中文分词算法概述_龙树全
人工智能机器学习之NLP和中文分词算法
⼈⼯智能机器学习之NLP和中⽂分词算法前⾔：在⼈类社会中，语⾔扮演着重要的⾓⾊，语⾔是⼈类区别于其他动物的根本标志，没有语⾔，⼈类的思维⽆从谈起，沟通交流更是⽆源之⽔。
所谓“⾃然”乃是寓意⾃然进化形成，是为了区分⼀些⼈造语⾔，类似C++、Java等⼈为设计的语⾔。
NLP的⽬的是让计算机能够处理、理解以及运⽤⼈类语⾔，达到⼈与计算机之间的有效通讯。
01 什么是NLP1. NLP的概念NLP（Natural Language Processing，⾃然语⾔处理）是计算机科学领域以及⼈⼯智能领域的⼀个重要的研究⽅向，它研究⽤计算机来处理、理解以及运⽤⼈类语⾔（如中⽂、英⽂等），达到⼈与计算机之间进⾏有效通讯。
在⼀般情况下，⽤户可能不熟悉机器语⾔，所以⾃然语⾔处理技术可以帮助这样的⽤户使⽤⾃然语⾔和机器交流。
从建模的⾓度看，为了⽅便计算机处理，⾃然语⾔可以被定义为⼀组规则或符号的集合，我们组合集合中的符号来传递各种信息。
这些年，NLP研究取得了长⾜的进步，逐渐发展成为⼀门独⽴的学科，从⾃然语⾔的⾓度出发，NLP基本可以分为两个部分：⾃然语⾔处理以及⾃然语⾔⽣成，演化为理解和⽣成⽂本的任务，如图所⽰。
▲NLP的基本分类⾃然语⾔的理解是个综合的系统⼯程，它⼜包含了很多细分学科，有代表声⾳的⾳系学，代表构词法的词态学,代表语句结构的句法学，代表理解的语义句法学和语⽤学。
⾳系学：指代语⾔中发⾳的系统化组织。
词态学：研究单词构成以及相互之间的关系。
句法学：给定⽂本的哪部分是语法正确的。
语义学：给定⽂本的含义是什么？语⽤学：⽂本的⽬的是什么？语⾔理解涉及语⾔、语境和各种语⾔形式的学科。
⽽⾃然语⾔⽣成（Natural Language Generation，NLG）恰恰相反，从结构化数据中以读取的⽅式⾃动⽣成⽂本。
该过程主要包含三个阶段：⽂本规划：完成结构化数据中的基础内容规划语句规划：从结构化数据中组合语句来表达信息流实现：产⽣语法通顺的语句来表达⽂本2. NLP的研究任务NLP可以被应⽤于很多领域，这⾥⼤概总结出以下⼏种通⽤的应⽤：机器翻译：计算机具备将⼀种语⾔翻译成另⼀种语⾔的能⼒。
自然语言处理中的中文分词算法研究
自然语言处理中的中文分词算法研究自然语言处理是现代计算机科学的一个重要分支，其主要目的是将人类语言转换为计算机所能理解和操作的形式。
中文作为世界上使用人口最多的语言之一，中文分词算法的研究具有十分重要的意义。
本文将从中文自然语言处理的背景、中文分词的概念、中文分词的方法以及中文分词算法的应用等方面进行研究探讨。
一、背景随着计算机技术的发展，自然语言处理技术已成为研究热点之一。
目前，自然语言处理技术已经得到了广泛的应用，如垃圾邮件过滤、搜索引擎、机器翻译等。
然而，由于自然语言处理本身的复杂性，中文分词一直是中文自然语言处理中的难点之一。
中文分词是将汉语句子中的词语划分开来的过程，也可以说是对于汉语句子的基本处理。
因为汉字没有像英文中空格那样的分隔符，所以中文分词是中文自然语言处理的首要任务。
对于中文分词而言，传统的分字方法很难满足需求，自然语言处理专家们通过不断创新研究相继提出了基于规则的分词方法和基于统计的分词方法等。
二、中文分词的概念中文分词是指将中文文本按照一定的规则和方法进行切分，划分出连续的词语序列的过程。
这个过程可以看作是基于词汇的文本矩阵化过程，也就是从原始文本中提取出一个个的单元（词）、量化表示出来。
中文文本中，词是语言的最小基本单位。
与单字相比，词汇的概念更贴合语言文本的实际情况，因为一个词往往还包含着丰富的语义信息。
而对于确定一个具有意义的中文词汇时，必须先将中文文本进行分词处理。
例如，“自然语言处理很重要”这个句子在分词处理后变成“自然语言处理/很/重要”三个词语，这个过程就是中文分词。
三、中文分词的方法大致分类，目前中文分词方法主要可以分为以下两类：1、规则分词法规则分词法属于基于人工经验的一类分词方法。
它是根据人工定义的一些规则来实现分词的。
在这种方法中，规则库的准确性和完备性对分词效果有较大的影响。
规则分词法的原理是，对于一段中文文本，通过基于语言学和统计学的规则来确定分词位置。
自然语言处理中的中文分词算法研究
自然语言处理中的中文分词算法研究自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是近年来快速发展的一门计算机科学领域。
它研究如何让计算机理解和运用人类语言，包括自动语音识别、机器翻译、文本分类和信息检索等。
其中，中文分词是NLP领域中的一个重要问题，影响着许多中文信息处理任务的效果。
中文和英文不同，中文没有空格来分隔不同的单词。
因此，为了进行中文文本的语言学分析和处理，首先需要将文本中的字分隔为单独的词语，这个过程就被称为中文分词。
中文分词是一个具有挑战性的问题，因为中文中存在着大量的歧义和多义词，词汇之间的联系也很复杂。
