智能问答系统调研
基于本体知识库的智能问答系统研究
基于本体知识库的智能问答系统研究智能问答系统是一种人工智能技术，旨在让机器能够理解和回答人类提出的问题。
基于本体知识库的智能问答系统是将本体知识表示和推理与问答系统相结合，以提供更精确和准确的答案。
本文将探讨基于本体知识库的智能问答系统的研究现状和发展趋势。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统在各个领域得到了广泛的应用。
基于本体知识库的智能问答系统是其中一种重要的研究方向。
本体是一种形式化的知识表示方式，将领域知识组织成概念和关系的集合。
通过将本体嵌入到问答系统中，可以使系统更好地理解和回答用户提出的问题。
目前，基于本体知识库的智能问答系统主要分为两个阶段：信息抽取和问答生成。
在信息抽取阶段，系统从本体知识库中提取和整理与问题相关的知识片段。
这个过程通常涉及到实体识别、关系抽取和知识推理等技术。
在问答生成阶段，系统根据从知识库中抽取的知识片段，生成具体的答案。
这个过程通常涉及到自然语言处理和生成、推理和排序等技术。
随着人工智能技术的发展，基于本体知识库的智能问答系统面临一些挑战和问题。
首先，如何构建面向用户需求的本体知识库是一个重要的问题。
本体知识库需要覆盖广泛的领域，并且与用户的实际需求相匹配。
其次，如何有效地从本体知识库中提取和整理与问题相关的知识片段也是一个挑战。
知识库往往非常庞大且复杂，要快速准确地找到与问题相关的知识片段并不是一件容易的事情。
最后，如何生成准确、详细的答案也是一个重要问题。
由于自然语言的复杂性，生成可读且准确的答案仍然是一个具有挑战性的任务。
为了克服这些挑战和问题，一些研究者提出了一些创新的方法和技术。
例如，一些研究者提出了基于图谱的方法来构建本体知识库，将实体、属性和关系组织成图的形式。
这种方法可以更好地表示实体之间的关联和依赖关系。
另一些研究者提出了基于深度学习的方法来进行信息抽取和问答生成。
深度学习模型可以从大量的数据中学习模式和规律，并生成更准确的答案。
基于人工智能的自动问答系统研究及应用
基于人工智能的自动问答系统研究及应用引言随着人工智能技术的发展和普及，自动问答系统（QA System）被广泛应用于各个领域。
这些系统通过自然语言处理技术和机器学习算法来理解用户提出的问题，并返回最合适的答案或解决方案。
自动问答系统在教育、医疗、客服等领域已经取得了显著的成果。
本文将重点介绍基于人工智能的自动问答系统的研究现状和应用。
一、自动问答系统的研究现状自动问答系统是一个复杂的技术系统，涉及自然语言处理、知识表示和推理、互联网搜索等多个领域。
目前，自动问答系统的研究主要集中在以下几个方面。
1. 自然语言理解自然语言理解是自动问答系统中最重要的一部分。
这个阶段需要将用户提出的自然语言问题转化为机器能够处理的形式，如意图识别、实体识别、关系提取等。
目前，自然语言处理技术已经取得了很大的进展，如情感分析、文本分类、语义分析等技术已经可以解决困难的问题。
2. 知识表示和推理知识表示和推理是自动问答系统的另一个关键组成部分。
这个阶段需要将用户的问题与相应的知识库进行匹配，如基于本体的知识表示和推理、基于图谱的知识表示和推理等。
现在，已有大量的知识库可以供自动问答系统使用，如Freebase、YAGO、Wikidata等知识库。
3. 智能检索和融合智能检索和融合是自动问答系统的最后一步。
这个阶段需要将答案或解决方案从不同的知识源中进行合并，如基于关键字的答案检索、基于语义相似度的答案检索、基于本体和知识图谱的答案检索等。
二、自动问答系统的应用自动问答系统在各个领域都有着广泛的应用。
1. 教育领域自动问答系统在教育领域中的应用主要集中在在线学习和MOOC教育上。
学生可以通过自动问答系统向老师提出问题，老师可以利用系统来回答这些问题。
同时，MOOC教育平台也可以通过自动问答系统来对学生进行自动评估和反馈。
