中文分词ppt
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词法分析详解课件
GitHub仓库
许多开源的自然语言处理工具都在GitHub上托管和分享，可以作 为学习和研究的资源。
在线教程和课程
各大在线教育平台（如Coursera、Udacity等）提供了丰富的自然 语言处理课程，包括词法分析的详细教程。
学术论文
深入研究词法分析的学术论文，可以在各大学术数据库中检索并阅 读。
05 词法分析的挑战与未来发 展
未登录词问题
总结词
未登录词问题是指分词过程中遇到的新词或未知词，无法被正确识别和分割。
详细描述
在自然语言处理中，未登录词问题是一个常见挑战。由于语言的复杂性和动态性，总会有一些新词或未知词出现 ，导致分词器无法正确识别和分割。解决未登录词问题的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和混合方法 等。
促进多任务处理
词法分析的结果可以用于 多种自然语言处理任务， 如分词、词性标注、句法 分析等。
词法分析的基本原则
一致性
对同一类文本的处理方式 应该保持一致，避免出现 不同的分词结果。
准确性
分词结果应尽可能准确， 减少错误和歧义。
高效性
分词算法应尽可能高效， 以满足大规模文本处理的 实时性要求。
02 词法分析的步骤
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词义消歧
词义消歧是指在对文本进行分词和词性标注后，对同形异义词和多义词进行语义区分的过程 。
同形异义词是指形式相同但意义不同的词语，例如“银行”既可以指代金融机构，也可以指 代河岸边坡。多义词是指具有多个相关联意义的词语，例如“绿色”可以指颜色，也可以指 环保、生态等意义。
词义消歧的方法可以分为基于规则的方法、基于统计的方法和混合方法三种。基于规则的方 法主要依靠人工制定的消歧规则，而基于统计的方法则通过机器学习算法进行消歧。混合方 法则是将基于规则的方法和法分析是自然语言处理中的重要预 处理步骤，它有助于提高文本处理的 精度和效率，为后续的文本理解和生 成提供准确的基础。
第三章二元语法与中文分词
• 当 = 3时的n元语法称为三元语法（trigram）
• >= 4时数据稀疏和计算代价又变得显著起来，实际工程中几乎不使用。
• 另外，深度学习带了一种递归神经网络语言模型（RNN Language Model），
理论上可以记忆无限个单词，可以看作“无穷元语法”（∞ −gram）。
《自然语言处理入门》
1) 前向：由起点出发从前往后遍历节点，更新从起点到该节点的最小花费
以及前驱指针。
2) 后向：由终点出发从后往前回溯前驱指针，取得最短路径。
《自然语言处理入门》
3.4.4 词图上的维特比算法
def viterbi(wordnet):
nodes = wordnet.getVertexes()
# 前向遍历
3.4.4 词图上的维特比算法
• 粗分词图：========按终点打印========
to: 1, from: 0, weight:04.60, word:始##始@商品
to: 2, from: 1, weight:00.80, word:商品@和
to: 3, from: 1, weight:00.80, word:商品@和服
• 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimates，MLE）
0 … −1 = ML 0 … −1
0 …
=
0 … −1
其中，(0 … )表示0 … 的计数（count），比如
(商品 和 服务) = (商品|BOS)(和|BOS 商品)(服务|BOS 商品 和)(EOS|BOS 商品 和 服务)
《自然语言处理入门》
3.4 预测
• 预测（predict）指的是利用模型对样本（句子）进行推断的过程，
• >= 4时数据稀疏和计算代价又变得显著起来，实际工程中几乎不使用。
• 另外，深度学习带了一种递归神经网络语言模型（RNN Language Model），
理论上可以记忆无限个单词，可以看作“无穷元语法”（∞ −gram）。
《自然语言处理入门》
1) 前向：由起点出发从前往后遍历节点，更新从起点到该节点的最小花费
以及前驱指针。
2) 后向：由终点出发从后往前回溯前驱指针，取得最短路径。
《自然语言处理入门》
3.4.4 词图上的维特比算法
def viterbi(wordnet):
nodes = wordnet.getVertexes()
# 前向遍历
3.4.4 词图上的维特比算法
• 粗分词图：========按终点打印========
to: 1, from: 0, weight:04.60, word:始##始@商品
to: 2, from: 1, weight:00.80, word:商品@和
to: 3, from: 1, weight:00.80, word:商品@和服
• 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimates，MLE）
