网易视频云：漫谈中文分词
中文弹幕情感分析
且可以为相关商业机构提供更准确的用户偏好 调查解决方案。由于弹幕数据的复杂和诞生时 间相对短暂，关于中文弹幕的分析研究还不够 充分，也没有很好地进行商业利用，因此本文 将从弹幕定义、数据预处理、情感分析和总结 五个方面对中文弹幕情感分析的研究现状进行 介绍和分析，希望能够推进中文弹幕情感分析 的进程。
3.3 数据处理
在邓扬等人 [3] 文中，首先对视频片段进
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3.3 现人 工智能化，通过对专家经验的有效吸收和利用， 并对吸收后的内容进行总结，可以对系统内容 不断完善。人工智能应用在入侵检测方面时， 对支持计算机专家系统工作的落实情况有积极 作用。专家系统数据形成以后，编译的计算机 指令具有很强的针对性。当出现外界入侵的情 况时，可以将之视为可靠的判断依据，快速找 到入侵的原因，在得到准确性的判断后，明显 提升了安全检测数据的精准程度。专家系统结 构图如 2 所示。
3.2 数据格式
庄须强等人 [2] 和邓扬等人 [3] 都将弹幕 定义为一个由弹幕内容、弹幕发送时间和用户 ID 组成的三元组。通过对弹幕的提取，进行 了相关的弹幕情感分析。以 B 站弹幕内容为例， 弹幕格式是一个八元组，包括弹幕出现时间， 弹幕的类型，弹幕的大小，弹幕的字体颜色， 弹幕的发布时间，弹幕池，弹幕发送者 ID， 弹幕的 rowID。
3 数据预处理
3.1 数据特点
庄须强等人 [4] 认为弹幕评论带有时间标 签信息，是针对当前播放内容的评论。弹幕数 据是依附在视频上由观看者参与讨论产生的， 具有时间序列的特征。弹幕评论是网络用户自 发产生的，具有独特的风格，区别于传统的中 文字词，含有诸多口语化、谐音的网络词语以 及表情等。一般而言，单条弹幕长度有限，不 会出现类似豆瓣、烂番茄等影评长则上千字的 评论。对于视频整体而言，弹幕分布稀疏的， 而在某些关键情节会出现爆发式的增长，具有 整体稀疏，局部密集的特点。
中文分词
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.）
JavaScript实现电影评论的文本词云分析
JavaScript实现电影评论的文本词云分析概述本文档介绍了如何使用JavaScript实现电影评论的文本词云分析。
通过文本词云分析，我们可以快速了解电影评论中出现频率较高的关键词，从而对电影的口碑和主题进行分析。
实现步骤以下是实现电影评论的文本词云分析的步骤：1. 数据收集：首先，需要收集电影评论的文本数据。
可以通过网络爬虫程序获取电影评论网站的评论数据，或者使用已有的电影评论数据集。
2. 文本预处理：对收集到的电影评论文本数据进行预处理，包括去除停用词（如：的、了、是等没有实际含义的词语）、标点符号和特殊字符。
可以使用JavaScript中的字符串操作方法和正则表达式来实现。
3. 关键词提取：使用JavaScript中的文本分词技术，将预处理后的电影评论文本分解成单个词语。
可以使用开源的JavaScript文本分词库来实现，如Jieba或Natural。
4. 统计频率：统计每个词语在电影评论文本中的出现频率。
可以使用JavaScript中的对象来保存每个词语和其出现的次数。
5. 生成词云：使用JavaScript中的词云生成库，如WordCloud 或D3.js，根据每个词语的频率生成词云图形。
可以通过设置词云的字体、颜色和形状来美化词云效果。
6. 可视化展示：将生成的词云图形展示在网页或移动应用中。
可以使用JavaScript中的图形库，如Chart.js或Echarts，来实现图形展示功能。