2. 医疗领域自动问答系统在医疗领域中的应用主要集中在临床支持系统和医疗智能问答系统上。
临床支持系统可以帮助医生对病情进行准确的诊断和治疗计划，医疗智能问答系统则可以帮助患者更好地理解医学知识和医学问题。
智能问答系统调研
智能问答系统调研在当今数字化和信息化的时代，智能问答系统已经成为了人们获取信息和解决问题的重要工具。
从在线客服到智能助手，从搜索引擎的智能提示到各种专业领域的咨询平台，智能问答系统的应用无处不在。
智能问答系统的定义和基本原理其实并不复杂。
简单来说，它就是一个能够理解用户提出的问题，并从大量的数据和知识中找到最相关、最准确的答案返回给用户的系统。
其背后的技术涵盖了自然语言处理、机器学习、知识图谱等多个领域。
智能问答系统的核心在于其对自然语言的理解能力。
自然语言具有极高的灵活性和多义性，一个词语在不同的语境中可能有完全不同的含义。
因此，系统需要具备强大的语义分析和上下文理解能力，才能准确把握用户的问题意图。
为了实现这一点，系统通常会使用词法分析、句法分析、语义角色标注等技术，将输入的文本转化为机器能够理解的形式。
知识图谱在智能问答系统中也扮演着至关重要的角色。
知识图谱可以看作是一个巨大的语义网络，其中包含了各种实体、概念以及它们之间的关系。
通过将用户的问题与知识图谱进行匹配和推理，系统能够更快速、更准确地找到答案。
例如，当用户询问“苹果公司的创始人是谁”时，系统可以在知识图谱中迅速定位到“苹果公司”这个实体，并找到与之相关的“创始人”关系，从而给出准确的回答“史蒂夫·乔布斯、史蒂夫·沃兹尼亚克和罗恩·韦恩”。
数据的质量和规模对于智能问答系统的性能有着决定性的影响。
大量的高质量数据可以让系统学习到更丰富的语言模式和知识，从而提高回答的准确性和全面性。
这些数据通常包括常见问题库、百科全书、新闻报道、论文等。
同时，数据的更新和维护也非常重要，以确保系统能够提供最新、最准确的信息。
不同类型的智能问答系统有着各自的特点和应用场景。
基于规则的问答系统是最早出现的类型之一，它通过事先设定好的规则和模板来回答问题。
这种系统的优点是回答准确、可控性强，但缺点是灵活性差，难以应对复杂多变的问题。
人工智能中的智能问答和对话系统研究
人工智能中的智能问答和对话系统研究一、智能问答系统简介智能问答系统是人工智能技术的一种应用，目的在于帮助用户解决信息查询方面的问题，其特色在于提供自然语言的交互方式，可以让用户以类似于人与人之间对话的方式快速获取想要的信息响应。
智能问答系统采用自然语言处理技术（NLP）和机器学习技术（ML）等基础技术支持，通过学习人们的提问方式和交互过程来提高问答的效率和准确率。
智能问答技术已经广泛应用于搜索引擎、客户服务、虚拟助手等领域，在经济、医疗和教育等行业中得到大量的应用和推广。
智能问答系统的成功关键在于其对自然语言处理技术的应用，其通过了解自然语言的词汇、语法、语义和上下文等多方面因素来推导出类似于人之间的对话式交互，从而达到人工智能的效果。
二、智能问答系统的分类智能问答系统在运用领域多种多样，并存在多种分类方法。
根据系统实现的功能不同，智能问答系统可以分为以下几类：1.开放域问答系统开放域问答系统是指可以在任意领域内进行提问和回答的系统，目标是在没有限定领域和限定答案的情况下，尽可能地回答用户的问题。
这种系统不需要先验知识，强调对话式的交互方式，以及分析和理解用户提出的问题。
典型的例子有Google智能搜索、IBM Watson等。
2.领域专家问答系统领域专家问答系统是指特定领域内的问题和答案，系统需要结合该领域专家知识库中的信息进行答案的搜索和匹配。
这种系统需要有特定领域的专业知识，要求问答之间必须要有关键字匹配。
典型的例子有百度知道、Zhihu等。
3.任务驱动问答系统任务驱动问答系统是具有明确的目标和任务的问答系统，它通常包含前置和后续任务，需要符合用户特定的意图和目的，而且这个目的是固定的。
任务驱动问答系统通常优先考虑回答问题的准确性和实用性，而不仅仅是回答问题本身。