例如，“我是一个程序员”这个句子，可以被分割为“我/是/一/个/程序员”或“我/是一个/程序员”，两种分词方式都是合理的，但对应的语义略有不同。
因此，中文分词算法需要进行语言学分析，采用合理的规则或算法来对中文文本进行分词，以保证分词结果的准确性和可用性。
目前，主要的中文分词算法可以分为基于规则的分词算法和基于统计机器学习方法的分词算法。
基于规则的分词算法依赖于一些人工制定的分词规则，例如基于词典匹配、基于正则表达式和基于句法规则的方法。
其中，基于词典匹配的方法是比较常见的一种方法，它将中文文本中的每个词汇都匹配到一个预先制定的词典中，从而实现分词。
该方法的优点在于对专业术语等特定领域的文本效果比较好，但缺点在于词典的质量和规模对分词效果有直接影响，对新的词汇处理不灵活。
基于统计机器学习方法的分词算法则是利用大规模语料库中的词频、上下文等信息进行学习和预测。
典型的算法包括隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、条件随机场（Conditional Random Field, CRF）、最大熵模型（Maximum Entropy Model, MaxEnt）等。
这类算法能够更好地处理生僻词、新词和歧义词等问题，并且具有较强的自适应能力。
中文分词算法的比较分析
中文分词算法的比较分析随着互联网的快速发展和信息时代的到来，中文处理在自然语言处理中越来越重要，而中文分词作为中文处理的核心问题之一，也得到了越来越多的关注。
中文分词是指将一段中文文本按照词的语义界限进行切分的过程，也是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。
本文将对中文分词算法进行比较分析，对各算法的优缺点进行探讨。
一、规则分词算法规则分词算法是一种基于人工构造规则的分词算法，由于其依赖于人工的定义，因此不能适应各种语言和文本样式的变化，难以处理新词、歧义等情况。
同时，由于规则的复杂度较高，对于大量的文本数据，规则分词算法会导致速度较慢，不适用于大规模的数据分词。
二、基于统计的分词算法基于统计的分词算法使用马尔科夫模型、隐马尔科夫模型等概率模型，通过统计文本数据的频率分布，对分词结果进行分析判断。
这种方法仅仅需要利用大量的文本数据建立模型，从而实现自适应的分词，对于新词、歧义等情况也能有效处理。
但是，由于其对大量的文本数据依赖较高，因此需要积累大量的文本数据来建立模型，同时不同文本样式和语种间的模型也需要不同的处理方法。
三、基于深度学习的分词算法基于深度学习的分词算法是近年来比较火的一种分词方法，它的主要思路是通过深度神经网络来学习分词中的语义界限、词义辨析等知识。
这种方法不再需要对人工定义规则，而是通过自适应的机器学习算法来更新分词模型，能够适应不同的语境和样式，因此在新词和歧义的处理上也更加具有准确性。
但是，其也存在缺陷，如需要大量的计算资源、训练时间较长等。
综上所述，当前的中文分词算法各有优缺点。
规则分词算法虽然准确度较高，但受限于规则和词典的局限性，因此不适用于大规模的数据处理。
基于统计的分词算法能够适应不同语境和样式，但需要大量的文本数据建立模型。
基于深度学习的分词算法能够自适应更新分词模型，但需要大量的计算资源和训练时间。
因此，对于不同的需求和场景，需要选择合适的分词算法来进行中文处理。
中文根据词语推断分类算法
中文根据词语推断分类算法
中文分词算法主要分为三大类：
1. 基于字典、词库分词（字符串匹配，机械分词方法）：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词类标注相结合的一体化方法。
这类方法简单、分词效率较高，但字典中未收录的词识别率低。
2. 基于统计分词（无字典分词）：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，相邻的字同时出现的次数越多，越有可能构成一个词语。
对语料中的字组频度进行统计，不需要切词字典，但错误率很高。
可以考虑：使用基本词典进行关键词分词，使用统计方法识别新词组，两者结合。
3. 基于理解分词：通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。
由于汉语语义的复杂性，难以将各种语言信息组织成机器能够识别的形式，目前这种分词系统还处于试验阶段。
中文分词算法在不断改进和完善中，以适应不断变化的文本和语境。
在实际应用中，通常会根据具体情况选择最合适的分词算法。
中文分词算法的研究与实现
中文分词算法的探究与实现导言中文作为世界上最为复杂的语言之一，具有很高的纷繁变化性。
对于计算机来说，要理解和处理中文文本是一项极具挑战的任务。
中文分词作为自然语言处理的核心步骤之一，其目标是将连续的中文文本按照词语进行切分，以便计算机能够更好地理解和处理中文文本。
