关于现代中文分词技术的综述
《信息组织》
论文大纲
题目: 汉语分词技术论述
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班级: 信管0901
学号: 4203090137
2012 年4月12 日
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摘要 (2)
关键词 (2)
Abstract (2)
Key words (2)
引言（或绪论） (2)
1汉语分词技术 (2)
2分词的必要性 (2)
3中文分词技术的分类 (2)
3.1逐词遍历法 (2)
3.2机械分词法 (3)
3.3全切分和基于词的频度统计的分词方法 (4)
3.4基于知识理解的分词方法 (4)
3.5一种新的分词方法 (4)
4 汉语分词技术的方法 (5)
5分词的主要算法 (5)
5.1基于规则的分词算法 (5)
5.2基于统计的分词算法 (6)
5.3统计和规则相结合的方法 (6)
5.4基于字标注的分词系统在Bakeoff-2005上崭露头角 (6)
6中文分词中的困难 (7)
6.1没有明确的定义 (7)
6.2切分歧义影响分词系统切分正确率 (7)
6.3未登陆词增多 (7)
6.4停用次的处理 (7)
7结束语 (7)
参考文献 (7)
表1 检索提问在百度和谷歌中的分词情况 (8)
汉语分词技术综述
摘要：分词是中文信息处理的基础，在汉语文本分类、文献标引、职能检索、自然语言理解与处理等应用中，首先都要对中文文本进行分词处理。从分词的基础理论出发，对近年来的汉语分词的研究方法与成果进行了综合论述，分析了现有分词方法的特点，提出了把神经网络和专家系统结合起来建立集成式汉语自动分词系统的构想。
关键词：中文分词，方法，基于字标注，未登录词
引言：随着因特网上信息给人们带来方便的同时，也存在信息查找不便、不良信息过多等弊端，信息过滤技术应运而生。信息过滤就是根据用户的信息需求，利用一定的工具从大规模的动态信息流中自动筛选出满足用户需求的信息，同时屏蔽掉无用信息的过程。目前很多信息过滤系统的设计都是基于内容的过滤，即查找信息文本中是否含有特征词库中设置的关键词。这种设计思想符合人们正常的思维习惯，比较容易实现。但是在实际应用中，特别是在处理中文信息的时候由于缺乏中文策略，处理结果很难让人满意。因此，进行中文信息过滤，首先就要对文本预处理，进行中文分词，将其表示成可计算和推理的模型。中文分词是中文文本过滤的首要基础性工作、难点问题，也是自然语言信息处理中最基本的一步。
一、中文分词技术
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被称为分词；中文分词就是把中文的汉字序列分成有意义的词。分词只是中文信息处理的一部分，分词本身并不是目的，而是后续处理过程的必要阶段，是中文信息处理的基础技术。
二、中文分词的必要性
如何让计算机更好地读懂人类的语言，理解人类的思想，更好地让用户快速方便地搜索到自己所需要的资源，中文分词技术的产生是中文搜索质量提高的至关重要的因素。众所周知，中文文本与英文文本的表示方法有所不同，英文文本中词与词中间都由空格或标点符号隔开，因而词与词之间的界限很明显，可以很容易地获取关键词，而中文文本中词与词则无明显的界限，这就影响了关键词的获取和匹配。
三、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:
3.1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。
3.2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。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。
其算法描述如下：
(1)初始化当前位置计数器，置为0；
(2)从当前计数器开始，取前2i个字符作为匹配字段，直到文档结束；
(3)如果匹配字段长度不为0，则查找词典中与之等长的作匹配处理。
如果匹配成功，
则，
a)把这个匹配字段作为一个词切分出来，放入分词统计表中；
b)把当前位置计数器的值加上匹配字段的长度；
c)跳转到步骤2);
否则
a) 如果匹配字段的最后一个字符为汉字字符，
则
①把匹配字段的最后一个字去掉；
②匹配字段长度减2；
否则
①把匹配字段的最后一个字节去掉；
②匹配字段长度减1；
b)跳转至步骤3）；
否则
a)如果匹配字段的最后一个字符为汉字字符，
则当前位置计数器的值加2；
否则当前位置计数器的值加1；
b)跳转到步骤2)。
（二）逆向最大匹配法 (ＲｅｖｅｒｓｅＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)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 1/16 9,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”。
当然，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（即双向匹配法，见（四）。）
（三）最少切分法：使每一句中切出的词数最小。
（四）双向匹配法：将正向最大匹配法与逆向最大匹配法组合。先根据标点对文档进行粗切分，把文档分解成若干个句子，然后再对这些句子用正向最大匹配法和逆向最大匹配法进行扫描切分。如果两种分词方法得到的匹配结果相同，则认为分词正确，否则，按最小集处理。
3.3 全切分和基于词的频度统计的分词方法
基于词的频度统计的分词方法是一种全切分方法。在讨论这个方法之前我们先要明白有关全切分的相关内容。
全切分
全切分要求获得输入序列的所有可接受的切分形式，而部分切分只取得一种或几种可接受的切分形式，由于部分切分忽略了可能的其他切分形式，所以建立在部分切分基础上的分词方法不管采取何种歧义纠正策略，都可能会遗漏正确的切分，造成分词错误或失败。而建立在全切分基础上的分词方法，由于全切分取得了所有可能的切分形式，因而从根本上避免了可能切分形式的遗漏，克服了部分切分方法的缺陷。