典型的例子有生活助手类系统和购物服务助手类系统等。
三、智能对话系统简介智能对话系统是一种将机器学习、自然语言处理、人工智能和语音识别等技术结合起来，通过计算机和人之间的智能对话来完成某种复杂的任务。
智能问答系统研究
智能问答系统研究智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用系统，其主要功能是能够理解用户提出的问题，并根据已有的知识库或者其他资源提供准确的答案。
该系统可以广泛应用于互联网搜索引擎、智能助手、在线客服等领域。
本文将介绍智能问答系统的研究内容和方法。
智能问答系统的研究主要包括两个方面：自然语言处理和知识表示与推理。
自然语言处理是指如何将人类语言转化为计算机所能理解和处理的形式。
而知识表示与推理则是指如何有效地存储和处理各类知识，并利用这些知识进行问题求解和答案生成。
在自然语言处理方面，研究人员主要关注问句的语义表示和语义匹配。
语义表示是指将自然语言句子转化为计算机可处理的形式，常用的方法有词向量和句向量表示。
词向量是将每个词映射为一个向量，通过计算词与词之间的相似度来判断词的语义关系。
而句向量则是将整个句子映射为一个向量，可以用于判断句子的语义相似度。
语义匹配则是指在知识库中寻找与问题语义相匹配的答案，常用的方法有文本相似度计算和问答匹配模型。
在知识表示与推理方面，研究人员主要关注知识的存储和使用。
常用的知识表示方法有本体表示和图表示。
本体表示是指使用本体语言（如OWL）描述领域知识的结构和属性，通过推理和查询来获取相关的知识。
图表示则是将知识表示为图的形式，节点表示实体，边表示实体之间的关系，通过图遍历和图神经网络来实现问答。
在知识使用方面，常用的方法有基于规则的推理和基于机器学习的推理。
基于规则的推理是根据事先定义的规则进行逻辑推理，常用的方法有前向链推理和后向链推理。
而基于机器学习的推理则是利用已有的知识和标注样本进行训练，通过模型学习和预测来实现推理。
总结而言，智能问答系统的研究内容主要包括自然语言处理和知识表示与推理两个方面。
通过研究自然语言处理技术和知识表示与推理方法，可以提高智能问答系统的准确性和效率，进一步满足用户的需求。
未来随着人工智能技术的发展和应用场景的拓展，智能问答系统的研究将会更加深入和广泛。
智能问答系统研究
智能问答系统研究智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用系统，它能够模拟人类的问答过程，通过语言理解、信息检索、知识表示等技术，为用户提供准确、快速、实用的答案。
随着人工智能技术的不断发展和普及，智能问答系统在多个领域得到了广泛的应用，从智能助手到智能客服，再到知识问答平台，都离不开智能问答系统的支持。
1. 智能问答系统的研究背景智能问答系统的研究具有重要的理论意义和实际价值。
在信息爆炸的时代，人们需要及时、准确地获取所需的信息，而传统的搜索引擎无法满足用户对复杂问题的需求。
智能问答系统可以通过语义理解和知识推理的技术，实现对问题的深度理解和多源知识的综合利用，从而为用户提供更加精准的答案。
随着智能终端设备的普及，用户对自然语言交互的需求也越来越迫切，智能问答系统可以满足用户通过语音、文字等方式进行智能交互的需求。
智能问答系统涉及多个技术领域，如自然语言处理、信息检索、知识表示与推理、机器学习等。
自然语言处理是智能问答系统的核心技术之一，它涉及到句法分析、语义理解、语言生成等多个方面，用于实现对用户问题的深度理解和答案的准确表达。
信息检索技术则是用于在海量数据中找到与用户问题相关的信息，它包括文档索引、相似度计算、排序等技术，用于提高答案的相关性和准确度。
知识表示与推理技术则是用于存储和表达各种领域的知识，并通过推理和逻辑推断等方式实现知识的深度利用。
机器学习技术则是为了不断提升系统的性能和智能化水平，通过数据驱动的方式不断优化系统的模型和算法。