本文将谈论。
一、中文分词的重要性中文是一种高度语素丰富的语言，一个复杂的中文句子往往由若干个词汇组成，每个词汇之间没有明显的分隔符号。
若果不进行适当的中文分词处理，计算机将无法准确理解句子的含义。
例如，对于句子“我喜爱进修机器进修”，若果没有正确的分词，计算机将无法区分“进修”是动词仍是名词，从而无法准确理解这个句子。
因此，中文分词作为自然语言处理的重要工具，被广泛应用于查找引擎、信息检索、机器翻译等领域。
二、基于规则的中文分词算法基于规则的中文分词算法是最早出现的一类中文分词算法。
它通过事先定义一些规则来进行分词，如使用词表、词典、词性标注等方法。
这类算法的优点是原理简易，适用于一些固定语境的场景。
但是，这类算法对语言的变化和灵活性要求较高，对于新词和歧义词的处理效果较差。
三、基于统计的中文分词算法基于统计的中文分词算法以机器进修的方法进行训练和处理。
这类算法通过构建统计模型，利用大量的训练样本进行进修和猜测，从而裁定文本中哪些位置可以进行分词。
其中最著名的算法是基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）的分词算法。
该算法通过建立状态转移概率和观测概率来进行分词猜测。
此外，还有一些基于条件随机场（Conditional Random Field，简称CRF）的分词算法，通过模型的训练和优化，得到更准确的分词结果。
四、基于深度进修的中文分词算法随着深度进修的兴起，越来越多的中文分词算法开始接受深度进修的方法进行探究和实现。
深度进修通过构建多层神经网络，并利用大量的训练数据进行训练，在分词任务中表现出了很强的性能。
基于数据词典的中文分词算法优化实现
２０２２年４月１０日第６卷第７期现代信息科技Modern Information Technology Apr.2022Vol.6No.7DOI:10.19850/ki.2096-4706.2022.07.020基于数据词典的中文分词算法优化实现鲍曙光（武警海警学院职业教育中心，浙江宁波315801）摘要：中文分词算法是中文自然语言理解的基础，文章运用C#语言实现了正向、逆向、最长词、最短词的分词算法，通过大量样本实例分析，对不同算法进行了比较，介绍了分词算法在新词发现、歧义发现中的应用，重点阐述了关系型数据库、文本文件等不同数据结构的数据词典对中文分词算法速度的影响，创新性地引入一种非常规的数据词典索引表，大大提升了分词算法的速度。
关键词：中文分词；算法优化；新词发现；歧义消除；自然语言识别中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）07-0080-05Ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｗｏｒｄ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｄａｔａ ＤｉｃｔｉｏｎａｒｙBAO Shuguang(Vocational Education Center, China Coast Guard Academy, Ningbo 315801, China)Abstract: Chinese word segmentation algorithm is the basis of Chinese natural language understanding. This paper uses C# language to realize the forward, reverse, longest and shortest word segmentation algorithms. Through the analysis of a large number of sample examples, this paper compares different algorithms, introduces the application of word segmentation algorithm in new word discovery and ambiguity discovery, and focuses on the impact of data dictionaries with different data structures such as relational databases and text files on the speed of Chinese word segmentation algorithm, an unconventional data dictionary index table is innovatively introduced, which greatly improves the speed of word segmentation algorithm.Keywords: Chinese word segmentation; algorithm optimization; new word discovery; ambiguity elimination; natural language recognition0 引言分词技术是中文自然语言理解的基础，中文分词技术的重点和难点是分词算法、新词发现、歧义消除等。
