 的 原 则 ， 分 为 最 大 和 最 小 按 可 匹 配 。ｂ 基 于 理 解 的 分 词 方 法 ： 种 分 词 方 法 是 通 过 让 计 算 ． 这 机 模 拟人 对 句 子 的 理 解 ， 到 识 别 词 的效 果 ， 称 人 工 智 能 达 也 法 。Ｃ基 于统 计 的分 词 方 法 ： 种 方 法 只 需 对 语 料 中 的 字 组 ． 这
基于深度学习的中文自动分词与词性标注模型研究
基于深度学习的中文自动分词与词性标注模型研究1. 引言中文自动分词与词性标注是中文文本处理和语义分析的重要基础任务。
传统方法在处理中文自动分词和词性标注时，通常采用基于规则或统计的方法，并且需要大量的特征工程。
然而，这些传统方法在处理复杂语境、歧义和未知词汇等问题时存在一定的局限性。
随着深度学习的发展，基于神经网络的自然语言处理方法在中文自动分词和词性标注任务上取得了显著的成果。
深度学习方法通过利用大规模的文本数据和端到端的学习方式，避免了传统方法中需要手动设计特征的问题，能够更好地解决复杂语境和未知词汇等挑战。
本文将重点研究基于深度学习的中文自动分词与词性标注模型，探讨这些模型在中文文本处理中的应用和效果，并对未来的研究方向进行展望。
2. 相关工作在深度学习方法应用于中文自动分词和词性标注之前，传统的方法主要基于规则或统计模型。
其中，基于规则的方法采用人工定义的规则来处理中文分词和词性标注任务，但这种方法需要大量人力投入且难以适应不同语境。
另一方面，基于统计模型的方法则依赖于大规模的语料库，通过统计和建模的方式进行分词和词性标注。
然而，这些方法在处理复杂语境和未知词汇时效果有限。
近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的中文自动分词和词性标注模型逐渐成为研究热点。
其中，基于循环神经网络（RNN）的模型如BiLSTM-CRF（双向长短时记忆网络-条件随机场）模型被广泛使用并取得了令人瞩目的效果。
该模型利用LSTM单元来捕捉输入序列的上下文信息，并利用条件随机场模型来建模序列标注问题。
此外，基于注意力机制的模型如Transformer也在中文自动分词和词性标注任务中取得了优异的表现。
3. 深度学习方法在中文自动分词中的应用中文自动分词是将连续的汉字序列划分为具有独立语义的词组的任务。
传统的基于规则或统计的方法在处理未知词汇和复杂语境时存在一定的限制。
而基于深度学习的方法通过端到端的学习方式，可以更好地捕捉上下文信息，并通过大规模的语料库进行训练，从而提高分词的准确性和鲁棒性。
基于随机森林的文本分类算法改进与性能评估
基于随机森林的文本分类算法改进与性能评估随机森林（Random Forest）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于文本分类任务中。
本文将介绍基于随机森林的文本分类算法的改进方式，并对其性能进行评估。
首先，我们需要了解随机森林算法的基本原理。
随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类。
每个决策树在训练时使用随机选择的特征子集进行训练，以增加模型的多样性。
最终的分类结果由多个决策树投票得到。
在改进随机森林的文本分类算法时，我们可以考虑以下几个方面：1. 特征选择：文本分类的性能很大程度上依赖于选择合适的特征。
传统的方法是使用词袋模型表示文本，并计算词频、TF-IDF 等特征。
然而，这些方法忽略了单词之间的关系。
我们可以考虑使用词嵌入（word embedding）技术来表示文本，将单词映射到低维向量空间中，从而保留了单词之间的语义信息。
2. 数据预处理：文本分类算法通常需要对原始文本进行一些预处理操作，例如分词、去除停用词、大小写转换等。
这些操作有助于提取文本的有用信息，同时减少噪声干扰。
此外，还可以考虑使用词形还原（lemmatization）和词性标注（part-of-speech tagging）等技术，进一步提高分类效果。
3. 参数调优：随机森林算法中的一些参数可以对分类性能产生重要影响。
例如，决策树数量、特征子集大小等。
我们可以使用交叉验证等技术来选择最佳参数组合，以提高算法的性能。
4. 集成策略：随机森林算法通常使用简单的多数投票策略来决定最终的分类结果。
然而，对于不平衡的数据集或某些特定的类别，这种策略可能会导致性能下降。
因此，我们可以考虑使用加权投票或基于置信度的投票策略，以提高分类准确率。
在对基于随机森林的文本分类算法进行性能评估时，我们可以采用以下指标：1. 准确率（Accuracy）：分类模型的预测结果与实际标签的一致性程度。
2. 查准率（Precision）：真正例（True Positive）占预测正例（Predicted Positive）的比例。