以上技术领域的不断进步和融合，为智能问答系统的研究和应用提供了更大的可能性和机遇。
智能问答系统在多个领域都具有重要的应用价值。
在智能助手领域，智能问答系统可以为用户提供日常生活中的各种信息查询、日程安排、天气预报等服务，为用户打造便捷的生活方式。
在智能客服领域，智能问答系统可以通过自然语言交互的方式，为用户提供更加个性化和高效的客户服务，提升企业的用户体验和服务水平。
基于机器学习的智能客服问答系统研究与开发
基于机器学习的智能客服问答系统研究与开发智能客服问答系统是一种基于机器学习技术的人工智能应用，旨在提供高效、精准的问答服务。
本文将探讨智能客服问答系统的研究与开发，包括系统架构设计、机器学习算法应用和性能评估等方面的内容。
一、系统架构设计智能客服问答系统的架构设计涉及到数据准备、特征提取、模型训练和推理等步骤。
首先，需要收集和整理大量的问答数据，包括用户提问和对应的正确答案，构建一个高质量的训练集。
其次，对文本数据进行特征提取，以提取关键词、词向量等信息，用于训练模型。
接下来，利用机器学习算法对提取的特征进行训练，生成一个问题和答案的映射模型。
最后，在用户提问时，利用训练好的模型进行推理，根据用户的问题提供相应的答案。
二、机器学习算法应用在智能客服问答系统的开发过程中，机器学习算法发挥着重要的作用。
常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林和深度学习等。
这些算法可用于文本分类、语义匹配等任务。
例如，通过训练一个文本分类器，可以根据用户提问的内容将问题分类到不同的领域，从而提供更准确的答案。
此外，机器学习算法还可以用于语义匹配任务，通过将用户提问和已有问答对进行匹配，找到最相似的问题并给出相应的答案。
三、性能评估为了保证智能客服问答系统的高效性和准确性，在开发过程中需要进行性能评估。
评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
其中，准确率衡量了系统给出正确答案的能力，召回率衡量了系统找到正确答案的能力，而F1值综合考虑了准确率和召回率。
为了得到可靠的评估结果，可以采用交叉验证等技术，将数据集划分为训练集和测试集，并进行多次实验取平均值。
通过不断优化模型和算法，可以提高系统的性能，提供更好的问答服务。
四、应用前景和挑战智能客服问答系统具有广泛的应用前景。
随着人工智能技术的不断发展，智能客服问答系统正在逐渐取代传统的人工客服，成为企业与用户之间常见的沟通方式。
通过智能客服系统，用户可以随时随地获取到准确的答案，提高用户满意度和体验。
基于人工智能的智能问答与问诊系统研究
基于人工智能的智能问答与问诊系统研究智能问答与问诊系统是基于人工智能技术的应用，旨在通过自动化的方式为用户提供精准、及时的问题答案和医疗咨询。
该系统利用自然语言处理、机器学习等技术，从大量的数据和知识库中提取有用的信息，并以人类语言的形式与用户进行交互。
本文将探讨基于人工智能的智能问答与问诊系统的研究进展和应用前景。
首先，智能问答系统是人工智能领域中重要的研究方向之一。
随着互联网的快速发展，人们获取信息的方式正在发生变化，传统的搜索引擎已经难以满足用户需求。
智能问答系统的优势在于能够根据用户提供的问题，精准地提供具体的答案，无需用户阅读大量的搜索结果。
这种能力对于用户来说是非常便利和高效的，也是智能问答系统广泛应用的原因之一。
其次，智能问答系统的核心技术是自然语言处理和知识图谱。
自然语言处理技术可以理解用户提问的意图，将问题转化为机器可理解的形式。
而知识图谱则是将海量的知识进行结构化和链接，形成一个大规模的知识库。
智能问答系统通过将问题与知识图谱进行匹配，从中提取相关知识，生成问题答案。
同时，系统还会根据答案的置信度和用户反馈进行有效的迭代优化，提高答案的准确性和可靠性。
另外，智能问诊系统是智能问答系统的一种应用。
它结合了医学领域的知识和医生的经验，帮助用户进行健康咨询和初步自诊。