中文分词器的作用-概述说明以及解释
中文分词器的作用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引言部分是文章的开头部分，用于介绍文章的背景和目的。
在中文分词器的作用这篇长文中，引言部分应该包括以下几个方面：1. 介绍中文分词的重要性和普遍存在的问题：中文是一种字符没有明确分隔的语言，而语义的理解和信息处理往往需要将连续的字符序列切分为有意义的词语单位。
因此，中文分词是自然语言处理中一个重要而困难的问题。
2. 概述中文分词器的概念和基本原理：中文分词器是一种通过算法和模型来自动识别和提取中文文本中的词语的工具。
它基于中文语言的特点，通过各种分词规则、字典和统计模型等方法，将连续的中文字符序列切分为有意义的词语。
中文分词器在自然语言处理、信息检索、文本挖掘等领域具有重要的应用价值。
3. 阐述中文分词器的作用和价值：中文分词器的作用不仅仅是简单地将字符序列切分为词语，更重要的是通过合理的分词可以提高其他自然语言处理任务的准确性和效率。
它为文本预处理、信息提取、机器翻译、搜索引擎等应用提供了基础支持，同时也为语言学研究和中文语言处理技术的发展做出了重要贡献。
最后，引言部分的目的是引起读者的兴趣，使其了解中文分词器的概念和作用，并引出全文所要讨论的内容和结论。
同时，还可以提出一些问题或观点，为接下来的正文部分做好铺垫。
文章结构部分的内容可以写成这样：1.2 文章结构本文主要分为三个部分进行讨论，每个部分涵盖了具体的主题和内容。
以下是对这三个部分的简要描述：1. 引言：首先介绍了本文的主题和重要性，包括对整个文章内容的概述、结构和目的的阐述。
2. 正文：本部分将对中文分词器进行详细的介绍和分析。
首先会讲解什么是中文分词器，对其进行定义和解释，以帮助读者对主题有一个基本的了解。
接着，将深入探讨中文分词器的作用，包括其在自然语言处理中的重要性和应用，以及对于语义分析、信息检索、机器翻译等领域的影响。
通过具体案例和实际应用，展示中文分词器在提高语言处理效率和准确性方面的作用和优势。
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软件设计开发本栏目责任编辑：谢媛媛中文分词算法概述龙树全,赵正文,唐华（西南石油大学计算机科学学院，四川成都610500）摘要：当前搜索引擎技术被广泛地应用，这使得全文检索技术和中文分词技术的研究逐渐深入。中文分词是中文信息的关键技术之一，其质量高低直接影响中文信息处理效率。文章致力于研究中文分词算法,对多种中文分词算法、自动分词系统的理论模型进行了详细的阐述和讨论，为中文分词的进一步发展提供基础和方向。
关键词：中文分词；全文检索；算法；搜索引擎；歧义切分中图分类号：TP391.1文献标识码：A文章编号：1009-3044(2009)10-2605-03
OverviewonChineseSegmentationAlgorithmLONGShu-quan,ZHAOZheng-wen,TANGHua(DepartmentofComputerScienceandTechnology,SouthwestPetroleumUniversity,Chengdu610500,China)Abstract:Currently,thesearchenginetechnologyhasbeenwidelyused,whichbringsin-depthresearchestofull-textsearchtechnologyandChinesesegmentations;ChineseSegmentationisoneofthekeytechnologiesofChineseinformation,itdirectlyaffectsthequalityofChineseinformationprocessingefficiency.ThisarticlededicatedtoResearchonChineseSegmentationAlgorithm,describedindetailanddiscusstosomekindsofChineseSegmentationAlgorithms,TheoreticalmodelofAuto-Segmentationsystem.Providefoundationanddi-rectionforthefurtherdevelopmentofChinesesegmentations.