0 … −1 = ML 0 … −1
0 …
=
0 … −1
其中，(0 … )表示0 … 的计数（count），比如
(商品 和 服务) = (商品|BOS)(和|BOS 商品)(服务|BOS 商品 和)(EOS|BOS 商品 和 服务)
《自然语言处理入门》
3.4 预测
• 预测（predict）指的是利用模型对样本（句子）进行推断的过程，
中文分词
Class-based Ngram Ngram分词评价
能够处理大多数常用词带来的歧义问题 不能处理新词以及新词带来的歧义问题
解决之道：Class-based Ngram
在统一的框架下进行分词与新词识别 将词分为若干类
词典词：教师（词典处理） 仿词：2000年（规则处理） 新词：范路（基于类的新词识别） 形态词：高高兴兴（规则处理） 不同类型的词用不同处理方法，最后利用Ngram框架寻找全 局最优切分结果
P(C ) ≅ ∏P(ci | ci−2ci−1)
m 1 i=1
m
P (S1n | C1m ) = P (s1, s2 ,⋅ ⋅ ⋅, sn | c1, c2 ,⋅ ⋅ ⋅, cm ) ≅ P ([s1,⋅ ⋅ ⋅, sc1−end],⋅ ⋅ ⋅,[scm−start,⋅ ⋅ ⋅, sn ] | c1, c2 ,⋅ ⋅ ⋅, cm ) ≅ ∏ P ([scj −start,⋅ ⋅ ⋅, scj −end] | c j )
中文分词一席谈
suntian@
内容提要
中文分词概述 分词技术发展 国际分词评测 分词技术总结
中文分词概述
什么是分词？ 什么是分词？
分词就是利用计算机识别出文本中词汇的过程。比如 句子“内塔尼亚胡说的确实在理”
中文分词概述（Cont.）
分词作用
互联网绝大多数应用都需要分词，典型应用实例 汉字处理：拼音 汉字处理：拼音输入法、手写识别、简繁转换 …告推荐、内容监控 … 语音处理： 语音处理：语音识别、语音合成 … …
w w
P (W | O ) = max ∏ P ( wt | wt −1 , ot )
w t =1
T
W：分词结果 O：待分词文本
生成式分词（Cont.）
能够处理大多数常用词带来的歧义问题 不能处理新词以及新词带来的歧义问题
解决之道：Class-based Ngram
在统一的框架下进行分词与新词识别 将词分为若干类
词典词：教师（词典处理） 仿词：2000年（规则处理） 新词：范路（基于类的新词识别） 形态词：高高兴兴（规则处理） 不同类型的词用不同处理方法，最后利用Ngram框架寻找全 局最优切分结果
P(C ) ≅ ∏P(ci | ci−2ci−1)
m 1 i=1
m
P (S1n | C1m ) = P (s1, s2 ,⋅ ⋅ ⋅, sn | c1, c2 ,⋅ ⋅ ⋅, cm ) ≅ P ([s1,⋅ ⋅ ⋅, sc1−end],⋅ ⋅ ⋅,[scm−start,⋅ ⋅ ⋅, sn ] | c1, c2 ,⋅ ⋅ ⋅, cm ) ≅ ∏ P ([scj −start,⋅ ⋅ ⋅, scj −end] | c j )
中文分词一席谈
suntian@
内容提要
中文分词概述 分词技术发展 国际分词评测 分词技术总结
中文分词概述
什么是分词？ 什么是分词？
分词就是利用计算机识别出文本中词汇的过程。比如 句子“内塔尼亚胡说的确实在理”
中文分词概述（Cont.）
分词作用
互联网绝大多数应用都需要分词，典型应用实例 汉字处理：拼音 汉字处理：拼音输入法、手写识别、简繁转换 …告推荐、内容监控 … 语音处理： 语音处理：语音识别、语音合成 … …
w w
P (W | O ) = max ∏ P ( wt | wt −1 , ot )
w t =1
T
W：分词结果 O：待分词文本
生成式分词（Cont.）
中文分词技术的研究现状与困难
四、解决方案
为了克服中文分词技术的研究困难，以下一些解决方案值得：
1、优化分词算法：针对分词算法的复杂性问题，可以尝试优化算法的设计和 实现，提高其效率和准确性。例如，可以通过引入上下文信息、利用语言学知 识等方式来改进算法。
2、改进信息检索技术：在信息检索领域，可以尝试将先进的排序算法、推荐 系统等技术引入到检索过程中，以提高检索效果。此外，还可以研究如何基于 用户行为和反馈来优化检索结果。
3、缺乏统一的评价标准：中文分词技术的评价标准尚未统一，这使得不同研 究之间的比较和评估变得困难。建立通用的中文分词技术评价标准对于推动相 关研究的发展至关重要。
4、特定领域的应用场景：中文分词技术在不同领域的应用场景中面临着不同 的挑战。例如，在金融领域中，需要分词技术对专业术语进行精确识别；在医 疗领域中，需要处理大量未登录词和生僻字。如何针对特定领域的应用场景进 行优化，是中文分词技术的重要研究方向。
3、建立大型标注语料库：通过建立大型标注语料库，可以为分词算法提供充 足的训练数据，提高其准确性和自适应性。此外，标注语料库也可以用于开发 基于规则的分词方法和测试集的构建。
4、研究跨领域的应用场景：针对不同领域的应用场景，可以研究如何将中文 分词技术进行迁移和适配。例如，可以通过知识图谱等技术将不同领域的知识 引入到分词过程中，以提高分词效果。