全切分算法能取得所有可能的切分形式，它的句子覆盖率和分词覆盖率均为100%，但全切分分词并没有在文本处理中广泛地采用，原因有以下几点：
1)全切分算法只是能获得正确分词的前提，因为全切分不具有歧义检测功能，最终分词结果的正确性和完全性依赖于独立的歧义处理方法，如果评测有误，也会造成错误的结果。
2)全切分的切分结果个数随句子长度的增长呈指数增长，一方面将导致庞大的无用数据充斥于存储数据库；另一方面当句长达到一定长度后，由于切分形式过多,造成分词效率严重下降。
基于词的频度统计的分词方法：
这是一种全切分方法。它不依靠词典,而是将文章中任意两个字同时出现的频率进行统计,次数越高的就可能是一个词。它首先切分出与词表匹配的所有可能的词,运用统计语言模型和决策算法决定最优的切分结果。它的优点在于可以发现所有的切分歧义并且容易将新词提取出来。
3.4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。
3.5一种新的分词方法
并行分词方法：这种分词方法借助于一个含有分词词库的管道进行 ,比较匹配过程是分步进行的 ,每一步可以对进入管道中的词同时与词库中相应的词进行比较 ,由于同时有多个词进行比较匹配 ,因而分词速度可以大幅度提高。这种方法涉及到多级内码
理论和管道的词典数据结构。（详细算法可以参考吴胜远的《并行分词方法的研究》。）
四、中文分词技术的方法
中文与西方文字不同，西方文字如英文的单词间有空格作为分隔，计算机很容易把一个个词分开。而中文句子里的之间没有分隔，要把中文句子拆分成词就需要使用中文分词技术。由于全文索引采用的是倒排索引技术，所以分词的效果直接决定了搜索的效果。
目前的中文分词技术主要有：n元切分、最长匹配、最大压缩、统计语言模型等方法。n元切分，即机械切分。就是把中文句子每n个字分成一个“词”。比如，“我是大学生”用一元切分的结果就是“我”、“是”、“大”、“学”、“生”。二元分词如果采用串分割，结果就是“我是”、“大学”、“生”，采用交叉分割结果就是“我是”、“是大”、“大学”、“学生”。通常，都采用交叉切分，以免在搜索“学生”时无法搜索到结果。同时，交叉分割可以保证查询和索引切分的一致性。但交叉分割的索引大小是串分割的n倍。机械切分并不是真正意义上的中文分词，因为它并没有把句子根据词法和语义分成有意义的词。这种方法实现简单，切分效率高，但会产生很多无用词。Lucene自带的StandardAnalyzer对中文的切分就是一元切分。Lucene Sandbox中的CJKAnalyzer采用的是交叉二元分词。
最长匹配法是使用词典来切分的。比如，“我是大学生”根据词典通常会被拆分为“我”、“是”、“大学生”。最长匹配法又分正向最长匹配和反向最长匹配，即从句子的正方向或方向匹配单词。通常反向最长匹配的效果要好于正向最长匹配。也可以把两者结合起来，即双向最长匹配。最长匹配法实现也较简单，分词速度较快，但准确率比较低。采用词典的分词方法的效果很大程度上取决于词典的质量。同时，在遇到词典中没有的词往往就束手无策了。而且，基于词典的分词对于新词，还有人名、地名等往往不能很好地识别。Lucene Sandbox中的ChineseAnalyzer就是采用的反向最长匹配。
统计语言模型方法简单的说，就是通过从文本库中统计出字与字之间结合和分开的概率来分词的。比如“我是大学生”，“是”和“大”结合的概率要小于“大”和“学”结合的概率。这种方法不依赖于词库和语法定义，可以适应新词以及人名地名等。但实现复杂，分词速度慢。在上下文信息较少的情况下效果不够好。
五、分词的主要算法
中文分词技术属于自然语言处理技术的范畴，是语义理解过程中最初的一个环节，它将组成语句的核心词提炼出来供语义分析模块使用，在分词的过程中，如何能够恰当地提供足够的词来供分析程序处理，计算机如何完成这一过程？其处理过程就称为分词算法。
5.1基于规则的分词算法
该方法的推理步骤是：推理机把字符串视为词法树（或语法树）中的结点，利用常识性知识库进行顺向搜索匹配，若匹配成功，则该词把原字符串断为左右两截，以该词作为子树的根，左边一段为该子树的右孩子，代替原字符串在词语树中的结点，形成一棵新的词语树。一旦子树的根结点有歧义标志。则启动相应的歧义切分规则，校正刚形成的词语树，达到消除歧义的目的。这种方法的难点在于规则知识库的建立。因为语言是人们在生活中逐渐积累起来的，其中的规律种类繁多、富于变化，为了建立规则库，需要耗费大量的人工和时间，即使这样，建立的规则库也很难覆盖所有的语言现象，而且，随着知识库的规则不断增多，规则之间也可能产生冲突。这些因素使得基于规则的分词算法的精度很难提高，不够灵活。
5.2基于统计的分词算法
统计方法的基本思想是：一个句子可能有多种切分结果，对每种切分结果利用给定的参数计算它的出现概率，从结果中选择概率大的一种。概率的计算方法依赖于所建立的语言模型。一般采用全切分算法对文本进行切分，找到所有可能的切分方式。为了避免切分结果过多，产生组合爆炸，可以实现对切分结果进行剪枝，把一些明显不可能的结果去掉。基于统计的分词方法不需要人工去建立规则库，参数值（词频、词性等信息）可以从语料库中通过训练自动获得。随着大规模语料库的建立，这种方法得到了越来越广泛的应用。相对于规则方法，统计方法更加灵活，精度也更高。它的优点在于可以发现所有的切分歧义，但是统计语言模型的精度和决策算法在很大程度上决定了解决歧义的方法，需要大量的标注语料，并且分词速度也因搜索空间的增大而有所缓慢。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来既发挥匹配分词切分速度快、效率高的。
5.3统计和规则相结合的方法
统计方法和基于规则的方法各有优缺点。规则方法不够灵活，但可以很好地处理特例情况；统计方法易于实现，比较灵活，但是对特例情况却无能为力。在规则和统计结合的方法中，一般先用统计方法对歧义部分进行处理，对统计方法不能解决或难以确定的情况（两个切分结果的概率非常接近），再利用基于规则的方法进行处理，弥补了相互之间的不足。
5.4基于字标注的分词系统在Bakeoff-2005上崭露头角。