中文分词案例
中文分词案例中文分词是自然语言处理中的一个重要任务，其目的是将连续的中文文本切分成单个的词语。
中文分词在很多应用中都起到了关键作用，例如机器翻译、信息检索、文本分类等。
本文将以中文分词案例为题，介绍一些常用的中文分词方法和工具。
一、基于规则的中文分词方法1. 正向最大匹配法（Maximum Matching, MM）：该方法从左到右扫描文本，从词典中找出最长的词进行匹配，然后将该词从文本中删除。
重复这个过程，直到文本被切分完毕。
2. 逆向最大匹配法（Reverse Maximum Matching, RMM）：与正向最大匹配法相反，该方法从右到左扫描文本，从词典中找出最长的词进行匹配，然后将该词从文本中删除。
重复这个过程，直到文本被切分完毕。
3. 双向最大匹配法（Bidirectional Maximum Matching, BMM）：该方法同时使用正向最大匹配和逆向最大匹配两种方法，然后选择切分结果最少的作为最终结果。
二、基于统计的中文分词方法1. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）：该方法将中文分词问题转化为一个序列标注问题，通过训练一个隐马尔可夫模型来预测每个字的标签，进而切分文本。
2. 条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）：与隐马尔可夫模型类似，该方法也是通过训练一个条件随机场模型来预测每个字的标签，进而切分文本。
三、基于深度学习的中文分词方法1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：该方法通过使用卷积层和池化层来提取文本特征，然后使用全连接层进行分类，从而实现中文分词。
2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：该方法通过使用循环层来捕捉文本的时序信息，从而实现中文分词。
四、中文分词工具1. 结巴分词：结巴分词是一个基于Python的中文分词工具，它采用了一种综合了基于规则和基于统计的分词方法，具有较高的准确性和速度。
基于条件随机场(CRFs)的中文词性标注方法
基于条件随机场(CRFs)的中文词性标注方法
洪铭材;张阔;唐杰;李涓子
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2006(033)010
【摘要】本文提出一种基于CRFs模型的中文词性标注方法.该方法利用CRFs模型能够添加任意特征的优点,在使用词的上下文信息的同时,针对兼类词和未登录词添加了新的统计特征.在<人民日报>1月份语料库上进行的封闭测试和开放测试中,该方法的标注准确率分别为98.56%和96.60%.
【总页数】5页(P148-151,155)
【作者】洪铭材;张阔;唐杰;李涓子
【作者单位】清华大学计算机系知识工程组,北京,100084;清华大学计算机系知识工程组,北京,100084;清华大学计算机系知识工程组,北京,100084;清华大学计算机系知识工程组,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.词性标注的方法研究——结合条件随机场和基于转换学习的方法进行词性标注[J], 阴晋岭;王惠临
2.基于双层条件随机场的汉语词性标注方法研究 [J], 王艺帆;王希杰
3.基于条件随机场的无监督中文词性标注 [J], 孙静;李军辉;周国栋
4.基于层叠条件随机场的高棉语分词及词性标注方法 [J], 潘华山;严馨;周枫;余正
涛;郭剑毅
5.基于MapReduce的中文词性标注CRF模型并行化训练研究 [J], 刘滔;雷霖;陈荦;熊伟
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于BiLSTM-CRF的中文分词和词性标注联合方法
第 54 卷第 8 期2023 年 8 月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University (Science and Technology)V ol.54 No.8Aug. 2023基于BiLSTM-CRF 的中文分词和词性标注联合方法袁里驰(江西财经大学 软件与物联网工程学院，江西 南昌，330013)摘要：针对中文分词、词性标注等序列标注任务，提出结合双向长短时记忆模型、条件随机场模型和马尔可夫族模型或树形概率构建的中文分词和词性标注联合方法。
隐马尔可夫词性标注方法忽略了词本身到词性的发射概率。
在基于马尔可夫族模型或树形概率的词性标注中，当前词的词性不但与前面词的词性有关，而且与当前词本身有关。