在智能问诊系统中，用户可以描述自己的症状和疾病，系统根据用户提供的信息，结合医学知识和数据库中的病例数据，给出初步的诊断结果和建议。
这种系统可以为用户提供迅速的医疗咨询服务，解决了就医难、看病贵等问题。
随着人工智能技术的不断进步和数据的不断丰富，智能问答与问诊系统的研究也在不断深入。
目前，研究者们在提高系统的准确性、扩充知识库的规模和多样性、优化系统的交互方式等方面进行着积极的探索。
首先，研究者们正在努力提高系统的准确性和可信度。
由于自然语言的复杂性，智能问答系统在理解用户问题和生成准确答案方面仍存在一定的挑战。
研究者们通过引入更先进的深度学习模型和增加训练数据的方式，逐渐提高了系统的准确性。
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中文问答系统调研报告目录问答系统调研报告 (1)1 问答系统的价值体现 (3)1.1市场应用价值 (3)1.2 弥补了搜索引擎的不足 (3)1.3 总结 (3)2 问答系统的市场应用情况 (3)3 问答系统整体框架 (5)3.1 问答实现流程 (5)3.2问句分析模块 (6)3.2.1中文分词 (6)3.2.2关键词提取 (9)3.2.3关键词扩展 (10)3.2.4实体识别 (11)3.2.5问句分类 (12)3.3 信息检索模块 (13)3.3.1模式匹配 (13)3.3.2答案检索 (13)3.3.3知识图谱 (16)3.4答案抽取模块 (21)3.4.1基于规则的方法 (21)3.4.2基于统计的方法 (22)4 问答系统的应用场景 (23)4.1 任务型 (23)4.2 问答型 (24)4.3 语聊型 (24)5 调研总结 (30)1 问答系统的价值体现1.1市场应用价值问答系统是智能人机交互的技术基础，智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。
因此，各大公司都将智能聊天机器人作为未来的入口级别的应用在对待。
包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
1.2 产品技术价值1、搜索引擎的缺陷：一方面，用户所输入的搜索关键词或关键句，无法真实反映用户需求；另一方面，检索系统仅仅通过几个关键词的简单逻辑组合来返回答案。
两方面的误差造成检索结果很差。
检索结果不够简洁。
冗余信息使用户难以快速准确定位所需信息，造成时间和精力的浪费。
缺乏对用户问句的语义理解。
只靠关键词的索引或简单的匹配算法，并不能真正触及到问题的真实意思，使检索结果一般。
2、问答系统能针对搜索引擎缺陷的改进1）问答系统允许用户以自然语言的形式询问或者输入。
2）问答系统能直接返回答案，提供给用户简洁、有效的答案。
3）问答系统能分析用户意图，提供给用户真正有用、准确的信息。
1.3 总结无论是在日常生活中查阅资料，还是在科学研究、商业金融等领域的应用，都有智能问答的参与，所以智能问答的发展与管理将是人们不可忽视的研究方向。
2 问答系统的市场应用情况按照市场应用情况可分为五类:在线客服，娱乐机器人，教育聊天机器人，个人助理和智能问答.(1) 在线客服在线客服聊天机器人系统的主要功能是和用户进行基本沟通并自动回复用户有关产品或服务的问题,降低企业客服运营成本,提升用户体验.应用场景通常为网站首页和手机终端,代表有小爱机器人,JIMI(JD)客服机器人,JIMI具有一定的拒识能力,即能够知道自己不能回答用户的哪些问题以及何时应转向人工客服.(2) 娱乐娱乐机器人主要同用户进行开放主题的对话,从而实现对用户的精神陪伴,情感慰藉和心理疏导等作用,主要针对社交媒体,儿童玩具,代表产品有微软小冰和腾讯的小微,小微除了能够与用户进行开放主题的聊天外,还能提供特定主题的服务,如天气预报和生活常识等.(3) 教育教育聊天机器人根据教育内容构建交互的语言使用环境,帮助用户学习某种语言,在学习某项专业课程时,指导用户逐步深入学习并掌握技能,用户的特定年龄阶段,帮助用户进行某种知识的辅助学习等.