其中Low的系统采用最大熵模型，在四项开放测试中夺得三项冠军(AS，CityU，PKU)和一项亚军(MSRA)。Tseng的系统采用条件随机场模型，在四项封闭测试中取得两项冠军(CityU， MSRA)、一项亚军(PKU)和一项季军(AS)。到了Bakeoff-2006，基于字的分词系统已遍地开花。其中，笔者用条件随机场模型实现的基于字标注的分词系统，在参加的六项分词评测中，夺得四个第一(CityU开放，As开放，As封闭，CTB封闭)和两个第三(CTB开放，CityU封闭)。
以往的分词方法，无论是基于规则的还是基于统计的，一般都依赖于一个事先编制的词表(词典)。自动分词过程就是通过词表和相关信息来做出词语切分的决策。与此相反，基于字标注的分词方法实际上是构词方法。即把分词过程视为字在字串中的标注问题。由于每个字在构造一个特定的词语时都占据着一个确定的构词位置(即词位)，假如规定每个字最多只有四个构词位置：即B(词首)，M (词中)，E(词尾)和S(单独成词)，那么下面句子(甲)的分词结果就可以直接表示成如(乙)所示的逐字标注形式：(甲)分词结果：／上海／计划／N／本／世纪／末／实现／人均／国内／生产／总值／五千美元／。
(乙)字标注形式：上／B海／E计／B划／E N／S 本／s世／B 纪／E 末／S 实／B 现／E 人／B 均／E 国／B 内／E生／B产／E总／B值／E 五／B千／M 美／M 元／E 。／S
首先需要说明，这里说到的“字”不只限于汉字。考虑到中文真实文本中不可避免地会包含一定数量的非汉字字符，本文所说的“字”，也包括外文字母、阿拉伯数字和标点符号等字符。所有这些字符都是构词的基本单元。当然，汉字依然是这个单元集合中数量最多的一类字符。
把分词过程视为字的标注问题的一个重要优势在于，它能够平衡地看待词表词和未登录词的识别问题。在这种分词技术中，文本中的词表词和未登录词都是用统一的字标注过程来实现的。在学习架构上，既可以不必专门强调词表词信息，也不用专门设计特定的未登录词(如人名、地名、机构名)识别模块。这使得分词系统的设计大大简化。在
字标注过程中，所有的字根据预定义的特征进行词位特性的学习，获得一个概率模型。然后，在待分字串上，根据字与字之间的结合紧密程度，得到一个词位的标注结果。最后，根据词位定义直接获得最终的分词结果。总而言之，在这样一个分词过程中，分词成为字重组的简单过程。然而这一简单处理带来的分词结果却是令人满意的。
六、中文分词中的困难
虽然有了较成熟的分词算法，但分词仍然是中文信息处理的瓶颈问题，目前面临的主要困难如下：
6.1汉语“词”的概念不明确“词”的概念一直是汉语语言学界纠缠不清的问题，迄今还没有一个具有权威性的确切定义。主要困难有两方面，一方面是单字词与语素之间的划界；另一方面是词与短语（词组）的划界。汉语的词汇平面构成了现阶段中文信息处理应用领域的主要支撑平台，必须从工程角度划出信息处理用的“词”的主要特征。但是目前这个问题虽然已利用大规模语料库，通过计算词频、词长、字频以及“互信息”等因素来使它量化，而用以决定词表中收词的条件，仍然没有得出合理的可操作的理论。
6.2歧义切分字段的处理中文文本中含有许多歧义切分字段，同一文本可能被不同的人划分为不同的分词结果。典型的歧义有交集型歧义（约占全部歧义的８５％以上）和组合型歧义，切分歧义是影响分词系统切分正确率的重要因素，也是分词阶段最困难的问题。
6.3未登录词的识别由于新词不断增加，而词典的容量有限，文本中必然会存在词典中没有收录的词，这些词统称为未登录词。未登录词大致包含两大类：新涌现的通用词或专业术语等；专有名词，如中国人名、外国译名、地名等。未登录词是自动分词中一个重要的问题，在新闻类文本中十分突出。该问题的解决有赖于人们对汉语机构的进一步认识。
6.4停用词的处理。停用词是指文本中那些词频过高，没有实质意义的词，或者词频很低，不能代表文本主题的词。中文文本经过分词处理后往往会得到许多常用词，如介词、冠词、连词、代词等。像中文中的“我”、“但是”、“而且”等都属于中文中的停用词。停用词处理的常用方法是将文档中词频高于某个数值和词频低于一定数值的词剔除。在实际操作中，一般借助停用词表来完成停用词的过滤工作。停用词表是一种中文信息处理工具，它是根据汉语词的使用频度总结出来的。中文文本经过分词后，对照停用词表，剔除与文本主题无关的停用词，经过特征项的抽取和权重计算，得到计算机可以处理的中文文本的表示。
七、结束语
中文分词应时代的要求应运而生，在很大程度上满足了人们对信息搜索的需要，解决了人和计算机交流中的一些障碍；但分词系统中也存在很多困难，我们相信在未来的几年里，通过对中文分词技术的深入研究，必将开发出高质量、多功能的分词系统并促进中文信息过滤系统的广泛应用。
参考文献：
[1]孙铁利,杨凤芹.根据用户隐式反馈建立和更新用户兴趣模型[J].
[2]东北师范大学学报自然科学版,2003,35(3):99104. 2.Yu F,Shen Y,An J Y et https://www.360docs.net/doc/b417982573.html,rmation Audit Based on Image Content Filtering[J].Wuhan University of Natural Sciences,2006,11(1):234-238.
[3]慧玲,沈建京,贸广生.基于不良文本信息过滤预处理方法的研究[J].网络安全技术与应用,2006(11):61-63.
[4]Ricardo Baeza-Yates,Berthier Ribeiro-Neto.Modern Information Retrieval[M].Beijing:China Machine Press,2004.
[5]韩维良.汉语自动分词系统中切分歧义与未登录词的处理策略[J].青海师范大学学报(自然科学版),2004(2):3133.
[6]胡锡衡.正向最大匹配法在中文分词技术中的应用[J].鞍山师范学院学报,2008,10(2):42-45.
[7]李淑英.中文分词技术[J].科技信息,2007(36):65-66.
[8]李东林.中文信息过滤技术的研究与应用[D].鞍山:鞍山科技大学,2006.
[9]谭琼,史忠植.分词中的歧义处理[J].计算机工程与应用,2002(11):125-127,236.