使用联合方法有助于使用词性标注信息实现分词，有机地将两者结合起来有利于消除歧义和提高分词、词性标注任务的准确率。
实验结果表明：本文使用的中文分词和词性标注联合方法相比于通常的双向长短时记忆模型−条件随机场分词模型能够大幅度提高分词的准确率，并且相比于传统的隐马尔可夫词性标注方法能够大幅度提高词性标注的准确率。
关键词：双向长短时记忆模型；中文分词；词性标注；马尔可夫族模型；树形概率中图分类号：TP391.1 文献标志码：A 文章编号：1672-7207（2023）08-3145-09A joint method for Chinese word segmentation and part-of-speech tagging based on BiLSTM-CRFYUAN Lichi(School of Software and Internet of Things Engineering, Jiangxi University of Finance and Economics,Nanchang 330013,China)Abstract: For sequence tagging tasks such as Chinese word segmentation and part-of-speech tagging, a joint method for Chinese word segmentation and part-of-speech tagging that combines BiLSTM(bi-directional long-short term memory model), CRF(conditional random field model), Markov family model(MFM) or tree-like probability(TLP) was proposed. Part-of-speech tagging method based on HMM(hidden markov model) ignores the emission probability of the word itself to the part-of-speech. In part-of-speech tagging based on MFM or TLP, the part-of-speech of the current word is not only related to the part-of-speech of the previous word, but also related to the current word itself. The use of the joint method helps to use part-of-speech tagging information to achieve word segmentation, and organically combining the two is beneficial to eliminate ambiguity and improve the收稿日期： 2023 −02 −20； 修回日期： 2023 −03 −24基金项目(Foundation item)：国家自然科学基金资助项目(61962025，61562034) (Projects(61962025, 61562034) supported by theNational Natural Science Foundation of China)通信作者：袁里驰，博士，教授，从事自然语言处理研究；E-mail ：*****************DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2023.08.018引用格式： 袁里驰. 基于BiLSTM-CRF 的中文分词和词性标注联合方法[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2023, 54(8): 3145−3153.Citation: YUAN Lichi. A joint method for Chinese word segmentation and part-of-speech tagging based on BiLSTM-CRF[J]. Journal of Central South University(Science and Technology), 2023, 54(8): 3145−3153.