需要的资源和工具为了实现电影评论的文本词云分析，你需要以下资源和工具：- JavaScript编程环境：可以使用任何集成开发环境（IDE）或文本编辑器来编写JavaScript代码。
- 文本分词库：选择一个合适的JavaScript文本分词库，比如Jieba或Natural，用于将电影评论文本分解成单个词语。
- 词云生成库：选择一个合适的JavaScript词云生成库，如WordCloud或D3.js，用于生成词云图形。
中文分词原理
中文分词原理中文分词是指将一个汉字序列切分成一个个具有语言意义的词语的过程，是中文信息处理的基础工作之一。
在计算机领域中，中文分词是自然语言处理的重要环节，对于搜索引擎、信息检索、文本挖掘等应用具有重要意义。
本文将介绍中文分词的原理及相关内容。
首先，中文分词的原理是基于词语的语言学特征来进行切分。
中文词语之间并没有像英文那样的明显分隔符号，因此要进行中文分词就需要依靠词语的语言学特征来进行判断。
中文词语通常由一个或多个汉字组成，而且词语之间具有一定的语义关联，因此可以通过词语的语言学特征来进行切分。
其次，中文分词的原理还涉及到词语的频率统计和语境分析。
在进行中文分词时，需要利用大量的语料库来进行词语的频率统计，以确定词语的常见组合和概率。
同时，还需要进行语境分析，即根据词语在句子或文章中的上下文来确定词语的边界，以保证切分结果的准确性。
另外，中文分词的原理还包括了一些特定的算法和模型。
目前常用的中文分词算法包括基于词典的最大匹配法、逆向最大匹配法、双向最大匹配法等。
此外，还有基于统计模型的中文分词方法，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
这些算法和模型都是基于中文词语的语言学特征和频率统计来进行切分的。
总的来说，中文分词的原理是基于词语的语言学特征、频率统计和语境分析来进行切分的。
通过对词语的特征和语境进行分析，结合相应的算法和模型，可以实现对中文文本的准确切分。
中文分词的准确性对于中文信息处理具有重要意义，因此对于中文分词原理的深入理解和研究具有重要意义。
总结一下，中文分词原理是基于词语的语言学特征、频率统计和语境分析来进行切分的，通过相应的算法和模型实现对中文文本的准确切分。
中文分词对于中文信息处理具有重要意义，对其原理的深入理解和研究对于提高中文信息处理的效率和准确性具有重要意义。
中文对话900句
Lesson 1 谈判用语谈判用语1. Ji àn y ú zh â j ǐ ni án de li áng h ǎo h ã zu î gu ān x ì ， w ǒ men •鉴 于 这 几 年 的 良 好 合 作 关 系 ， 我 们zh ǔn b âi ji ē sh îu n ǐ f āng de ji à g ã •准 备 接 受 你 方 的 价 格In In view view view of of of our our our good good good cooperation cooperation cooperation over over over the the the past past past few few few years, years, years, we we we are are are prepare prepare prepare to to to accept accept your price. 