然而，各种分词方法也存在一定的局限性和不足。例如，基于规则的分词方法 需要人工编写规则和词典，难以维护和更新；基于统计的分词方法需要大量标 注语料库，而且训练模型的时间和计算成本较高；基于深度学习的分词方法虽 然取得了较好的效果，但也需要耗费大量的时间和计算资源进行训练。
三、研究困难
中文分词技术的研究面临着诸多困难和挑战，以下是一些主要词方法：该方法主要依靠人工编写的分词规则来进行分词。 代表性的工作包括台湾大学开发的中文分词系统“THULAC”和北京大学开发 的“PKU中文分词系统”。这些系统均基于词典和规则，具有较高的准确率和 召回率。
中文信息处理课件
THANK YOU
汇报人：
基于知识图谱的方法：通过构建知识图谱，分析文本中的实体和关系，进行情感分类
中文情感分析技术应用场景
电商评论情感分析：帮助商家了解消费者对产品的评价和满意度
社交媒体情感分析：帮助企业了解消费者对品牌的态度和口碑
客户服务情感分析：帮助企业了解客户对服务的满意度和需求 情感机器人：通过情感分析技术，让机器人更好地理解和回应人类的情 感需求
义的词组
常见的中文分 词方法有基于 词典的分词、 基于统计的分 词和基于深度
学习的分词
中文分词技术 在搜索引擎、 机器翻译、情 感分析等领域 有着广泛的应
用
中文分词算法分类
基于词典的分词算法
基于统计的分词算法
基于规则的分词算法
基于深度学习的分词算 法
中文分词技术应用场景
搜索引擎：提高搜索结果的准确性和效率 自然语言处理：用于文本分析、情感分析、机器翻译等 社交媒体：用于文本分析、情感分析、用户画像等 电子商务：用于商品推荐、用户行为分析等
05
中文句法分析技术
中文句法分析技术简介
什么是中文句法分析：对中文 句子进行结构分析，提取句子 中的语法成分和结构关系
句法分析的方法：基于规则的 句法分析、基于统计的句法分 析、基于深度学习的句法分析
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
句法分析的作用：帮助理解句 子的含义，提高自然语言处理 系统的性能
句法分析的应用：机器翻译、 信息检索、问答系统、情感分 析等
中文句法分析算法分类
基于规则的句法分析算法：通过定义规则来识别句子结构 基于统计的句法分析算法：通过统计方法学习句子结构 基于深度学习的句法分析算法：使用深度学习技术识别句子结构 基于语法树的句法分析算法：通过构建语法树来识别句子结构
LTP分词结果介绍
LTP分词结果介绍
LTP的功能模块：
• • • • • • 分词（WS） 词性标注（POS） 命名实体识别（NE） 词义消歧（WSD） 依存句法分析（PARSER） 语义角色标注（SRL）
例：王菲是一名歌手，她演唱了因为爱情这首歌
词性标注
LTP使用的是863词性标注集，各个词性含义如下表
Tag
nt
nz o p q r u v wp ws x
temporal noun
other proper noun onomatopoeia preposition quantity pronoun auxiliary verb punctuation foreign words non-lexeme
近日，明代
城郊 北京
d
e g h i j k m n nd nh
adverb
exclamation morpheme prefix idiom abbreviation suffix number general noun direction noun person name
很
哎 茨，甥 阿，伪 白花齐放 公检法 界，率 一，第一 苹果 右侧 杜甫，汤姆
动宾关系
主谓关系 连动结构
VOB(verb-object)
SBV(subject-verb) VV(verb-verb)
动补结构
介宾关系 核心
CMP(complement）
POB(prep-obj) HED (head)
关联结构
独立分句 依存分句
CNJ(conjunctive)
IC(indep. clause) DC(dep. clause)
依存句法分析 对于前面给出的例子，根据LTP的分析结果，可得如下依存树：
LTP的功能模块：
• • • • • • 分词（WS） 词性标注（POS） 命名实体识别（NE） 词义消歧（WSD） 依存句法分析（PARSER） 语义角色标注（SRL）
例：王菲是一名歌手，她演唱了因为爱情这首歌
词性标注
LTP使用的是863词性标注集，各个词性含义如下表
Tag
nt
nz o p q r u v wp ws x
temporal noun
other proper noun onomatopoeia preposition quantity pronoun auxiliary verb punctuation foreign words non-lexeme
近日，明代
城郊 北京
d
e g h i j k m n nd nh
adverb