第 54 卷中南大学学报(自然科学版)accuracy of word segmentation and part-of-speech tagging tasks. The results show that the joint method of Chinese word segmentation and part-of-speech tagging used in this paper can greatly improve the accuracy of word segmentation compared with the usual word segmentation model based on BiLSTM-CRF, and it can also greatly improve the accuracy of part-of-speech tagging compared with the traditional part-of-speech tagging method based on HMM.Key words: bi-directional long-short term memory model; Chinese word segmentation; part-of-speech tagging; Markov family model; tree-like probability分词的目的是将一个完整的句子切分成词语级别。
预测模型中的条件随机场算法优化
预测模型中的条件随机场算法优化随着人工智能技术的飞速发展，预测模型逐渐成为了各个行业中重要的研究方向。
预测模型可以根据已有数据对未来进行推断，为各种决策提供参考，例如风险评估、金融投资、产品推荐等。
而预测模型中的条件随机场算法，也成为了一种优秀的预测算法。
本文将介绍条件随机场算法的基本原理，并探讨如何优化条件随机场算法，以提高其预测准确率。
一、条件随机场算法的基本原理条件随机场算法是一种基于马尔可夫随机场的概率模型。
其主要思想是用特征函数来描述变量之间的依赖关系，进而计算变量的概率分布。
具体来说，条件随机场算法可以用以下的数学模型来表示：$$P(Y|X) = \frac{1}{Z(X)} \exp \left(\sum_{i=1}^{n}\sum_{k=1}^{K} \lambda_k f_k(y_{i-1}, y_i, x_i)\right)$$其中，$X$ 表示输入的观测序列，$Y$ 表示输出的状态序列，$f_k(y_{i-1}, y_i, x_i)$ 是一个特征函数，用来描述 $y_{i-1}$、$y_i$ 和 $x_i$ 的关系，$\lambda_k$ 表示特征函数的权值，$Z(X)$ 是一个规范化因子，用来保证概率的和为1。
通过上述数学模型，条件随机场算法可以计算出给定输入序列$X$ 下输出序列 $Y$ 的条件概率。
具体而言，条件随机场算法采用的是最大熵模型，通过对特定问题下的训练数据进行学习，来调整其特征函数的权值 $\lambda_k$ 。
最终，通过特征函数的权值调整，得出预测模型在给定输入序列下输出序列的分布概率，从而实现对未来的预测。
二、条件随机场算法的优化虽然条件随机场算法已被广泛应用，但存在着预测准确率不高、模型训练时间过长等问题。
针对这些问题，我们可以从以下几个方面优化条件随机场算法。
1. 特征函数选择特征函数的设计对条件随机场算法的预测准确率有着很大的影响。
优秀的特征函数应该覆盖尽可能多的有用信息，同时具有一定的区分性，不仅要描述变量之间的依赖关系，还需要考虑变量之间的交互作用。
基于改进的CRF算法的中文分词研究
基于改进的CRF算法的中文分词研究随着人工智能的发展，自然语言处理技术也越来越成熟，其中中文分词技术作为最基础的自然语言处理任务之一，显得尤为重要。
中文分词是将一段中文文本按照词的语义和句法结构进行切分，并进行词性标注。
而中文分词的难点在于，中文文本中不存在像英文单词之间有空格的分割符，因此会遇到歧义问题，例如：“我爱北京天安门”，“爱”既可以是动词也可以是名词，如何区分就需要中文分词算法来处理这一问题。
目前，基于条件随机场（CRF）的中文分词算法已经成为主流，CRF是一种基于判别模型的统计学习方法，在序列标注任务中，与隐藏马尔科夫模型（HMM）相比，CRF具有更好的泛化能力和鲁棒性。
但是，在实际应用中，CRF算法也存在一些问题，如训练时间过长，模型规模较大等，因此改进CRF算法一直是中文分词研究的一个热点领域。
一、CRF算法原理CRF是一种基于条件概率模型的判别式模型，它能够学习输入序列和输出序列之间的关系，从而对新的输入序列进行预测。
CRF模型基于给定输入序列，预测输出序列的条件概率。
它的数学表述如下：P(Y|X) = 1/Z exp(∑f(y, x) * λ)其中，Y表示目标输出序列，X表示输入序列，λ是模型参数，f(y, x)是定义在特征函数上的加权函数，它是CRF模型的核心组成部分。
f(y, x)函数通常包含了关于输入序列和输出序列的各种特征，如单词本身、上下文信息、词性等内容。