2. w ǒ r ân wei2 w ǒ men y īng g āi g â z ì zhe2 zh ōng y ī xi à y ǐ bi àn 我 认 为 我 们 应 该 各 自 折 衷 一 下 以 便yè wù chéng jiāo 业 务 成 交I think that we should come to a compromise with each other in order to get the deal done. 3. ru î shu āng f āng g â z ì zu î xi ē r àng b ù ， sh ēng y ì sh ì h ěn 若 双 方 各 自 做 些 让 步 ， 生 意 是 很róróng yìng yì dádá ché chéng de •容 易 达 成 的Business is quite possible if each size makes some concessions. 4. w ǒ men zh ǔn b âi ji āng ji à g ã ji àng d ào r ãn 我 们 准 备 将 价 格 降 到 128，936，540 人m ín b ì （ t í sh ì ： y ì qi ān w àn b ǎi w àn ， sh í w àn w àn 民 币 （ 提 示 ： 亿 千 万 百 万 ，十，十 万 万qi ān ，b ǎi sh í g â ）千 ，百，百 十 个 ）We prepare to decrease the price to 128,936,540 RMB. 5. 10％ de zh ã k îu t ài l í p ǔ le ， d àn w ǒ men zh ǔn b âi g ěi n ǐ10％ 的 折 扣 太 离 谱 了 ， 但 我 们 准 备 给 你4％ de zh ã k îu 。
dart 中文分词
dart 中文分词（原创版）目录1.Dart 编程语言简介2.中文分词的重要性3.Dart 中文分词库的使用方法4.Dart 中文分词库的功能与特点5.总结正文【1.Dart 编程语言简介】Dart 是一种面向对象的编程语言，由 Google 开发。
它的设计目标是在开发大型 Web 应用程序时提供一种简洁、高效和安全的语言。
Dart 语言具有类型安全、高性能和高互操作性等特点，因此在 Web 开发领域越来越受到关注。
【2.中文分词的重要性】中文分词是指将连续的中文文本切分成有意义的词汇序列，这是中文自然语言处理领域的一个基本任务。
中文分词对于文本分析、信息检索、机器翻译等应用具有重要意义。
由于中文文本没有明确的词语边界，因此中文分词相对英文分词等任务更加复杂。
【3.Dart 中文分词库的使用方法】在 Dart 语言中，可以使用第三方库进行中文分词。
其中，一个常用的库是“dart_chinese_split”。
要使用这个库，首先需要将其添加到项目依赖中：```dependencies:dart_chinese_split: ^1.0.1```在代码中，可以调用以下函数进行中文分词：```dartimport "dart_chinese_split/dart_chinese_split.dart";void main() {String text = "我爱自然语言处理技术";List<String> words = ChineseSplit.parse(text);print(words);}```【4.Dart 中文分词库的功能与特点】“dart_chinese_split”库基于前缀词典实现高效的中文分词。
其主要功能包括：1.支持多种分词模式，如：精确模式、全模式、搜索引擎模式等；2.支持自定义词典，以适应不同场景的需求；3.支持繁体和简体中文；4.分词速度快，效率高。
一种对汉语孤立字词进行声韵分割的时频方法
