中文自动分词技术
自然语言处理的关键技术
自然语言处理的关键技术自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称,其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。
自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展.下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。
一、常用技术分类1、模式匹配技术模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。
例如计算机的辅导答疑系统，当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时,就会完成自动回答问题的功能。
但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答，于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进。
答疑库中增加了同义词和反义词，当用户输入关键词的同义词或反义词时，计算机同样能完成答疑,这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。
2、语法驱动的分析技术语法驱动的分析技术是指通过语法规则，如词形词性、句子成分等规则，将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。
这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN文法。
上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法，其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言，但由于其处理的词句无关上下文，所以对于某些自然语言的分析是不合适的。
转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点，其能够利用转换规则重新安排分析树的结构，即能形成句子的表层结构，又能分析句子的深层结构。
但其具有较大的不确定性.ATN文法扩充了转移网络，比其他语法加入了测试集合和寄存器，它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言,但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点。
3、语义文法语义文法的分析原理与语法驱动相似，但其具有更大的优越性。
语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析,能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足.它能够根据句子的语义,将输入的自然语言更通顺地表达出来,除去一些语法正确但不合语义的翻译。
汉语自动分词与词性标注
该方法的重要优势在于，它能够平衡地看待 词表词和未登录词的识别问题，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。在学习构架上，既可以不必 专门强调词表词信息，也不用专门设计特 定的未登录词识别模块，因此，大大地简 化了分词系统的设计[黄昌宁，2006]
7.2.6 方法比较
• (1)最大分词匹配算法 类似于查找路由表的过程，只需要最少的 语言资源(一个词表[类似于路由表])。 切分原则是长词优先，虽然在大多数情况 下合理，但也会引发一些错误，对歧义字 段的处理能力不大。 最大分词的正确率为：95.422%，速度为 65000字/分钟
• 对于交集型歧义字段（OAS），措施是：首 先通过FMM检测出这些字段，然后，用一 个特定的类<GAP>取代全体OAS，依次来训 练语言模型P(C)。类<GAP >的生成模型的参 数通过消歧规则或机器学习方法来估计。
• 对于组合型歧义字段(CAS),该方法通过对训 练语料的统计，选出最高频、且其切分分 布比较均衡的70条CAS，用机器学习方法为 每一个CAS训练一个二值分类器，利用这些 分类器在训练语料中消解这些CAS的歧义。
C = arg max P(C)P(S C) |
*
，其中生成模型为表7-1
• 生成模型满足假设独立性假设条件，任何 一个词类ci生成汉字串si的概率只与ci自身有 关，与上下文无关。
• 生成模型的训练由以下三步组成： 在词表和词法派生词表的基础上，用FMM切分 语料，专有名词通过专门模块标注，实体名词 通过相应的规则和有限状态自动机标注，由此 产生一个带词类别标记的初始语料； 采用最大似然估计方法估计统计语言模型的概 率参数 采用得到的语言模型对训练语料重新进行切分 和标注得到一个新的训练语料。 重复2,3步，直到系统性能不再有明显的提高 为止。
中文分词组件比较
1、收费 2、无.NET接口
1、提供的字典包括17万个中文常用单词，但这个字 典依然不够完整，如果要分词更准确，需要适当维 护一下这个字典。 2、开源免费（c#）
1、这只是个轻量级的组件，和专业分词系统相比， 功能和准确性都不是很完善 2、免费版具备所有基本功能，但分词算法和分词库 无法定制，而且不提供升级和技术支持服务。另 外，仅供个人免费试用，不要应用于商业环境。
雨痕中文分词组件
CSW中文分词组件
主要用于：数据挖掘、文档分类、自然语言理解以及凡是涉及到 信息/数据检索的各个领域 1、基于.NET平台开发，采用DLL动态链接库，提供编程接口，可 适用于网站或应用软件的数据检索 2、内置10万条汉语词库 3、词组拆分识别率高（在对数十GB的文档资料进行折分时，所 其识别率均大于90%） 4、采用倒序分词技术 5、特殊字符过滤及无意义字及敏感词过滤功能
免费版的功能受到一些限制，某些功能在企业 版或标准版中才有
中文分词组件
技术特点 1、目前被认为是国内最好的中文分词技术，其分词准确度超过99%， 目前国内的一些搜索网站如：中国搜索 是用的它的分词 2、以《现代汉语词典》为基础建立的知识库 3、在北大语料库中的评测结果显示，“海量中文智能分词”的准确率 达99.7％ 4、分词效率高 5、分词效率达每分钟2000万字 提供 C/C++、Java 接口 盘古分词和KTDicSeg中文分词作者为同一人，盘古分词是KTDicSeg的 改进版 1、中文未登录词识别（对一些不在字典中的未登录词自动识别） 2、可以根据词频来解决分词的歧义问题 3、中文人名识别 4、繁体中文分词 5、全角字符支持 6、英文分词 7、停用词过滤（提供一个 StopWord.txt 文件，用户只要将需要过滤 的词加入到这个文件中，并将停用词过滤开发打开，就可以过滤掉这 些词） 8、对如下特性设置自定义权值（未登录词权值、最匹配词权值、次匹 配词权值、再次匹配词权值、强行输出的单字的权值、数字的权值、 英文词汇权值、符号的权值、强制同时输出简繁汉字时，非原来文本 的汉字输出权值） 9、提供一个字典管理工具 DictManage 通过这个工具，你可以增加， 修改，和删除字典中的单词 10、关键词高亮 11、为 提供了 接口