而在训练CRF模型中，需要最大化目标输出序列Y的条件概率，即最大似然估计。
在预测时，根据输入序列X，通过条件概率公式计算所有可能的输出序列，选择概率最大的序列作为预测结果。
二、CRF算法改进1.特征选择CRF算法中的特征函数通常会包含很多关于输入序列和输出序列的各种特征，特征数目过多会导致模型的计算量和复杂度过大，影响模型性能。
因此，在特征构造时需要注意选择更为重要的特征，对于不重要的特征可以进行筛选和剪枝，以达到减少特征数量、提高模型效率、加速训练过程的目的。
基于条件随机场的中文分词算法研究
基于条件随机场的中文分词算法研究随着中文自然语言处理的发展，中文分词作为一项基础任务，一直备受研究者的关注。
中文分词是将连续的汉字序列切分成有意义的词语序列，是其他自然语言处理任务的前提和基础。
而条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）作为一种统计模型，已经被广泛应用于中文分词任务中，并取得了显著的效果。
条件随机场是一种用于序列标注问题建模和推断的概率图模型。
它通过定义特征函数和特征权重来建模输入序列和输出标签之间的关系，并通过对特征函数进行归一化来计算标签序列出现概率。
在中文分词任务中，输入序列为待切分句子，输出标签为每个字对应是否为一个完整词语。
在基于条件随机场的中文分词算法研究中，特征函数设计是一个关键问题。
常用的特征函数包括单字特征、双字特征、前缀后缀特征、上下文特征等。
单字特征指每个汉字作为一个单独观测变量的特征函数，双字特征指相邻两个汉字作为一个观测变量的特征函数。
前缀后缀特征指汉字前后的前缀和后缀作为观测变量的特征函数。
上下文特征指当前汉字和上下文汉字组成观测变量的特征函数。
通过合理设计这些特征函数，可以捕捉到词语的内部结构和上下文信息，提高中文分词算法的准确性。
另一个关键问题是如何训练条件随机场模型。
通常使用最大似然估计或正则化最大似然估计来学习模型参数。
最大似然估计通过最大化训练集上标签序列出现概率来学习模型参数，而正则化最大似然估计在最大化标签序列出现概率的同时加入正则项来防止过拟合。
在实际应用中，基于条件随机场的中文分词算法通常需要解决未登录词和歧义问题。
未登录词是指在训练集中未出现过的新词语，而歧义问题是指一个汉字序列可能有多种切分方式。
为了解决这些问题，可以使用外部资源如词典、语料库等来增加特征信息，或者引入其他机器学习模型如深度学习模型来提高分词效果。
基于条件随机场的中文分词算法在中文自然语言处理领域中具有重要的应用价值。
它不仅可以用于信息检索、文本分类、机器翻译等任务，还可以作为其他自然语言处理任务的预处理步骤。
条件随机场模型的应用研究及改进
摘要 ： 些年 来， 近 条件概 率模 型的研 究得到 了很 大的发展 。在 对序列标 注类 问题进 行处理 时， 奈件模 型逐 渐开始取代 产
生式模型 ， 其应 用领域相 当广泛 ， 条件概 率模 型可应用到 图像识 别、 自然语言处理、 入侵检测等 问题 上。条件随机 场模 型
（ ｏ ｄ ｉ ａ Ｒ ｎ ｏ ｉｌ ， Ｒ ｓ 模型是条件模型 中的代表模 型 ， Ｃ ｎ ｉｏ ｌ ａｄ ｍ Ｆｅ ｓ Ｃ Ｆ ） ｔｎ ｄ 也是 条件模 型中现在研究得最 多的模型之 一。它避 免
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ Ｏ ｌＡｐ ｉａｔ ｎｓ ｏ ｎｐｌ ｉ ｆ Ｃｏ ｄｉｉ ｎａ ｃ ｏ ｄｏ Ｆｉ ｌ ｓ ａ ｔ ｍ ｒ ｖ ｍ ｎｔ
ＪＡ Ｇ Ｗｅ — ｉ， Ｕ Ｊ ｏｊ ｏ ，Ｈ ｎｘ ａ。 Ｌ ｅ Ｉ Ｎ ｎｚ Ｇ ｉ － ａ Ｕ Ｗｅ—ｕ ｎ ， ＩＦ ｉ ｈ ａ ｉ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｃ ｎ ｉ ｏ ａ ｒ ｂ ｂｌ ｄ ｌ ａｎ ｇ ｅ ｔｄ ｖ ｌ ｐ ｎｓ ｔ ｅ ｅｙ ａ ｓ ｈ ｏ ｄ ｔ ｎ ｌ ｄ ｌ ｒ ｄ ａｌ ｏ ｋ ｐ ａ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ： ｈ ｏ ｄ ｔ ｎ ｌ ｐ ａ ｉ ｔ ｍｏ ｅ ｓｇ ｉ ｒ ａ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｈ ｓ ｅ ｒ ．Ｔ ｅｃ ｎ ｉ ｏ ａ ｉ ｏ ｉ ｙ ｉ ｍｏ ｅｓｇ ａ ｕ ｌ ｔｏ ｌｃ ｆ ｙ ｇ ｎ ｒｔ ｅ ｍｏ ｅｓ ｉ ｅ ｕ ｎ ｅ ｌｂ ｌ ｇ ｐ ｏ ｌｍｓ ｔｃ ｖ ｒ ｉ ｅ ｒ ｎ ｅ ｏ ｐ ｌ ａ ｉｎ ，ｓ ｃ ｓｉ ｇ ｅ ｏ ｉ ｏ ｅ ｅ ａｉ ｄ ｌ ｎ ｓ ｑ ｅ ｃ ａ ｅ ｉ ｒｂ ｅ ．