ｓｇ ｎａｉｎ Ｃｏ ｕ ｅ ｎ ｉｅｒｎ ｎ ｐｉａｉｎ ， ０ ２ ４ （ ６ ：５ －５ ． ｅ ｍｅ ｔｔ ． ｍｐ ｔｒ ｇｎ ｅｉｇａ ｄＡｐ ｌ ｔ ｓ２ １ ， ８ １ ） １ ３１ ６ ｏ Ｅ ｃ ｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｃ ｕ ａｅ ｉ ｉ ａ — ｎ １ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｎ ｉ ｏ ｓｄ ｒ ｄ ａ ａ ｉ ａ ｄ ｋ ｙ ｗｏ ｋ ｆ ｒＣ ｉ ｅ ｅ ｓ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｓ ｒ ｃ ： ｃ ｒ ｔ ｎ ｔ ｌ ａ ｇ ｎ ａ ｉ ｃ ｎ ｉ ｅ ｅ ｓａ ｂ ｓｓ ｎ ｅ ｒ ｏ ｈ ｎ ｓ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｉ ｆ ｉ ｓ ｏ Ｓ ｉ
Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｉ ｅｉ ｄ ｐ ｌ ａ ｏｓａ ｏ ｐ ｔ ｇｎ ｒ ｇａ Ａ ｐｉ ｔ ｎ￣算机工程与应用 ｅＥ ｅ ｎ ｎ ｃｉ ｆ
一
种 对汉语孤立字词进 行声韵 分割的时频 方法
韩德亮 ， 于凤 芹
ＨＡＮ ｌａ ｇ ＹＵ ｅ ｑ ｎ Ｄｅ ｉｎ ， Ｆ ｎｇ ｉ
江南大学 物联网工程学院 ， 江苏 无锡 ２４ ２ １ １２
１ 引言
声韵分割作为汉语语音信号识别与合成的前端 处理环节具有重要的作用 。如在语音识别系统 中， 分割好的声韵母音素被用作后续模型的训练数据输 入， 因而其准确与否直接影响训练模型的精度 ， 并进 步影响系统 的识别性能 。将声韵母音素作为汉语
Ｋｅ ｒ ｓ ｉｉａ—ｎ ｌｅ ｍｅ ｔ ｉｎ Ｅ ｐｒ ａ Ｍｏ ｅ ｃ ｍｐ ｓｉｎ Ｅ ｙｗｏ ｄ ：ｎｔ ｌ ａ ｓｇ ｎａ ｏ ； ｍ ｉｃ ｌ ｄ ｏ ｏｉｏ （ ＭＤ） ｓｅ ｔ ｇａ ｉｆ ｉ ｔ ｉ Ｄｅ ｔ ：ｐ ｃ ｏ ｒｍ ｒ
摘 要： 正确的声韵分离是汉语语音识别与合成等的基础和 关键 。针对传统声韵分割中， 时域短时能量和过 零率容 易受到噪声干扰从 而导致分割不准确的问题 ， 结合语谱 图所体现 的时频信 息对汉语孤立字进行 了声韵 分割 ， 并进一步对信号进行经验模态分解和计算保 号率 ， 实现 了一种对二字词 的时频声韵分割方法。仿真 实
网易视频云：搜索意图识别浅析
网易视频云：搜索意图识别浅析网易视频云是网易倾力打造的一款基于云计算的分布式多媒体处理集群和专业音视频技术，为客户提供稳定流畅、低时延、高并发的视频直播、录制、存储、转码及点播等音视频的PaaS服务。
在线教育、远程医疗、娱乐秀场、在线金融等各行业及企业用户只需经过简单的开发即可打造在线音视频平台。
现在，网易视频云与大家分享一下搜索意图识别浅析。
对于搜索引擎来讲，很多情况下只需要用户在搜索输入框内输入所需要查询的内容就可以了，其余的事情就全部交给搜索引擎去处理。
理想的情况下，搜索引擎会优先返回用户想要的结果。
理想很丰满，但总会存在一些骨感的现实，用户通过搜索无法找到最想要的结果。
如果应用中压根不存在用户搜索的内容，倒还可以理解。
反之的话，就是一个大写的尴尬。
本文主要谈论和解决的是令人尴尬的问题。
为什么会搜索不到1、不同的用户对同一种诉求的表达往往是有差别的，往往会存在一种比较常见的现象，用户输入的query 并不能清晰准确的表达需求。
2、搜索系统对用户query的理解能力较弱，无法挖掘出用户的真实需求。
3、召回结果集的排序不合理，可能用户需求的内容被排在后面而未曝光。
以上几点大概是用户无法找到需求内容的主要原因，本文主要讨论的是前两点，主要是想解决如何更好的理解用户的需求并进行准确的召回，进而对第三点所涉及到的排序起到积极作用。