附录表一
中文分词技术的研究
3 2009209218收到,2010201203改回 33 基金项目:国家级课题资助项目(30800446)。 333刘红芝,女,1980年生,硕士,研究方向:电子信息咨询与服务,计算机网络及数据库技术。 文章编号:100325850(2010)0320001203 中文分词技术的研究 Research on Ch i nese W ord Segm en ta tion Techn iques 刘红芝 (徐州医学院图书馆 江苏徐州 221004) 【摘 要】对中文分词的主要算法进行了研究,阐述了中文分词中存在的困难及其解决方法,最后指出了中文分词的未来研究工作。 【关键词】中文分词,算法,歧义,未登录词,停用词 中图分类号:T P 391 文献标识码:A ABSTRACT T h is paper analyzes the m ain am biguities of Ch inese w o rd segm entati on ,elabo rates difficulties in Ch inese w o rd segm entati on and their so luti ons ,and finally po ints out the existing p roblem s in Ch inese w o rd segm entati on and the future research w o rk 1 KEYWOR D S ch inese w o rd segm entati on ,algo ris m ,am biguity ,unknow n w o rd ,stop 2w o rd 随着因特网上信息给人们带来方便的同时,也存在信息查找不便、不良信息过多等弊端,信息过滤技术应运而生。信息过滤[1]就是根据用户的信息需求,利用一定的工具从大规模的动态信息流中自动筛选出满足用户需求的信息,同时屏蔽掉无用信息的过程。目前很多信息过滤系统的设计都是基于内容的过滤,即查找信息文本中是否含有特征词库中设置的关键词。这种设计思想符合人们正常的思维习惯,比较容易实现。但是在实际应用中,特别是在处理中文信息的时候由于缺乏中文策略,处理结果很难让人满意。 因此,进行中文信息过滤,首先就要对文本预处理,进行中文分词,将其表示成可计算和推理的模型。中文分词是中文文本过滤的首要基础性工作、难点问题,也是自然语言信息处理中最基本的一步。 1 中文分词技术 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被称为分词;中文分词就是把中文的汉字序列分成有意义的词[2]。分词只是中文信息处理的一部分,分词本身并不是目的,而是后续处理过程的必要阶段,是中文信息处理的基础技术。 2 中文分词的必要性 如何让计算机更好地读懂人类的语言,理解人类的思想,更好地让用户快速方便地搜索到自己所需要的资源,中文分词技术的产生是中文搜索质量提高的 至关重要的因素。众所周知,中文文本与英文文本的表示方法有所不同,英文文本中词与词中间都由空格或标点符号隔开,因而词与词之间的界限很明显,可以很容易地获取关键词,而中文文本中词与词则无明显的界限,这就影响了关键词的获取和匹配[3]。 3 分词的主要算法 中文分词技术属于自然语言处理技术的范畴,是语义理解过程中最初的一个环节,它将组成语句的核心词提炼出来供语义分析模块使用,在分词的过程中,如何能够恰当地提供足够的词来供分析程序处理,计算机如何完成这一过程?其处理过程就称为分词算法。 现有的分词算法按照是否使用分词词典来分,可分为基于词典的分词算法和基于无词典的分词算法[4]。基于词典的分词算法的分词精度在很大程度上依赖于分词词典的好坏,基于无词典的分词算法不需要利用词典信息,它通过对大规模的生语料库进行统计分析,自动地发现和学习词汇,从分词精度来看,基于词典的分词算法要大大优于无词典的分词算法。311 基于词典的分词算法 基于词典的分词算法主要基于一个词典和一个基本的切分评估规则。早期主要采取机械匹配的方法,但由于缺乏歧义切分的处理,故切分的精度较低,后来随着研究的发展,加入了规则的切分,但规则的制订不仅需要大量的人力而且对系统的开放性有很大的局限,因此后来又引入了从基于统计的分词方法,不仅统计 ? 1? 第23卷 第3期 电脑开发与应用(总173)
中文分词切词超详细分析
前面我们讲个搜索引擎如何搜集网页,今天说下第二个过程网页预处理,其中中文分词就显得尤其重要,下面就详细讲解一下搜索引擎是怎么进行网页预处理的: 网页预处理的第一步就是为原始网页建立索引，有了索引就可以为搜索引擎提供网页快照功能;接下来针对索引网页库进行网页切分，将每一篇网页转化为一组词的集合;最后将网页到索引词的映射转化为索引词到网页的映射，形成倒排文件(包括倒排表和索引词表)，同时将网页中包含的不重复的索引词汇聚成索引词表。如下图所示: 一个原始网页库由若干个记录组成，每个记录包括记录头部信息(HEAD)和数据(DATA)，每个数据由网页头信息(header)，网页内容信息(content)组成。索引网页库的任务就是完成给定一个URL，在原始网页库中定位到该URL所指向的记录。 如下图所示:
对索引网页库信息进行预处理包括网页分析和建立倒排文件索引两个部分。中文自动分词是网页分析的前提。文档由被称作特征项的索引词(词或者字)组成，网页分析是将一个文档表示为特征项的过程。在对中文文本进行自动分析前，先将整句切割成小的词汇单元，即中文分词(或中文切词)。切词软件中使用的基本词典包括词条及其对应词频。 自动分词的基本方法有两种：基于字符串匹配的分词方法和基于统计的分词方法。 1) 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又称为机械分词方法，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逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大或最长匹配，和最小或最短匹配;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：
当汉语语料库文本分词规范草案
973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范 （草案） 山西大学从1988年开始进行汉语语料库的深加工研究，首先是对原始语料进行切分和词性标注，1992年制定了《信息处理用现代汉语文本分词规范》。经过多年研究和修改，2000年又制定出《现代汉语语料库文本分词规范》和《现代汉语语料库文本词性体系》。这次承担973任务后制定出本规范。本规范主要吸收了语言学家的研究成果，并兼顾各家的词性分类体系，是一套从信息处理的实际要求出发的当代汉语文本加工规范。本加工规范适用于汉语信息处理领域，具有开放性和灵活性，以便适用于不同的中文信息处理系统。 《973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范》是根据以下资料提出的。 1．《信息处理用现代汉语分词规范》，中国国家标准GB13715，1992年 2．《信息处理用现代汉语词类标记规范》，中华人民共和国教育部、国家语言文字工作委员会2003年发布 3．《现代汉语语料库文本分词规范》（Ver 3．0），1998年 北京语言文化大学语言信息处理研究所清华大学计算机科学与技术系4．《现代汉语语料库加工规范——词语切分与词性标注》，1999年 北京大学计算语言学研究所 5．《信息处理用现代汉语词类标记规范》，2002年， 教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室 6．