Ｉ ｏ ｅ ｓ ａ ｗ ｄ ａ ｇ ｆａ ｐ ｃ ｔ ｓ ｕ ｈ ａ ｍａ ｅ ｒ ｃ ｇ ｔ ｎ，ｎ ｔ ｒ ａ — ｖ ｎ ｉ ｏ ｎ ｉ ａｕ ａ ｌ ｌ ｎ ｎ ｇ ｒｃ ｓ ｉ ，ｉ ｔ ｉｎ ｄ ｔｃｉ ｔ ｅ ｓ ｅ ．Ｃ ｎ ｉ ｏ ａ ｇ ａ ｅｐ ｏ ｅ ｓ ｇ ｎ ｒ ｓｏ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｄ ｏｈ ｒｉ ｕ ｓ ｏ ｄ ｔ ｎ ｌ ｎ ｏ ｉ ｌ ｓｉ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔｔ ｅ ｏ ｏ ｄ ｔ ｎ ｄ ｅｓ ａ ｄ ｂ — ｎ ｕ ｏ ｎ ｓ ｉ Ｒａ ｄ ｍ Ｆ ｅｄ ｓ ｅ ｒ ｓ ｎ ａｉ ｆ ｎ ｉ ｏ ａ ｍｏ ｌ ｎ ｅ ｖ ｃ ｉ ｌ ｃ ｍｅ ｎ ｆｔ ｅ ｍｏ ｔｐ ｐ ｌｒｍｏ ｅｓ ｏ ｔ ｏ ｎ ｙ ｏ ｅｃ ｍｅ ｈ ｈ ｒ ｏ ｎ ｓ ｏ ｅ ｅ ａｉ ｅｍｏ ｅｓｂ ｔａｓ ｅｅ ｔ ｔｅ ｌ ｂ ｌ ｏ ｓｏ ｅ ｏ ｓ ｏ ｕａ ｄ ｌ ，ｆｒｉ ｎ ｔ ｌ ｖ ｒ ｏ ｓ ｔ ｅ ｓ ｏ ｃ ｍｉｇ ｇ ｎ ｒ ｔ ｄ ｌ ｕ ｌｏ ｄ ｆａｓ ｈ ａ ｅ ｈ ｏ ｔ ｆ ｖ ｂ ａ ｒｂ ｅ ｏ ｘ ｍｕ Ｅ ｔｏ ｙ Ｍｏ ｅ ．Ｔ ａ ’ ｈ ｔ Ｓｖ ｒ ｐ ｌｒ ｕ ｈ ｎ Ｃ ｓｉ ｓ ｄ ｆ ｒｓ ｅ ｉ ｃ ａ ｐ ｉａｉ ｎ ．ｉ ’ ｉ ｐ ｌ ｍ ｆＭａ ｉ ｍ ｎ ｒ ｐ ｄ １ ｈ ｔ ｓ ｗ ｙ ｉ ’ ｅ ｙ ｐ ｕ ａ ．Ｂ ｔ ｅ ＲＦ ｓｕ ｅ ｏ ｐ ｃ ｆ ｐ ｌ ｔ ｓ ｔ Ｓ ｓ ｏ ｏ ｗ ｉ ｃ ｏ ｆｕ ｄ ｔ ａ ｈ ｅ ｕ ｔ ｙ ｎ ｔ ｃ ｉｖ ｅｂ ｓ ．Ｓ ｖ ｒ ｐ ｃｆ ｐ ｌ ａ ｉｎ ｓ ｍｅ ｉ ｒｖ ｍｅ ｔ ｒ ｄ ｘ ｅ ｔ ｒ ｈ Ｆ ｏ ｎ ｈ ｔ ｅ ｒ ｓ ｌｓｍａ ｏ ｈｅ ｅ ｔ ｅ ｔ ｏｉ ｅ ｅｙ ｓ ｅ ｉ ｃ ｐ ｉ ｔ ｏ ｔ ａ ｈ ｎ ｉ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｓａ ｅｍａ ｅｅ ｃ ｐ ｅ ＣＲ ｓ ｏ ｆ ｔ
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Ｙａ ｔｉ ｈ ｎ ｏ ｇ２ ４ ０ ， Ｃ ｉａ ２Ｍｉｉ ｒ ｐ ｅｅ ｔｔ ｅ ｕ ｅｕｏ Ｄ ｉ ｈ ｎ Ｗｕ ａ ｂ ｉ ３ ０ ４， Ｃ ｉａ ｎａ Ｓ ａ ｄ ｎ ６ ０ １ ｈｎ ； ． ｌ ａｙＲｅ ｒｓｎａｉ ｓＢ ｒａ ｆ ｔ ｖ ＮＥ ｎＷｕ ａ ， ｈ ｎＨｕ ｅ ４ ０ ６ ｈｎ ）
摘 要 ：在 中文分词领 域 ，基 于字标 注 的方法得 到广泛 应用 ，通过 字标 注分 词 问题 可转换 为 序列标 注 问题 ，现在分 词效果 最好 的是 基于条 件随机场（ Ｒ ｓ的标 注模 型。作 战命 令 的分 词是进 行 Ｃ Ｆ） 作 战指令 自动生成 的基础 ，在 将 Ｃ Ｆ 模 型应用到作 战命令 分词 时，时间和 空 间复杂度 非常高 。为 Ｒｓ 提 高效率 ，对模 型进行 分析 ，根 据特征选 择算 法选取特 征子集 ，有效 降低 分 词的 时间与空 间开销 。 利用 Ｃ Ｆ 置 信度对 分词结果 进行后 处理 ，进 一步提高分 词精确度 。实验 结果表 明 ，特 征选择 算法 Ｒｓ
ｉ ａ ａ ｙ ｅ ｎ ｅ ｔ ｒ ｓ ｂ ｅ ｓ ｒ ｓ ｌ ｃ ｅ ｙ ｓ ｎ ｔ ｆ ａ ｕｒ ｓ ｌ ｃ ｉ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ， ｗｈ ｃ ｃ ｔ ｔ ｅ ｓ ｎ ｌ ｚ ｄ ａ ｄ ｆ ａ ｕ ｅ ｕ ｓ ｔ ａ ｅ ｅ ｅ ｔ ｄ ｂ ｕ ｉ ｇ ｈｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｅ ｔｏ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｉｈ ｕ ｈ
（， ，） Ｐ ｆ 为状态 转移特 征 函数 ； ｇ （， Ｘ 为状态特 征 函数 ； Ｙ ｋｖ ，） Ｊ
和 是 由训 练样本 得到 的特征权 重 ；ｋ为特 征
函数 编号 ；ｖ为 中的节点 。计算 特征权 重 函数 采用极 大似然 估计 方法 。Ｃ Ｆ 指数 模型 为凸 函数 ，可采 用迭代 Ｒ ｓ