Keywords:chinesesegmentations;full-textsearch;algorithm;searchengine;ambiguouswordsegmentation
1引言
自然语言处理是人工智能的一个重要分支。中文分词是中文自然语言处理的一项基础性工作，也是中文信息处理的一个重要问题。随着搜索引擎技术的广泛应用，全文检索技术和中文分词技术也逐步受到广泛的研究和应用，然而到目前为止，还没有完全成熟实用的中文分词系统面世，这成为严重制约中文信息处理发展的瓶颈之一。本文致力于研究中文分词算法，通过分词算法对分词的质量做出客观的判断和评估，从而为中文分词的进一步发展提供基础和方向。
2中文分词技术综述
2.1全文检索技术
所谓全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。在中文文档中根据是否采用分词技术，索引项可以是字、词或词组，由此可分为基于字的全文索引和基于词的全文索引。基于字的全文索引是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。对于各种不同的语言而言，字有不同的含义，比如英文中字与词实际上是合一的，而中文中字和词有很大分别。此方法查全率较高，但查准率较低。有时会出现令人啼笑皆非的检索结果，如检索货币单位“马克”时，会把“马克思”检索出来。基于词的全文索引是指对文章中的词，即语义单位建立索引，检索时按词检索，并且可以处理同义项等。英文等西方文字由于按照空白切分词，因此实现上与按字处理类似，添加同义处理也很容易。中文文字则需要切分字词，以达到按词索引的目的。对中文文档进行切词，提高分词的准确性，抽取关键词作为索引项，实现按词索引可以大大提高检索的准确率。
2.2中文分词技术
中文分词与英文分词有很大的不同，对英文而言，一个单词就是一个词，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，需要人为切分。中文分词系统是利用计算机对中文文本进行词语自动识别的系统，对其研究已经取得了很多成果，出现了众多的算法。根据其特点，可以将现有的分词算法分为四大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于语义的分词方法等。
3中文分词方法
中文分词方法的基本原理是针对输入文字串进行分词、过滤处理，输出中文单词、英文单词和数字串等一系列分割好的字符串。中文分词模块的输入输出如图1所示。
3.1基于字符串匹配的分词方法
这种方法又叫作机械分词方法、基于字典的分词方法，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)。该方法有三个要素，即分词词典、文本扫描顺序和匹配原则。文本的扫描顺序有正向扫描、逆向扫描和双向扫描。匹配原则主要有最大匹配、最小匹配、逐词匹配和最佳匹配。
收稿日期：2009-02-11
图1中文分词原理图
ISSN1009-3044ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识
与技术
Vol.5,No.10,April2009,pp.2605-2607
E-mail:xsjl@cccc.net.cnhttp://www.dnzs.net.cnTel:+86-551-56909635690964
2605本栏目责任编辑：谢媛媛软件设计开发
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第5卷第10期(2009年4月)
1)最大匹配法（MM）。基本思想是：假设自动分词词典中的最长词条所含汉字的个数为i，则取被处理材料当前字符串序列中的
前i个字符作为匹配字段，查找分词词典，若词典中有这样一个i字词，则匹配成功，匹配字段作为一个词被切分出来；若词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，匹配字段去掉最后一个汉字，剩下的字符作为新的匹配字段，再进行匹配，如此进行下去，直到匹配成功为止。统计结果表明，该方法的错误率为1/169。2)逆向最大匹配法（RMM）。该方法的分词过程与MM法相同，不同的是从句子（或文章）末尾开始处理，每次匹配不成功时去掉