《现代汉语语料库文本分词规范说明》，2000年 山西大学计算机科学系山西大学计算机应用研究所 7．《資讯处理用中文分词标准》，1996年，台湾计算语言学学会 一、分词总则 1．词语的切分规范尽可能同中国国家标准GB13715《信息处理用现代汉语分词规范》（以下简称为“分词规范”）保持一致。本规范规定了对现代汉语真实文本（语料库）进行分词的原则及规则。追求分词后语料的一致性（consistency）是本规范的目标之一。 2．本规范中的“分词单位”主要是词，也包括了一部分结合紧密、使用稳定的词组以及在某些特殊情况下可能出现在切分序列中的孤立的语素或非语素字。本文中仍用“词”来称谓“分词单位”。 3．分词中充分考虑形式与意义的统一。形式上要看一个结构体的组成成分能否单用，结构体能否扩展，组成成分的结构关系，以及结构体的音节结构；意义上要看结构体的整体意义是否具有组合性。 4. 本规范规定的分词原则及规则，既要适应语言信息处理与语料库语言学研究的需要，又力求与传统的语言学研究成果保持一致；既要适合计算机自动处理，又要便于人工校对。 5．分词时遵循从大到小的原则逐层顺序切分。一时难以判定是否切分的结构体，暂不切分。 二、词性标注总则 信息处理用现代汉语词性标注主要原则有三个： (1)语法功能原则。语法功能是词类划分的主要依据。词的意义不作为划分词类的主要依据，
中文分词基础件(基础版)使用说明书
索源网https://www.360docs.net/doc/b417982573.html,/ 中文分词基础件（基础版） 使用说明书 北京索源无限科技有限公司 2009年1月
目录 1 产品简介 (3) 2 使用方法 (3) 2.1 词库文件 (3) 2.2 使用流程 (3) 2.3 试用和注册 (3) 3 接口简介 (4) 4 API接口详解 (4) 4.1初始化和释放接口 (4) 4.1.1 初始化分词模块 (4) 4.1.2 释放分词模块 (4) 4.2 切分接口 (5) 4.2.1 机械分词算法 (5) 4.3 注册接口 (8) 5 限制条件 (9) 6 附录 (9) 6.1 切分方法定义 (9) 6.2 返回值定义 (9) 6.3 切分单元类型定义 (9)
1 产品简介 索源中文智能分词产品是索源网（北京索源无限科技有限公司）在中文信息处理领域以及搜索领域多年研究和技术积累的基础上推出的智能分词基础件。该产品不仅包含了本公司结合多种分词研发理念研制的、拥有极高切分精度的智能分词算法，而且为了适应不同需求，还包含多种极高效的基本分词算法供用户比较和选用。同时，本产品还提供了在线自定义扩展词库以及一系列便于处理海量数据的接口。该产品适合在中文信息处理领域从事产品开发、技术研究的公司、机构和研究单位使用，用户可在该产品基础上进行方便的二次开发。 为满足用户不同的需求，本产品包括了基础版、增强版、专业版和行业应用版等不同版本。其中基础版仅包含基本分词算法，适用于对切分速度要求较高而对切分精度要求略低的环境（正、逆向最大匹配）或需要所有切分结果的环境（全切分）。增强版在基础版的基础上包含了我公司自主开发的复合分词算法，可以有效消除切分歧义。专业版提供智能复合分词算法，较之增强版增加了未登录词识别功能，进一步提高了切分精度。行业应用版提供我公司多年积累的包含大量各行业关键词的扩展词库，非常适合面向行业应用的用户选用。 2 使用方法 2.1 词库文件 本产品提供了配套词库文件，使用时必须把词库文件放在指定路径中的“DictFolder”文件夹下。产品发布时默认配置在产品路径下。 2.2 使用流程 产品使用流程如下： 1）初始化 首先调用初始化函数，通过初始化函数的参数配置词库路径、切分方法、是否使用扩展词库以及使用扩展词库时扩展词的保存方式等。经初始化后获得模块句柄。 2）使用分词函数 初始化后可反复调用各分词函数。在调用任何函数时必要把模块句柄传入到待调用函数中。 3）退出系统 在退出系统前需调用释放函数释放模块句柄。 2.3 试用和注册 本产品初始提供的系统是试用版。在试用版中，调用分词函数的次数受到限制。用户必须向索源购买本产品，获取注册码进行注册后，方可正常使用本产品。 注册流程为： 1）调用序列号获取接口函数获取产品序列号； 2）购买产品，并将产品序列号发给索源。索源确认购买后，生成注册码发给用户； 3）用户使用注册码，调用注册接口对产品进行注册； 4）注册成功后，正常使用本产品。
国内中文分词技术研究新进展
国内中文分词技术研究新进展 冯书晓 徐 新 杨春梅 (石河子大学药学院 乌鲁木齐 832002) 摘 要 就开发中文搜索引擎在汉语语言方面的关键技术之一,即中文分词技术进行综述。 关键词 中文搜索引擎 中文分词 文献检索 搜索引擎通常由信息收集和信息检索两部分组成。对于英文,由于英文中词与词之间是用空格隔开,检索起来很方便,故计算机采用了词处理的方式,大大减轻了用户与计算机的工作量;相对来讲,中文的情形就复杂得多。中文的词与词之间是没有分隔符的,因此若想建立基于词的索引,就需要专门的技术,这种技术被称之为 汉语词语切分技术 。根据是否采用词语切分技术,中文搜索引擎又可分为基于字的搜索引擎和基于词的搜索引擎。由于中文信息处理的特殊性和复杂性,中文搜索引擎技术还很不成熟,开发中文搜索引擎决不像西文软件的汉化那样简单。在实现中文搜索引擎时,不能照搬国外现成的技术,需要对中文的信息处理技术作专门地研究。自然语言理解领域的应用已经越来越广,但是几乎任何一个基于汉语的系统,都必须经过分词这一步。自动分词系统是中文信息处理中的一个主要组成部分,是中文自然语言理解、文献检索、机器翻译即语音合成系统中最基本的一部分。在搜索引擎中,为了进行中文信息小型化,需要提取关键知识,也就是说首先要分隔出单个的中文词语,然后进行词频统计得到关键词。要开发中文搜索引擎,快速的汉语分词算法和可靠的汉化技术是至关重要的。本文将针对中文分词技术及近年来中文分词技术的发展作一综述。 1 中文分词技术 1.1 中文词的特点 与英文不同,字是汉语的基本独立单位,但是具有一定语义的最小单位却是词。词由单个或多个字构成,一般用得最多的是二字词,其次是单字词,另外还有一些多字词(如成语、专有名词等)。 1.1.1 数量多。汉语中常用的词有 几万条, 现代汉语词典 中收录的词就达 6万个之多。而且,随着社会的发展,不断 地有新词产生。 1.1.2 使用灵活、变化多样,容易产 生歧义。例如同样的两个连续汉字,在有 的句子中构成一个词,而在另外的句子环 境中,却可能不构成词。这给计算机的词 法分析工作带来了极大的困难。 1.1.3 书写习惯。在英文系统中, 词与词之间在书写上用空格隔开,计算机 处理时可以非常容易地从文档中识别出 一个一个的词。而在汉语系统中,书写以 句子为单位,句间有标点隔开,在句内,字 和词则是连续排列的,它们之间没有任何 分隔。这样,如果要对中文文档进行基于 词的处理,必须先要进行词的切分处理, 以正确地识别出每一个词。 1.1.4 其它特点。诸如汉字同音 字、同音异形字等等。 1.2 一般分词方法 目前采用的分词 方法主要有以下几种:最大匹配法、反向 最大匹配方法、逐词遍历法、设立切分标 志法、最佳匹配法、有穷多层次列举法、二 次扫描法、邻接约束方法、邻接知识约束 方法、专家系统方法、最少分词词频选择 方法、神经网络方法等等。除了这些,许 多基于统计的方法也引入到分词过程中。 例如分词与词性标注一体化方法,随机有 限状态算法用于分词,模拟物理研究中结 晶过程的统计方法也被尝试于分词过程。 此外,还有大量的基于统计或规则的汉语 未登录词识别的研究,这里不能一一列 举。