exclamation morpheme prefix idiom abbreviation suffix number general noun direction noun person name
很
哎 茨，甥 阿，伪 白花齐放 公检法 界，率 一，第一 苹果 右侧 杜甫，汤姆
动宾关系
主谓关系 连动结构
VOB(verb-object)
SBV(subject-verb) VV(verb-verb)
动补结构
介宾关系 核心
CMP(complement）
POB(prep-obj) HED (head)
关联结构
独立分句 依存分句
CNJ(conjunctive)
IC(indep. clause) DC(dep. clause)
依存句法分析 对于前面给出的例子，根据LTP的分析结果，可得如下依存树：
中文分词
汉语的修饰在前
他说的确实在理
他/说/的确/实在/理 他/说/的/确实/在理
双向匹配
最短路径算法
最少分词问题 等价于在有向图中搜索最短路径问题
发 1 2
展 3
中 4
国 5
家 6
基于统计的最短路径分词算法
基本的最短路径每条边的边长为1
当最短路径有多条时，往往只保留一条结果
南京市长江大桥
南京市/长江大桥 南京/市长/江大桥
歧义例子续
当结合成分子时
当/结合/成分/子时 当/结合/成/分子/时 当/结/合成/分子/时 当/结/合成分/子时
中文分词歧义分类
交集型歧义
如果AB和BC都是词典中的词，那么如果待切分字串 中包含“ABC”这个子串，就必然会造成两种可能的切 分：“AB/ C/ ” 和 “A/ BC/ ”。 比如“网球场”就可能造成交集型歧义（网球/ 场/ : 网/ 球场/）。
路径1： 0－1－3－5
路径2： 0－2－3－5
该走哪条路呢？
最大概率法分词
S: 有意见分歧
W1: 有/ 意见/ 分歧/ W2: 有意/ 见/ 分歧/
Max(P(W1|S), P(W2|S)) ?
P( S | W ) P(W ) P(W | S ) P(W ) P( S )
P(W ) P( w1, w2 ,...,wi ) P( w1 ) P( w2 ) ... P( wi )
对其它符合要求的路径不公平
这里考虑每个词的权重，即每条边的边长 不相等
最简单的权重是词频（必须真实、科学有效）
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。
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歧义检测成10 功
歧义的发现（2）
• MM+逆向最小匹配法 • 全切分方法
– 依据词表，给出输入文本的所有可能的切分结果。 – 输入： 提高人民生活水平
输出： 提/高/人/民/生/活/水/平 提高/人/民/生/活/水/平 提高/人民/生/活/水/平 提高/人民/生活/水/平 提高/人民/生活/水平 ……
– 依据一定的原则，选择一种结果作为最终切分结果，如：
• 选择次数最少的切分结果（最短路径） • 选择概率最大的切分结果
11
歧义切分的表示——词图
12
歧义消解（1）
• 基于记忆的歧义消解
– 伪歧义所占比例很大。 – 从一亿字真实汉语语料库中抽取交集型歧义切分字段。高频的前
4619个字段，覆盖了该语料库中全部交集型歧义切分字段的59.20%。 – 其中4279个属伪歧义，覆盖率达53.35%。 – 鉴于伪歧义的消解与上下文无关，可以把它们的正确（唯一）的切
—— ACL2007执行委员会主席 Mark Steedman
3
中文分词做什么？
• 中文以字为基本书写单位，词语之间没有明 显的区分标记。
• 通俗的说，中文分词就是要由机器在中文文 本中词与词之间加上标记。
• 输入：
我是学生。
• 输出：
我/是/学生/。
4
英语有词语切分问题吗？
• 英语中不是完全没有词语切分问题，不能仅凭借空 格和标点符号解决切分问题。
伪歧义 真歧义
9472% 将技术/应用/于/项目
精力/应/用于/学习
5.28% 解除/了/职务
方程的/解/除了/0还有1 9
歧义的发现（1）
• 歧义消解的前提是歧义的发现。切分算法应该有能力检测到输入文本中 何时出现了歧义切分现象。
• MM和RMM只能给出一种切分结果，不能检测出歧义。
• 专业术语和新词语
– 专业术语：万维网 主机板 模态 逻辑 贝叶斯算法 – 缩略语 ：三个代表 五讲四美 打假 扫黄打非 计生办 – 新词语 ：卡拉OK 波波族 美刀 港刀
15
未登录词识别
• 未登录词识别困难
– 未登录词没有明确边界，缺少英语中的分隔符、大小写、词的形态、冠词 等语法信息
例：张掖市民乐县
目录
• 引言 • 关键问题 • ICTCLAS • 评测 • 由字构词 • 总结
1
目录
• 引言 • 关键问题 • ICTCLAS • 评测 • 由字构词 • 总结
2
Everything is made of particles, so Physics is very important. The World-Wide-Web is made of Language, so Computational Linguistics is very important.