通常该类聊天机器人具备交互学习功能,培训软件及智能玩具等,代表有科大讯飞开心熊宝系列玩具.(4) 个人助理该类聊天机器人主要通过语音或文字与聊天机器人系统进行交互,实现个人事务的查询及代办,如天气查询,空气质量查询,定位,短信收发,日程提醒和智能搜索等,从而更便捷辅助用户的日常事务处理,代表有Apple的Siri,Google Now, Cortana.(5) 智能问答智能应答的聊天机器人主要功能包括以自然语言形式提出的事实型问题和需要计算和逻辑推理型的问题,已达到满足用户的信息需求及辅助用户进行决策的目的.代表有IBM watson.3 问答系统整体框架3.1 问答实现流程图1 问答系统框架图（一）问句分析模块对问句做自然语言处理操作，分析意图并确定问句答案类型。
对用户的提问进行处理：1）生成查询关键词（提取关键词、扩展关键词，……）；2）解析问句的实体或关系；3）确定答案类型。
（二）信息检索模块1、模式匹配对于某些提问类型（某人的出生日期、原名、别称等），问句和包含答案的句子之间存在一定的答案模式，或者从已有问答对库中进行匹配得出候选答案。
2、信息检索利用问题处理模块抽取的查询关键词，用信息检索方式，检索出和提问相关的信息（段落、也可以是句群或者句子），作为候选答案。
3、KBQA对问句进行语义理解和解析，利用知识库进行查询、推理得出答案，把查询到的实体作为候选答案或直接作为答案。
（三）答案抽取模块：从检索模块检索出的相关段落、或句群、或句子中抽取出和提问答案类型一致的实体，根据某种原则（再做探究）对候选答案进行打分，把概率最大的候选答案返回给用户。
或者，使用训练好的统计学习模型，对候选答案进行二分类，判别是否作为答案输出。
1基于传统方法进行答案提取关键词匹配+相似度计算及排序2基于统计学习模型进行答案提取提取特征+选取机器学习模型3.2问句分析模块3.2.1中文分词a)基于规则的分词方法主要是人工建立词库也叫做词典，通过词典匹配的方式对句子进行划分。
其实现简单高效，但是对未登陆词很难进行处理。
主要有正向最大匹配法，逆向最大匹配法以及双向最大匹配法。
正向最大匹配法（FMM）(1)从左向右取待分汉语句的m个字作为匹配字段，m为词典中最长词的长度。
（2）查找词典进行匹配。
（3）若匹配成功，则将该字段作为一个词切分出去。
（4）若匹配不成功，则将该字段最后一个字去掉，剩下的字作为新匹配字段，进行再次匹配。
（5）重复上述过程，直到切分所有词为止。
逆向最大匹配法(RMM)RMM的基本原理与FMM基本相同，不同的是分词的方向与FMM相反。
RMM是从待分词句子的末端开始，也就是从右向左开始匹配扫描，每次取末端m个字作为匹配字段，匹配失败，则去掉匹配字段前面的一个字，继续匹配。
双向最大匹配法(Bi-MM)Bi-MM是将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法得到的结果进行比较，然后按照最大匹配原则，选取词数切分最少的作为结果。
据SunM.S.和Benjamin K.T.（1995）的研究表明，中文中90.0%左右的句子，正向最大匹配法和逆向最大匹配法完全重合且正确，只有大概9.0%的句子两种切分方法得到的结果不一样，但其中必有一个是正确的（歧义检测成功），只有不到1.0%的句子，使用正向最大匹配法和逆向最大匹配法的切分虽然重合但是错的，或者两种方法切分不同但结果都不对（歧义检测失败）。
双向最大匹配的规则是：（1）如果正反向分词结果词数不同，则取分词数量少的那个。
（2）如果分词结果词数相同：1）分词结果相同，没有歧义，返回任意一个。
2）分词结果不同，返回其中单字数量较少的那个。
b)基于统计的分词方法基于统计的分词法的基本原理是根据字符串在语料库中出现的统计频率来决定其是否构成词。
词是字的组合, 相邻的字同时出现的次数越多, 就越有可能构成一个词。