但归纳起来不外乎两类:一类是理解 式切词法,即利用汉语的语法知识和语义 知识以及心理学知识进行分词,需要建立 分词数据库、知识库和推理机;另一类是 机械式分词法,一般以分词词典为依据, 通过文档中的汉字串和词表中的词逐一 匹配来完成词的切分。下面笔者就以此 对近年来中文分词技术的进展分类作一 综述。 2 中文分词技术的进展 目前的分词算法多种多样,基本上可 分为两大类:机械性分词和理解性分词 法。后者可谓理想的方法,但在语法分 析、语义分析乃至篇章理解还没有得到解 决之前,其分词实用系统主要采用机械分 词法,但实际上纯机械性分词也无人在 用,一般都使用介于二者之间的某种分词 法。在此,本人称之为综合式分词法,收 录了由作者本人明确指出同时采用了机 械式分词法和理解式分词法的文章。 2.1 机械式分词法 邹海山等在现有 分词技术的基础上,提出了一种基于词典 的正向最大匹配和逆向最大匹配相结合 的中文分词方案,可以高效、准确地实现 中文文档的主题词条的抽取和词频统计。 应志伟等基于一个实际的文语转换系统, 介绍了它的一些处理方法,采用了一种改 进的最大匹配法,可以切分出所有的交集 歧义,提出了一种基于统计模型的算法来 处理其中的多交集歧义字段,并用穷举法 和一些简单的规则相组合的方法从实用 角度解决多音字的异读问题以及中文姓 名的自动识别问题,达到实现文语转换的 目的。陈桂林等首先介绍了一种高效的 中文电子词表数据结构,它支持首字Hasb 和标准的二分查找,且不限词条长度,然 后提出了一种改进的快速分词算法。在 快速查找两字词的基础上,利用近邻匹配 方法来查找多字词,明显提高了分词效 情报杂志2002年第11期 情报检索
百度中文分词技巧
百度中文分词技巧 什么是中文分词？我们都知道，英文句子都是由一个一个单词按空格分开组成，所以在分词方面就方便多了，但我们中文是一个一个汉字连接而成，所以相对来说是比较复杂的。中文分词指的是将一个汉语句子切分成一个一个单独的词，按照一定的规则重新组合成词序列的过程。这个也称做“中文切词”。 分词对于搜索引擎有着很大的作用，是文本挖掘的基础，可以帮助程序自动识别语句的含义，以达到搜索结果的高度匹配，分词的质量直接影响了搜索结果的精确度。目前搜索引擎分词的方法主要通过字典匹配和统计学两种方法。 一、基于字典匹配的分词方法 这种方法首先得有一个超大的字典，也就是分词索引库，然后按照一定的规则将待分词的字符串与分词库中的词进行匹配，若找到某个词语，则匹配成功，这种匹配有分以下四种方式： 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）； 4、双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描） 通常，搜索引擎会采用多种方式组合使用。但这种方式也同样给搜索引擎带来了难道，比如对于歧义的处理（关键是我们汉语的博大精深啊），为了提高匹配的准确率，搜索引擎还会模拟人对句子的理解，达到识别词语的效果。基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，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。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，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息，当然我们的搜索引擎也在不断进步。 二、基于统计的分词方法 虽然分词字典解决了很多问题，但还是远远不够的，搜索引擎还要具备不断的发现新的词语的能力，通过计算词语相邻出现的概率来确定是否是一个单独的词语。所以，掌握的上下文越多，对句子的理解就越准确，分词也越精确。举个例子说，“搜索引擎优化”，在字典中匹配出来可能是：搜索/引擎/优化、搜/索引/擎/优化，但经过后期的概率计算，发现“搜索引擎优化”在上下文相邻出现的次数非常多，那么基于统计就会将这个词语也加入进分词索引库。关于这点我在《关于电商与圈的分词测试》就是同样的一个例子。 中文分词的应用分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。 参考文档及网站: https://www.360docs.net/doc/b417982573.html, https://www.360docs.net/doc/b417982573.html, https://www.360docs.net/doc/b417982573.html, https://www.360docs.net/doc/b417982573.html,
中文自动分词技术
中文自动分词技术是以“词”为基础，但汉语书面语不是像西方文字那样有天然的分隔符（空格），而是在语句中以汉字为单位，词与词之间没有明显的界限。因此，对于一段汉字，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？其处理过程词，就要应用到中文自动分词技术。下面依次介绍三种中文自动分词算法：基于词典的机械匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于人工智能的分词方法。 1、基于词典的机械匹配的分词方法： 该算法的思想是，事先建立词库，让它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典中的词条进行匹配，若在词典中找到该字符串，则识别出一个词。按照扫描方向的不同，串匹配分词的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，又可以分为最大匹配和最小匹配。按这种分类方法，可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配，甚至是将他们结合起来形成双向匹配。由于汉字是单字成词的，所以很少使用最小匹配法。一般来说，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，这可能和汉语习惯将词的重心放在后面的缘故。可见，这里的“机械”是因为该算法仅仅依靠分词词表进行匹配分词 a)、正向减字最大匹配法（MM） 这种方法的基本思想是：对于每一个汉字串s，先从正向取出maxLength 个字，拿这几个字到字典中查找，如果字典中有此字，则说明该字串是一个词，放入该T的分词表中，并从s中切除这几个字，然后继续此操作；如果在字典中找不到，说明这个字串不是一个词，将字串最右边的那个字删除，继续与字典比较，直到该字串为一个词或者是单独一个字时结束。 b)、逆向减字最大匹配法（RMM ） 与正向减字最大匹配法相比，这种方法就是从逆向开始遍历。过程与正向减字最大匹配法基本相同，可以对文本和字典先做些处理，把他们都倒过来排列，然后使用正向减字最大匹法。 机械匹配算法简洁、易于实现.其中，最大匹配法体现了长词优先的原则，在实际工程中应用最为广泛。机械匹配算法实现比较简单，但其局限也是很明显的：效率和准确性受到词库
自然语言检索中的中文分词技术研究进展及应用_何莘