• 双向最大匹配法（MM+RMM）
– MM
企业用工的/自主/权
RMM 企业用工的/自/主权
– 存在歧义检测盲点
MM、RMM 他/从/马上/下来
– 对中文句子进行统计分析的实验表明：
比例 约 90.0% 不到1.0% 约 9.0%
MM与RMM切分 结果比较 相同
不同
正确性 都正确 都错误 其中有一个正确
– 许多未登录词的构成单元本身可以独立成词
例：张建国
– 与普通词相似
例：爱子面容俨然是父亲的“女性版”
– 呈现一定的句法结构
例：好又多、我爱我家房地产经纪公司
• 通常每一类未登录词都要构造专门的识别算法 • 识别依据
– 内部构成规律（用字规律） – 外部环境（上下文）
16
理解和分词孰先孰后？
• Andi Wu主张把分词的决定放在句法分析的过程中去解决， 而不是在句法分析前就做出决定。
• 组合型歧义
– 对于汉字串AB，A、B、AB同时成词
– 例：门/把手/坏/了，请/把/手/拿/开 将来，现在，学生会
• 混合型歧义
– 同时包含交集型歧义和组合型歧义
– 例：
这样的/人/才能/经受住考验 这样的/人才/能/经受住考验 这样的/人/才/能/经受住考验
• 中文文本中，交集型歧义与组合型歧义出现的比例约为1:22。
– 缩写词 N.A.T.O i.e. m.p.h Mr.
– 连写形式以及所有格结尾
AT&T
I’m He’d don’t Tom’s – 数字、日期、编号
128,236 +32.56 -40.23 02/02/94 02-02-94 – 带连字符的词
text-to-speech text-based e-mail co-operate
C=-log(f/N)
• 切分路径的代价为路径上所有词的代价之和 • 寻求代价最小的路径
14
未登录词
• 实体名词和专有名词
– 中国人名：李素丽 老张 李四 王二麻子 – 中国地名：定福庄 白沟 三义庙 韩村 河马甸 – 翻译人名：乔治·布什 叶利钦 包法利夫人 酒井法子 – 翻译地名：阿尔卑斯山 新奥尔良 约克郡 – 机构名 ：方正公司 联想集团 国际卫生组织 外贸部 – 商标字号：非常可乐 乐凯 波导 杉杉 同仁堂
8
切分歧义（2）
• 真歧义
– 歧义字段在不同的语境中确实有多种切分形式
– 例：
地面积
这块/地/面积/还真不小
地面/积/了厚厚的雪
• 伪歧义
– 歧义字段单独拿出来看有歧义，但在所有真实语境中，仅有一种切分形式 可接受
– 例：
挨批评
挨/批评（√） 挨批/评（╳）
• 对于交集型歧义字段，真实文本中伪歧义现象远多于真歧义现象
• 英语中的切分通常被叫做Tokenization。
• 和中文相比，英语切分问题较为容易。
5
目录
• 引言 • 关键问题 • ICTCLAS • 评测 • 由字构词 • 总结
6
中文分词的关键问题
• 切分歧义消解 • 未登录词识别
7
切分歧义（1）
• 交集型歧义
– 对于汉字串AJB，AJ、JB同时成词 – 例：结合/成，结/合成
分形式预先记录在一张表中，其歧义消解通过直接查表即可实现。
• 基于规则的歧义消解 – “一起”+~V →一+起
我们/一起/去实验室 一/起/恶性交通事故
13
歧义消解（2）
• 基于统计的歧义消解
– 在词图上寻找统计意义上的最佳路径。 – 如何评价最佳路径? – 例如：基于一元模型进行评价
• 统计词表中每个词的词频，并将其转化为路径代价
• 他的系统使用基于句法-语义规则的句法分析器NLPwin。 • 2003年，他的系统参加第一届Bakeoff评测，取得了很好的