用户作为一个使用主体，其知识水平和表达能力会有差异，当不同用户想搜索同一个商品时所输入的query 会存在差别，具体如下所示：可见，对于同一个商品往往会对应不同的query，相对精确的有“蔓越莓胶囊欧洲”、“blackmore蔓越莓”；品牌优先的有“blackMores”；功效优先的有“女士痛经”，”泌尿系统感染”；输入错误的有”蔓越梅”，输入别名的有”圣洁莓”；输入较模糊的有“妇科”，“炎症”。
所以说用户的输入一般会存在表达差异，词汇差异，需求明确性差异等。
要想解决这些问题就需要通过用户输入的query来获取用户的真实需求，本文把对用户输入的理解称为QueryParser，包含：query切分（分词），query意图识别，query改写(query扩展/query纠错/query 删除等)，接下来本文主要针对query意图识别和query改写结合在考拉海淘搜索中的具体应用来和大家聊聊。
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现在，网易视频云与大家分享一下中文分词。
一、背景美国小伙Tom在中国已经半年了，自认为中文已经不错，就想测试一下自己的水平到底有多高。
于是，他收到了下面这样一份试题，请说出以下题目中两句话的区别在哪里：1、冬天：能穿多少穿多少；夏天：能穿多少穿多少。
2、剩女的原因主要有两个，一个是谁都看不上，另外一个是谁都看不上。
3、单身人的来由：原来是喜欢一个人，现在是喜欢一个人。
4、地铁里一个女孩给男友打电话，”我已经到西直门了，你也出发吧。
如果你到了，我还没到，你就等着吧。
如果我到了，你还没到，你就等着吧。
”考完试后，老外的眼角是含着泪的，不知道是不是因为他爱这片土地爱得深沉。
看吧，这就是自然语言处理的魅力所在。
完整的中文自然语言处理过程一般包括以下五种中文处理核心技术：分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义分析。
其中，分词是中文自然语言处理的基础，搜素引擎、文本挖掘、机器翻译、关键词提取、自动摘要生成等等技术都会用到中文分词，可以说分词是自然语言大厦的地基，下面就让我们从它开始谈起。
1）什么是中文分词中文分词就是将中文语句中的词汇按照使用时的含义切分出来的过程，也就是将一个汉字序列切分成一个个有单独含义的词语。
自20世纪80年代以来，中文自动分词就一直是一个研究热点，由于中文语言的复杂性使之一直处于发展阶段。
目前，分词主要包含细粒度分词和粗粒度分词两种，在不同的应用场景需要用到不同的粒度。
细粒度分词是指将原始语句切分成最基本的词语，而粗粒度分词是指将原始语句中的多个基本词组合起来切成一个词，进而组成语义相对明确的实体。
原始串：浙江大学坐落在西湖旁边细粒度：浙江/大学/坐落/在/西湖/旁边粗粒度：浙江大学/坐落/在/西湖/旁边2）为什么要中文分词有人会问到：”为什么要进行中文分词呢？”某人答：”因为搜索引擎要用，所以很重要。
”甚至有人认为：”中国之所以没有进行工业革命，就是因为中文没有自动分词。
对于专业书籍来说，完全依靠人进行分词是很慢很困难的，直接影响到了知识的传播。
”当然，最后还是要看官方给出的回答。
–词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。
–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。
–正确的分词是中文信息处理的基础与关键。
对于中文而言，词是承载语义的最小单元，由词构成语句，又由语句构成篇章。
但是，中文文本是由连续的字序列构成，词与词之间是没有天然的分隔符。
在自然语言处理领域，国外已经做出了很多卓有成效的研究，但是那些研究大多基于英文（存在天然的分隔符），也就是说是以正确切分出单词为前提的。
于是，NLP对于中文而言要想取得较好的科研成果，就需要准确识别词与词之间的边界，也就是分词。