自然语言检索中的中文分词技术研究进展及应用 何 莘1 ,王琬芜 2 (1.西安石油大学机械工程学院,陕西西安710065;2.浙江大学信息科学与工程学院,浙江杭州310058)摘 要:中文分词技术是实现自然语言检索的重要基础,是信息检索领域研究的关键课题,无论是专业信息检索系统还是搜索引擎都依赖于分词技术的研究成果。本文通过在国内外著名数据库中进行相关检索,分析了研究中文分词技术及其在著名搜索引擎中的应用。 关键词:中文分词;自动分词;分词算法 中图分类号:TP391,G354 文献标识码:A 文章编号:1007-7634(2008)05-0787-05 Research and Application of Chinese Word Segmentation Technical Based on Natural Language Information Retrieval HE Xin 1 ,W ANG Wan -wu 2 (1.School o f Mechanical Engineering ,Xi p an Shiyou University ,Xi p an 710065,China ;2.School o f In f o rmation Science and Engineering ,Zhejiang University ,Hangzhou 310058,China )Abstract :Chinese word segmentation technique is the important foundation that realize the natural language re -trieval,also is the key topic of the research in information retrieval domain.Professional information retrieval sys -te m and search engine both depend on the research achievements of word segmentation technique.This paper in -dexes in the domestic and international famous database,then Chinese word segmentation technique has been ana -lyzed in fa mous search engines is sum marized. Key words :Chinese word segmentation;automatic word se gmentation;word segmentation algorithm 收稿日期:2007-10-23 作者简介:何 莘(1968-),女,河北保定人,工程师,从事信息存储与检索技术、数字资源管理、搜索引擎技术等研究. 1 分词及分词算法 从中文自然语言句子中划分出有独立意义词的过程被称为分词。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。由于中文词与词之间没有明确的边界,因此,中文分词技术中文信息处理的基础是机器翻译、分类、搜索引擎以及信息检索。中文分词技术属于自然语言处理技术的范畴,是语义理解过程中最初的一个环节,它将组成语句的核心词提炼出来供语义分析模块使用,在分词的过程中,如何能够恰当地提供足够的词来供分析程序处理,计算机如何完成这一过程?其处理过程就称为分词算法。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。 111 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,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个/充分大的0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。 (1)正向最大匹配法(MM 法)。其基本思想 第26卷第5期2008年5月 情 报 科 学 Vol.26,No.5May,2008
词位标注汉语分词技术详解
[收稿日期]2010-06-26 [基金项目]河南省教育厅高等学校青年骨干教师项目(2009G GJS -108)。 [作者简介]于江德(1971-),男,博士,副教授,主要从事自然语言处理、信息抽取、文本数据挖掘等。①可以从以下地址下载:http ://cr fpp .so ur cefo rg e .net [汉语词法·甲骨文] 汉语词法分析是中文信息处理的首要任务,主要包括分词、词性标注、命名实体识别三项子任务,它是句法分析与语义分析的基础,其性能将直接影响到中文信息处理的后续应用。安阳师范学院计算机与信息工程学院依托河南省高等学校“甲骨文信息处理”重点实验室培育基地,“中文信息处理”校级重点实验室“计算语言学”校级研究所等平台。对汉语词法分析中的这三项子任务、甲骨文进行了较深入的研究,取得了部分研究成果,现借学报这个平台展示给各位同仁,敬请各位专家学者指正。 词位标注汉语分词技术详解 于江德,王希杰 (安阳师范学院计算机与信息工程学院,河南安阳455002) [摘 要]近年来基于字的词位标注的方法极大地提高了汉语分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,借助于优秀的序列标注模型,基于字的词位标注汉语分词方法逐渐成为分词的主要技术路线。本文简要介绍了词位标注汉语分词的基本思想,探析了基于条件随机场实现词位标注汉语分词的机理,并对采用四词位标注集,使用CRF ++0.53工具包实现字串序列词位标注进行了详解。最后在Bakeo ff2006的评测语料上进行了封闭测试。 [关键词]汉语分词;条件随机场;词位标注;特征模板 [中图分类号]T P391 [文献标识码]A [文章编号]1671-5330(2010)05-0001-05 在中文信息处理领域,词是最小的能够独立运用的有意义的语言单位。但汉语书写时却以字为基本的书写单位,词语之间不存在明显的分隔标记,因此,中文信息处理领域的一项基础性研究课题是如何将汉语的字串切分为合理的词语序列,即汉语分词。它不仅是句法分析、语义分析、篇章理解等深层中文信息处理的基础,也是机器翻译、自动问答系统、信息检索和信息抽取等应用的关键环节[1,2]。 近年来,尤其是2003年7月首届国际中文分词评测活动Bakeo ff 开展以来,汉语分词技术取得了可喜的进步,该领域的研究取得了令人振奋 的成果[3,4]。其中,基于字的词位标注汉语分词技术(也称为基于字标注的汉语分词或由字构词)得到了广泛关注,在可比的评测中性能领先的系统几乎无一例外都应用了类似的标注思想[3,5]。基于字的词位标注汉语分词将分词看作序列数据的标注问题,使用序列数据标注模型实现,例如,可采用条件随机场(Co nditional Random Fields ,简称CRFs )实现。CRFs 是Lafferty 等[6]于2001年提出的一种用于序列数据标注的条件概率模型。本文简要介绍了词位标注汉语分词的基本思想,探析了基于条件随机场实现词位标注汉语分词的机理,并对采用B 、M 、E 、S 四词位标注集,使 1 2010年 安阳师范学院学报
中科院中文分词系统调研报告
自然语言处理调研报告（课程论文、课程设计） 题目：最大正向匹配中文分词系统 作者：陈炳宏吕荣昌靳蒲 王聪祯孙长智 所在学院：信息科学与工程学院 专业年级：信息安全14-1 指导教师：努尔布力 职称：副教授 2016年10月29日
目录 一、研究背景、目的及意义 (3) 二、研究内容和目标 (4) 三、算法实现 (5) 四、源代码 (7) 1.seg.java 主函数 (7) 2. dict.txt 程序调用的字典 (10) 3.实验案例 (11) 五、小结 (12)