ｃ ｍｍａ ｄ ｏ ｄ ｒ Ｓｏ ｅ ｏ ｈ ａ ｉｓ ｏ ｈｅａ ｔ — ｅ ｒ ｔｏ ｆｃ ｍｍａ ｄ ｏ ｄ ｒ ．Ｙｅ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓｉ ｎ ｆｔ ｅ ｂ ｓｃ ｆｔ ｕ ｏ ｇ ｎｅ ａｉ ｎ ｏ ｏ ｎ ｒｅ ｓ ｔｗｈｅ ｉ ｈ ｏ １ ｎ ｕｓｎｇｔ ｅｍ ｄｅ ｆ ｒｃ ｍｍａ ｄ ｏ ｄ ｒ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｏ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ， ｐ ｏ ｅ ｆｂ ｄｔｍ ｅａ ｄ ｓ ａ ｅ ｅｆｃ ｅ ｙ ａ ｅｅ ｃ ｕｎ ｅ ｅ Ｔｈ ｏ ｅ ｒ ｂｌｍｓｏ ａ ｉ ｎ ｐ ｃ ｆｉ ｉｎｃ ｒ ｎ ｏ ｔ ｒ ｄ． ｅｍ ｄ ｌ
ｒ ｓ ｌｓ ａ ｅ ｓ ｔｓ ａ ｔ ｒ ． ｅ ｕ ｔ ｒ ａ ｉ ｆ ｃ ｏ ｙ
Ｋｅ ｒ ： Ｃｈ ｎ ｓ ｒ ｅ ｍ ｅ ａ ｉ ｎ； Ｃｏ ｄｉｉｎ ｌＲａ ｄ ｍ ｉ ｌ ｓ ｆ ａｕ ｅｓ ｌ ｃｉ ｎ； ｃ ｎ ｉ ｎ ｅ ｙｗｏ ｄｓ ｉ ｅ ｅｗｏ ｄｓ ｇ ｎｔｔｏ ｎ ｔｏ ａ ｎ ｏ Ｆ ｅ ｄ ； ｅ ｔ ｒ ｅ ｅ ｔｏ ｏ ｆｄｅ ｃ
（ ＲＦ ） ａ ｇ ｒｉ ｔｅｂ ｓ ｔｇ ｅ ｈｃ ａ ｃ ｉｖ ｔｔ－ｆｔｅａｔ ｅｆｒ ｎ ｅ Ｔ ｅｓ ｇ ｎａｉｎ ｏ ｅ Ｃ ｓ ｔｇ ｅ ｓ ｈ ｅ ｔ ａ ｇ ｒｗ ｉｈｃ ｎａ ｈｅ ｅｓａｅｏ－ｈ —ｒ ｐ ｒ ｍａ ｃ ． ｈ ｅ ｍｅ ｔｔ ｆｔ ｏ ｏ ｈ
如今 随着 信息化 技术 的迅猛发 展 ， 互联 网上 的信息 量呈现 指数爆炸 的增长 趋势 ， 海量 文本信 息使得 文本 信息
的 挖 掘 成 为 迫 切 需 求 。 与 西 方 语 言 不 同 ，中 文 文 本 中并 不 存 在 词 的 分 隔 符 ，故 中文 分 词 【 是 中 文 信 息 处 理 的 基 ｊ
本 步骤 ，是 自然语 言处理 的经典 问题 。近 些年来 中文分词 得 到了长足 的发展 。主流 方法有传 统 的基于规 则 的 Ｊ 方 法和现 在流行 的基 于统计 的方法 。 统方法 如前 向最 大匹配 和反 向最 大匹配 等 ， 于统计 的方法 主要有支 持 向 传 基 量 机（ｕ ｐ ｒＶ ｃｏ ｃ ｉｅ Ｓ Ｍ）Ｊ隐马尔 科夫模 型（ ｄ ｅ ｒｏ ｄｌＨＭＭ） １ Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔｒ Ｍａ ｈｎ ， Ｖ 、 ＨｉｄｎＭａｋ ｖ Ｍｏ ｅ， ［和条件 随机场 （ ｏ ｄｔ ｎ ｌ ６ Ｃ ｎｉｏａ ｉ Ｒ ｎ ｏ ｉｌｓ Ｒ ｓ ａ ｄ ｍ Ｆ ｅ ，Ｃ Ｆ ） ｄ 等 。基于统计 的方法 建立在统 计推 断基础上 ，可得 到 比传统 方案更 高 的性 能 。随着 分词 算法 的不 断改进 ， 各分 词方法 的性能 已经相差 无几 。目前 达到最好 分词效 果 的是 基于 Ｃ Ｆ 的分词 模型 ， Ｃ Ｆ Ｒ ｓ 但 Ｒ ｓ 的主要 问题是其 训练效 率偏低 ，模型本 身决定 了其时 间复杂度 和空 间复杂度非 常高 ， 尤其 现在新 的语料 、词汇 不 断涌现 ，预先训 练好 的模 型不能适应 开放性语 料 ，模 型需要 及时更 新 ，高 速实时处 理 的分 词系统 成为迫 切要求 。 如何提 高其训 练效率 ，使之 适应快 速变化 的环境是 实现该模 型 的一 大挑战 。
方 法 找 到 全 局 最 优 解 。目前 常 用 的 是 有 限 记 忆 Ｂ Ｇ （ ｉ ｔｄｍｅ ｒ ｒｙ ｅ ，ｌ ｃ ｅ， ｏｄａｂＳ ａ ｎ ， ． Ｆ １ Ｆ ＳＬ ｍｉ ｍｏｙＢ ｏ ｄ ｎＦｅ ｈｒ ｌｆｒ ，ｈ ｎ ｏ Ｌ Ｂ ＧＳ ｅ ｔ Ｇ
迭代 方法 。 １２ 标 注 集 ．
用全 局归一化 的方 法 ，避 免产 生标记偏 移 问题 ，所 以在 中文分词 上优 于 ＨＭＭ 和最 大熵 马尔科夫模 型（ ｘｍ ｍ Ｍａ ｉ ｕ Ｅ ｔ ｐ ｒｏ ｄｌ ｎｒ ｙＭａｋ ｖＭｏ ｅ，ＭＥ ｏ ＭＭ） 等模 型 ，取得较 好 的效 果 ，其 中链 式 Ｃ Ｆ 在 中文 分词任 务 中最 常用 。在 给定 ｌ Ｒ ｓ 观察序 列条件 下 ，标 记序列 的条 件概率 为 ：
收稿 日期 ：２ １－５２ ；修 回日期 ：２ １－８２ ０ １０ ．４ ０ １０ ．３
第２ 期
顾 佼佼 等 ： 于 条件 随机 场 的 中文 分 词算 法 改进 基
１５ ８
１ 基 于条 件 随机 场 的算 法 改进
１１ 条 件 随 机 场 模 型 ．
Ｃ Ｆ 是 一 种 判 别 式 模 型 ，采 用 的是 无 向 图 分 布 ，没 有 严 格 的 独 立 性 假 设 ，可 以 任 意 选 取 特 征 ，而 且 因 为 采 Ｒ ｓ