接下来我们就以搜索为例，具体的阐述一下分词的重要性与必要性。
大家都知道，目前的搜素引擎是基于一种叫做倒排索引的结构，以什么作为索引的key值，直接影响到整个搜索引擎的准确度、召回率以及性能。
１、如果不使用中文分词，可以采用单个汉字索引方式。
例如，”网易”，会先索引”网”字，再索引”易”字。
搜索过程中，也是先寻找”网”字关联的所有文档，再寻找”易”字关联的所有文档，最后对所有被检索出的文档做”与”运算，同时”网”，”易”位置连续的文档才算符合要求。
这种方式存在一个非常挑战性的问题，常用汉字总共3000左右，每次查询过程中进行“与”操作的计算量会相当大。
对于大数据量的搜索引擎来讲，每天面临亿万级别的查询，这样的索引结构无疑是灾难性的。
２、为了优化上面提到的速度问题，还有另外一种索引结构也是可以避开中文分词的，那就是ｎ元组合索引方式。
用２元索引来说，”中国人”，会先索引”中国”，再索引”国人”。
在搜索过程中，也是对”中国”和”国人”检索出的文章进行”与”操作。
这样的搜索过程会大大减少在搜索过程中的计算量，但是仍会面临另外一个问题：准确度。
有很多这样的例子，搜”北大”会检索出”东北大学”，搜”的士”会出现”不想当将军的士兵不是好士兵”。
对于大数据量的搜索引擎系统来说，这样的用户体验是极差的。
这个时候，就体现到分词的重要性了，我们往往使用有意义的词来进行代替以上两种方法来建立索引。
3）中文分词面临的挑战在知道分词的重要性之后，那么我们会面临一个新的问题，如何才能把一个字序列准确的切分成词序列，就像下面的例子会有不止一种的切分方式。
原串：结婚的和尚未结婚的切分一：结婚/的/和尚/未/结婚/的切分二：结婚/的/和/尚未/结婚/的还有更极端的例子，”中外科学名著”中，”中外”、”外科”、”科学”、”学名”、”名著”都是合理的词语。
类似的例子数不胜数，”提高产品质量”，”鞭炮声响彻夜空”。
在中文分词的世界里，最主要的挑战有两个：歧义词识别，未登录词识别。
a)歧义词上文提到的歧义词例子，有学者试图通过逆向匹配来解决。
但是，碰到这句”结合成分子”时，采用逆向匹配，则会分成”结合/成分/子时”。
一般当一个字可以同时作为两个词的组成部分，当这两个词按序同时出现时，就可能会出现歧义现象。
目前的歧义一般分为三种：交叉歧义，组合歧义，真歧义。
交叉歧义（字符串AJB，AJ和JB都是一个汉语词汇，会存在多种切分交叉在一起）：”你说的确实在理”，”的确”和”确实”就是交叉型歧义片段。
组合歧义（字符串AB是一个词汇，A和B同时也是词汇，会存在不同语义下切分不同）：”这个人手上有颗痣”，”目前人手紧缺”。
前者是”人”/”手”两个实体词，后者是”人手”一个实体词。
真歧义（怎么切分都合理）：”乒乓球拍卖完了”，切分为以下两种情况都是合理的，”乒乓球拍/卖/完了”，”乒乓球/拍卖/完了”。
b)未登录词所谓的未登录词是指在分词词典中没有收录，并且确实是大家公认的词语的那些词语，一般又叫做新词。
最典型的未登录词就是人名词，”李胜利喜欢唱歌”中”李胜利”是个人名词，如果把”李胜利”这个基本词条收录到字典中去是能解决这个问题。
但是，每时每刻都有新增的姓名，完整收录全部人名本身就是一个不现实的工程。
除了人名词之外，还有机构名、地名等未登录词。
在当下的互联网时代，人们还会不断的创造出一些新词出来，比如：”神马”、”不明觉厉”等。
新词是中文分词算法在召回层面上最主要的难题，也是评价一个分词系统好坏的重要标志。
如果一个新词无法被分词系统识别，会导致很多噪音数据被召回，进而会影响后面的句法分析和语义分析等相关处理。
黄昌宁等在中文信息学报上的《中文分词十年回顾》一文指出：新词带来的分词问题是歧义的10倍~20倍，所以说新词发现是分词面临的最大挑战。