一、研究背景、目的及意义 中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时，具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不过如何实现，目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。 在这里我想介绍一下中文分词的一个最基础算法：最大匹配算法(Maximum Matching，以下简称MM算法) 。MM算法有两种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配。
二、研究内容和目标 1、了解、熟悉中科院中文分词系统。 2、设计程序实现正向最大匹配算法。 3、利用正向最大匹配算法输入例句进行分词，输出分词后的结果。
三、算法实现 图一：算法实现 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。但这里有一个问题：要做到最大匹配，并不是第一次匹配到就可以切分的。 算法示例： 待分词文本： content[]={"中"，"华"，"民"，"族"，"从"，"此"，"站"，"起"，"来"，"了"，"。"} 词表： dict[]={"中华"， "中华民族" ， "从此"，"站起来"} (1) 从content[1]开始，当扫描到content[2]的时候，发现"中华"已经在
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。 如果用"广场"作为关键字进行检索，那么使用后一个词典分出来的便可检索到，而使用前一个的则不行，而事实上应该是不管搜索北京天安门、天安门广场、天安门、广场都能检索到这篇文档。使用全切分可以实现这个想法，同样是那句使用正向全切分分词结果为：我#想去#北京天安门#北京#天安门#天安门广场#广场，这样不管用"北京天安门"、"天安门广场"、"天安门"、"广场"中的哪一个作为关键字搜索都可以搜索到。采取这种分法会在一定程度上提高分词的准确率，但也会出现问题，例如"我要在上海南站上车"这句采用正向全切分结果为：我#要在#上海#海南#南站，分出海南这个词显然是错误的，这属于交叉歧义。 正如前面所说，基于字符串匹配的分词算法都是依赖于词典的，但是不管再
hanlp中文分词器解读
中文分词器解析hanlp分词器接口设计：
提供外部接口： 分词器封装为静态工具类，并提供了简单的接口
标准分词是最常用的分词器，基于HMM-Viterbi实现，开启了中国人名识别和音译人名识别，调用方法如下: HanLP.segment其实是对StandardTokenizer.segment的包装。 /** * 分词 * * @param text 文本 * @return切分后的单词 */ publicstatic List
* 这是一个工厂方法
* 与直接new一个分词器相比，使用本方法的好处是，以后HanLP升级了，总能用上最合适的分词器 * @return一个分词器 */ publicstatic Segment newSegment() }
publicclass StandardTokenizer { /** * 预置分词器 */ publicstaticfinalSegment SEGMENT = HanLP.newSegment(); /** * 分词 * @param text 文本 * @return分词结果 */ publicstatic List
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。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。
中文分词技术毕业论文开题报告
1 课题概述 随着网络的高速发展，社会的信息化水平不断提高，人们越来越习惯，也越来越依赖从互联网中获取信息。面对当前信息呈现的爆炸性增长趋势，我们迫切地需要优质、准确、快捷、简单、合理的手段对海量信息进行检索，从中获取有效的数据。作为海量信息检索中最首要的预处理手段，分词技术应运而生。 在自然语言处理中，词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。而分词技术指的是将文本拆分成词的一种技术。它属于自然语言处理技术的范畴，是文本分类、数据检索、信息抽取、机器翻译、自动摘要、文本语音输入输出等研究领域的基础所在。 至于中文分词（Chinese Word Segmentation），则是将中文文本中的汉字序列合理切分成一个个单独的词，并对其进行分析处理，然后将文本中的字序列按照一定的规则重新组合成词序列的过程。 众所周知，中文与作为拉丁语系语言代表的英文相比，有着明显的区别。英文以空格作为天然的分隔符，词与词之间的区分很明显，并不需要特殊的分词技术。而中文由于继承了古代汉语的传统，以字作为基本的书写单位，词都处于具体的语句之中，所以并不存在天然的界限。因此，仅仅通过句子或段落间的分隔标志进行切分是不可行的。同时，由于中文语义的复杂性与语法的多变性，大多数英文分词技术不能直接适用于中文分词。 尽管如此，中文分词技术依然是中文信息处理的基础与关键所在。作为自然语言处理与信息检索领域的研究热点，中文分词技术不断地发展，并被广泛应用于信息检索、搜索引擎、机器翻译、中文校对、文本语音输入输出等方面。而近年来对中文分词技术的需求与要求的不断提高，也在一定程度上刺激了中文分词技术的发展。 目前，中文分词技术正在逐渐迈向成熟。但是在其关键技术上，依然有改进的空间。本课题的目的即在于，在前人的研究基础上，通过对中文数据检索中的分词检索机制进行研究，以期初步实现一种可行的中文分词技术，使之具备一定的实用意义与理论价值。 2 国内外发展现状
关于百度中文分词系统研究
关于百度中文分词系统研究
所谓分词就是把字与字连在一起的汉语句子分成若干个相互独立、完整、正确的单词。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。中文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。当汉字由句转化为词之后,才能使得句法分析、语句理解、自动文摘、自动分类和机器翻译等文本处理具有可行性。可以说,分词是机器语言学的基础。 分词准确性对搜索引擎来说十分重要,但如果分词速度太慢,即使准确性再高,对于搜索引擎来说也是不可用的,因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页, 如果分词耗用的时间过长,会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说,分词的准确性和速度,二者都需要达到很高的要求。 分词算法的三种主要类型 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。 》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,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) 。 通常简称为MM(Maximum Matching Method) 法。其基本思想为:设D 为词典,MAX 表示D 中的最大词长,STR 为待切分的字串。MM 法是每次从STR 中取长度为MAX 的子串与D 中的词进行匹配。若成功,则该子串为词,指针后移MAX 个汉字后继续匹配,否则子串逐次减一进行匹配。 2) 逆向最大匹配法(由右到左的方向) 。 通常简称为RMM ( Reverse Maximum MatchingMethod) 法。RMM 法的基本原理与MM 法相同,不同的是分词的扫描方向,它是从右至左取子串进行匹配。 3) 最少切分法(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