因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映它们成为词的可信度。
1 N元语法（N-gram）模型和隐马尔可夫模型（HMM）在N元语法中，一个句子可以看成一个连续的字符串序列，它可以是单字序列，也可以是词序列。
一个句子W1W2......Wk的出现概率用P(W)表示，则：式1互信息用来表示两个字之间结合的强度，其公式为：式2可能性越大。
当两个词x与y关系强时，MI(x , y )>= 0；x与y关系弱时，MI (x , y )≈0；而当MI(x , y )< 0时，x与y称为“互补分布”。
3 最大熵模型“熵”是用来表示一个随机事件的不确定性的量度，其公式为：式3其主要思想是在只掌握关于未知分布的部分知识时，应选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。
式中，S在实验结束前是实验结果不确定性的度量，实验完成后是从实验中获得的信息量。
S越大表明不确定性越大，实验结束后从中得到的信息量也越大。
分词工具：（1）Jieba支持三种分词模式：精确模式。
试图将句子最精确地切开，适合文本分析。
全模式。
将句子中所有的可能成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义。
搜索引擎模式。
在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎分词。
另外jieba 支持繁体分词，支持自定义词典。
其使用的算法是基于统计的分词方法，主要有如下几种：i基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)ii采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合iii对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM 模型，使用了Viterbi 算法(2)THULACTHULAC（THU Lexical Analyzer for Chinese）由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包，GitHub 链接：https:///thunlp/THULAC-Python，具有中文分词和词性标注功能。
THULAC具有如下几个特点：能力强。
利用集成的目前世界上规模最大的人工分词和词性标注中文语料库（约含5800万字）训练而成，模型标注能力强大。
准确率高。
该工具包在标准数据集Chinese Treebank（CTB5）上分词的F1值可达97.3％，词性标注的F1值可达到92.9％，与该数据集上最好方法效果相当。
速度较快。
同时进行分词和词性标注速度为300KB/s，每秒可处理约15万字。
只进行分词速度可达到1.3MB/s。
(3) NLPIRNLPIR 分词系统，前身为2000年发布的ICTCLAS 词法分析系统，GitHub 链接：https:///NLPIR-team/NLPIR，是由北京理工大学张华平博士研发的中文分词系统，经过十余年的不断完善，拥有丰富的功能和强大的性能。
NLPIR是一整套对原始文本集进行处理和加工的软件，提供了中间件处理效果的可视化展示，也可以作为小规模数据的处理加工工具。
主要功能包括：中文分词，词性标注，命名实体识别，用户词典、新词发现与关键词提取等功能。
(4)NLTKNLTK，Natural Language Toolkit，是一个自然语言处理的包工具，各种多种NLP 处理相关功能，GitHub 链接：https:///nltk/nltk。
但是NLTK 对于中文分词是不支持的，如果要用中文分词的话，可以使用FoolNLTK，它使用Bi-LSTM 训练而成，包含分词、词性标注、实体识别等功能，同时支持自定义词典，可以训练自己的模型，可以进行批量处理。