引 入 标 注 集 可 把 分 词 问 题 转 化 成 序 列 标 注 问题 ， 于 １ 句 子 中 的 每 个 字 给 出相 应 的 标 签 ， 效 地 就 知 道 了 对 个 等 分 词 结 果 。Ｌ ＭＳ体 系 是 一 种 常 见 的标 注 方 法 ，每 个 字 依 据 其 在 词 中 出 现 的 位 置 给 予 不 同 标 签 ，句 子 中 的 每 个 位 Ｒ
ｒ 一
Ｐ Ｅｋ ∈，
Ｐ ） ｅ Ｉ （Ｉ ∞ ｘ Ｐ
（ ｆ） Ｐ 。 ＋∑ １ 女 ，Ｉ ） ，， ． （Ｙ ， ｌ ｔ Ｖ ｋ ｇ
Ｖ ， ∈ ｋ ／
一
、
（ １ ）
式 中 ： Ｘ 示 需 要 标 注 的 观 察 序 列 集 ； Ｙ 示 相 应 的 标 注 序 列 集 ；在 一 阶 链 式 结 构 的 图 Ｇ＝（ ， ） ， Ｖ代 表 图 中 表 表 ＶＥ 中 的 节 点 集 ， 表 示 图 中 的边 ，最 大 团 仅 包 含 相 邻 的 ２个 节 点 ，即 图 Ｇ 的边 。对 １ 最 大 团 中 的 无 向边 Ｐ （ ． ， 个 ＝ ． ， ）
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｓｒ ｅ ： ｎ Ｃｈｉ ｅ ｅ ｗｏ ｄ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ ｆｅ ｄ ， ｔ ｍｏ ｔ ｗｉ ｅ ｙ ｕ ｅ ｅｈｏ ｉ ｈ ｒ ｃｅ － ｓ ｄ ｎ ｓ ｒ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ ｉ ｌ ｓ ｈｅ ｓ ｄ ｌ ｓ ｄ ｍ ｔ ｄ Ｓ ｃ ａ ａ ｔ ｒｂａ ｅ ｔ ｇ ｉ ｇ， ｗｈ ｃ ｅ ｏ ｍｕ ａｅ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ａ ｋｔ ｅ ｕ ｎ ｅｔ ｇ ｉ ｇ ｔｓ Ｔ ｎ ｉｉ ｎ ｌＲａ ｏ Ｆｉ ｌ ａ ｇｎ ｉ ｈｒ ｆ ｒ ｌｔ ｓｓ ｇ ｎ ａ ｉｎ ｔ ｓ ｏ ａｓ ｑ ｅ ｃ ａ ｇ ｎ ａ ｋ． ｈｅＣｏ ｄ ｔｏ ａ ｎｄ ｍ ｅｄｓ
第 １ ０卷 第 ２期
２１ ０ ２年 ４月
信 息 与 电 子 工 程
Ｉ ＮＦ０ＲＭ ＡＴＩ ＯＮ ＡＮＤ ＥＬＥＣＴＲＯＮＩ Ｃ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ
ＶＯ１ ０． ．１ ＮＯ． ２ Ａｐ ．， ０１ ｒ ２ ２
文 章 编 号 ： １ ７ ． ８ ２ ２ １ ） ２ ０ ８ —４ ２２ ９ （ ０ ２ ０ — １ ４ ０
ｏ ｅ ｈ ａ ｆｔｍｅ ａ ｄ ｓ ａ ｅ ｅ ｅ ｔｖ ｌ ｎ ｍ ｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｅｆｃｅ ｃ ｆｔ ｅｍ ｏ １ Ｔｈｅ ｏ ｅ ｏ ｔｐ ｏ ｅ ｓ ｖ ｒ ｅ ｄ ｏ ｉ ｎ ｐ ｃ ｆ ｃ ｉｅ ｙ ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｆｉ ｉ ｎ ｙ ｏ ｈ ｄｅ． ｎ ａ ｎ ｖ ｌｐ ｓ— ｒ ｃ ｓ ｕｓｎ ｉ ｇ ＣＲＦｓ ｃ ｎ ｉ ｅ ｃ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ｔ ｕ ｔ ｅ ｍ ｐ ｏ ｅ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ．Ｂｙ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｈ ｅ ｔ ｅ ｓ ｌ ｃ ｉｎ ｏ ｆｄ ｎ ｅ ｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ｏ ｆ ｒｈ ｒｉ ｒ ｖ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｉ ｉ ｇ ｔ ｅ ｆ ａｕｒ ｅｅ ｔｏ ｍｅ ｈ ｄ ｎ ｔ ｅ ｏ ｆｄ ｎ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｔｐ ｏ ｅ ｓ ｇ ｅ ｔ ｍｐｒｖ ｍｅ ｔ ｓ ｃ ｉ ｖ ｄ ｎ ｔ ｅ ｘ ｒｍｅ ｔ ｌ ｔ ｏ ａ ｄ ｈ ｃ ｎ ｉ ｅ ｃ － ａ ｅ ｐ ｓ－ ｒ ｃ ｓ ， ｒ ａ ｉ ｏ ｅ ｎ ｉ ａ ｈ ｅ ｅ ａ ｄ ｈ ｅ ｐｅ ｉ ｎ ａ
基 于条 件 随机 场 的 中文分 词 算 法 改进
顾 佼 佼 ，杨 志 宏 ，姜 文 志 ｈ，胡 文 萱
（ ． 军 航 空工 程 学 院 ａ兵 器科 学 与 技 术 系 ；ｂ夕 训 系 ，山 东 烟 台 ２ ４ ０ １ 海 ． ＿ ｈ ６０１ ２海军 装 备 部驻 武 汉 地 区军 事 代 表 局 ，湖 北 武 汉 ４ ０ ６ ） ． ３ ０ ４