的是前面的一个汉字。统计结果表明，该方法的错误率为1/245。3)逐词遍历法。把词典中的词按照由长到短递减的顺序逐字搜索整个待处理的材料，一直到把全部的词切分出来为止。不论分
词词典多大，被处理的材料多么小，都得把这个分词词典匹配一遍。4)设立切分标志法。切分标志有自然和非自然之分。自然切分标志是指文章中出现的非文字符号，如标点符号等；非自然标志
是利用词缀和不构成词的词（包括单音词、复音节词以及象声词等）。设立切分标志法首先收集众多的切分标志，分词时先找出切分标志，把句子切分为一些较短的字段，再用MM、RMM或其它的方法进行细加工。这种方法并非真正意义上的分词方法，只是自动分词的一种前处理方式而已，它要额外消耗时间扫描切分标志，增加存储空间存放那些非自然切分标志。5)最佳匹配法（OM）。此法分为正向的最佳匹配法和逆向的最佳匹配法，其出发点是：在词典中按词频的大小顺序排列词条，以
求缩短对分词词典的检索时间，达到最佳效果，从而降低分词的时间复杂度，加快分词速度。实质上，这种方法也不是一种纯粹意义上的分词方法，它只是一种对分词词典的组织方式。OM法的分词词典每条词的前面必须有指明长度的数据项，所以其空间复杂度有所增加，对提高分词精度没有影响，分词处理的时间复杂度有所降低。由上面的算法，不难看出基于字符串匹配的分词方法的优缺点：优点：简单，易于实现。缺点：1)匹配速度慢；2)存在交集型和组合型歧义切分问题；3)词本身没有一个标准的定义，没有统一标准的词集；4)不同词典产生的歧义也不同；5)缺乏自学习的智能性。
3.2基于理解的分词方法
该方法又称基于人工智能的分词方法，其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。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统和总控部分。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。目前基于理解的分词方法主要有专家系统分词法和神经网络分词法等。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，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。1)专家系统分词法。从专家系统角度把分词的知识（包括常识性分词知识与消除歧义切分的启发性知识即歧义切分规则）从实
现分词过程的推理机中独立出来，使知识库的维护与推理机的实现互不干扰，从而使知识库易于维护和管理。它还具有发现交集歧义字段和多义组合歧义字段的能力和一定的自学习功能。2)神经网络分词法。该方法是模拟人脑并行，分布处理和建立数值计算模型工作的。它将分词知识所分散隐式的方法存入神经
网络内部，通过自学习和训练修改内部权值，以达到正确的分词结果，最后给出神经网络自动分词结果。3)神经网络专家系统集成式分词法。该方法首先启动神经网络进行分词，当神经网络对新出现的词不能给出准确切分时，激活
专家系统进行分析判断，依据知识库进行推理，得出初步分析，并启动学习机制对神经网络进行训练。该方法可以较充分发挥神经网络与专家系统二者优势，进一步提高分词效率。
3.3基于统计的分词方法
该方法的主要思想：词是稳定的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻出现的概率或频率能较好反映成词的可信度。可以对训练文本中相邻出现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们之间的互现信息。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可以认为此字组可能构成了一个词。该方法又称为无字典分词。该方法所应用的主要的统计模型有：N元文法模型、隐Markov模型和最大熵模型等。在实际应用中一般是将其与基于词典的分词方法结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
3.4基于语义的分词方法
语义分词法引入了语义分析，对自然语言自身的语言信息进行更多的处理，如扩充转移网络法、知识分词语义分析法、邻接约束法、综合匹配法、后缀分词法、特征词库法、矩阵约束法、语法分析法等。1)扩充转移网络法。该方法以有限状态机概念为基础。有限状态机只能识别正则语言，对有限状态机作的第一次扩充使其具有