二、中文分词方法从上世纪80年代开始对中文自动分词进行研究，在过去的近40年中，中文分词的发展过程基本上可分为以下三个阶段，如下图所示：1)机械分词法中文自动分词第一阶段，从80年代到90年代中，以基于词典和人工规则的方法为主，典型的方法有：正向最大匹配，逆向最大匹配，最少词切分法，双向匹配法。
以正向最大匹配为例，其分词策略为：从左到右尽量匹配词典中的最长词，假设词典中有{杭州，杭州研究院，网易，研究院}，则句子”网易杭州研究院”的切分结果为”网易/杭州研究院”。
这种基于规则的机械匹配法缺乏歧义切分处理，上面提到的几种切分方法是从不同的角度来处理歧义问题，但是任何一种方法只能解决有限类别的歧义问题。
随着词典的增大，词与词之间的交叉会变得更加严重，歧义带来的负面影响会更加严重。
同时，基于规则的切分方法对于新词的切分是完全无能为力的。
2)基于频度统计的分词法中文自动分词第二阶段，从90年代中到03年，分词算法开始引入基于语料库的统计学习方法，最典型的方法就是基于词典全切分加上最大概率路径。
首先，介绍一下全切分方法，它是基于词的频度统计的分词方法的基础。
全切分顾名思义就是获取原字序列的所有可能成词的切分结果，这样就不会遗漏可能正确的切分方式。
将全切分的结构构件一个有向无环图，比如”杭州亚运会”的全切分有向无环图如下所示。
构成有向无环图之后，在此图中找到一条概率最大的路径，即寻找下面概率公式的最大值：其中，w值是指用全切分方法切分出来的词语。
基于全切分最大概率路径的切分算法也是需要依赖词典，全切分在实际使用过程，一般会通过词典将所有成词的切分方式找出来构成有向无环图。
第一阶段的中文分词相比，它也是无法完成识别新词，但是歧义词识别的问题基本被解决。
在实际使用的工业分词系统中，词典中的词一般会带有词频属性。
同时，还会有一份词与词之间的跳转频率表，最大概率的计算往往是基于词频和词之间的跳转频率进行的。
3)字标注统计学习法从03年至今，中文分词由基于词的方法开始向基于字的方法转变。
当前的方法都是首先根据语料训练分词模型，然后对每一个字进行标注，最后根据标注结果来进行分词。
其实就是根据语料训练分类模型，对每一个字进行类别标注，最后根据类别进行分词。
最典型的方法就是HMM和CRF，其中，CRF比HMM 有更弱的上下文无关性假设，当然效果要好一些。
以CRF为例，它把分词看作是对一个字序列进行标注的过程，一般会标记为4种状态：词首(B)、词中(M)、词尾(E)、单独成词(S)。
例如，对于一个输入序列”我来到网易杭州研究院”会标记为”我/S 来/B 到/E 网/B 易/E 杭/B 州/E 研/B 究/M 院/E”，根据标注结果就得到最终的分词结果。
CRF模型的最优函数形式如下所示：其中，Z是归一化函数，f是特征函数，前面是特征对应的权重。
CRF分词的过程就是找到一个标注序列使得其最优函数达到最大值。
由于CRF模型不是基于词典的，可以有效的识别新词。
同时，其分词的准确率也已经达到工业界使用的要求。
但是，CRF分词的效率和一致性会存在一定问题。
一致性问题是指同一个待切分片段会随着上下文的不同可能做成完全不同的切分结果，所以在搜索业务中在召回层面使用是不合适的。
当前CRF的主流用法是在线进行人名识别和歧义片段解析，并使用词典来保持分词结果的一致性，以及离线识别新词补充至词典。
三、分词在考拉海淘中的应用目前考拉海淘使用的分词是基于ansj开源分词进行二次开发的版本，目的是优化ansj原有的分词策略以及增加适合电商的策略。
1)召回问题通过日志以及用户反馈，我们发现对于同一商品往往存在不同表述，这可能会导致某种描述无法召回结果。
例如，对于商品”扫地机器人”来说，有人会用”扫地机器”这样的query去查询，也有人会用”扫地机”去查询。
但是按照最大概率路径分词策略，会把商品切分成”扫地”和”机器人”来进行建立索引。