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。
hmm分词算法
hmm分词算法
HMM分词算法是一种基于隐马尔可夫模型的中文分词方法，其基本思路是将待分词的文本看作一个观测序列，将中文词语看作是一个隐藏的状态序列，通过对观测序列进行统计学习，推断出最可能的状态序列（即词语序列），从而实现中文分词。
HMM分词算法的核心是对隐马尔可夫模型的学习和推断，其中学习过程主要是通过训练样本对模型参数进行估计，包括状态转移矩阵、发射概率矩阵和初始状态分布；推断过程则是通过给定观测序列，利用Viterbi算法求解最可能的状态序列，从而实现分词。
HMM分词算法在中文分词领域有着广泛的应用，其优点是可以自动识别未登录词和歧义词，并且具有一定的鲁棒性；缺点是需要大量的训练数据和计算资源，并且对于长词和新词的识别效果不尽如人意。
同时，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的分词方法也逐渐得到了广泛应用。
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基于深度学习的中文自动分词与词性标注模型研究
基于深度学习的中文自动分词与词性标注模型研究1. 引言中文自动分词与词性标注是中文文本处理和语义分析的重要基础任务。
传统方法在处理中文自动分词和词性标注时，通常采用基于规则或统计的方法，并且需要大量的特征工程。
然而，这些传统方法在处理复杂语境、歧义和未知词汇等问题时存在一定的局限性。
随着深度学习的发展，基于神经网络的自然语言处理方法在中文自动分词和词性标注任务上取得了显著的成果。
深度学习方法通过利用大规模的文本数据和端到端的学习方式，避免了传统方法中需要手动设计特征的问题，能够更好地解决复杂语境和未知词汇等挑战。
本文将重点研究基于深度学习的中文自动分词与词性标注模型，探讨这些模型在中文文本处理中的应用和效果，并对未来的研究方向进行展望。
2. 相关工作在深度学习方法应用于中文自动分词和词性标注之前，传统的方法主要基于规则或统计模型。
其中，基于规则的方法采用人工定义的规则来处理中文分词和词性标注任务，但这种方法需要大量人力投入且难以适应不同语境。
另一方面，基于统计模型的方法则依赖于大规模的语料库，通过统计和建模的方式进行分词和词性标注。
然而，这些方法在处理复杂语境和未知词汇时效果有限。
近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的中文自动分词和词性标注模型逐渐成为研究热点。
其中，基于循环神经网络（RNN）的模型如BiLSTM-CRF（双向长短时记忆网络-条件随机场）模型被广泛使用并取得了令人瞩目的效果。
该模型利用LSTM单元来捕捉输入序列的上下文信息，并利用条件随机场模型来建模序列标注问题。
此外，基于注意力机制的模型如Transformer也在中文自动分词和词性标注任务中取得了优异的表现。
3. 深度学习方法在中文自动分词中的应用中文自动分词是将连续的汉字序列划分为具有独立语义的词组的任务。
传统的基于规则或统计的方法在处理未知词汇和复杂语境时存在一定的限制。
而基于深度学习的方法通过端到端的学习方式，可以更好地捕捉上下文信息，并通过大规模的语料库进行训练，从而提高分词的准确性和鲁棒性。
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。
中文搜索引擎的自动分词算法
中文搜索引擎的自动分词算法!"#$%&’#(#($)!*+$’(#,-.$/#,01,()0.01,&’&2#0’30&’2,4)+()0蒋微5西南财经大学成都67889:;<摘要=提出了基于关键词搜索的两种自动分词算法>均以双词及三词作为搜索的最小单位5或基本单位;>一种以栈实现?一种不借助栈且动态匹配实现>通过此两种算法均可进行发布网站@网页前网名入数据库的关键词标识提取及实现匹配后有效性的确认?以提高中文搜索引擎的搜索准确率及获得由网名入数据库前后同步性决定的快速响应><关键词=中文搜索引擎?自动分词?栈?非栈?关键词搜索!A 3B C !1B D E FG H I F J G K I L I L F MG N O F K L I P Q RS G R T UF MV T W E F K UR T G K X P L M OG K TO L Y T ML MI P L RG K I L X N T ?L ME P L X PI E FE F K U RF K I P K T TE F K U R G K T H R T U G R I P T Q L M L Q H Q H M L I 5F K S G R L X H M L I ;L MR T G K X P L M O ?F M T L R L Q J N T Q T M I T U S W H R T F Z R I G X V ?G M U I P T F I P T K L R M F I S H I S W I P TE G WF Z U W MG Q L X Q G I X P L M O [\F I PG N O F K L I P Q R X G MT ]I K G X I I P T V T W E F K U L U T M I L Z L X G I L F MZ K F Q G M T I E F K VM G Q T T M I T K L M O I P T U G I G S G R T S T Z F K T S K F G U X G R I M T I M F U ?Z K F M I J G O T ?G M U X F M Z L K Q I P T Y G N L U L I W G Z I T K Q G I X P L M O R F G R I F L Q J K F Y T I P T P L O PG X XH K G X W F Z ^P L M T R T X P G K G XI T K R T G K X PT M O L M OG M UG X P L T Y T _H L X VK T R J F M R T U T I T K Q L M T US WR W M X P K F M L R Q S T Z F K T G M UG Z I T K M T I E F K VM G Q T T M I T K L M OI P T U G I G S G R T [‘4a bc C d 3^P L M T R T X P G K G X I T K R T G K X PT M O L M O ?G H I F J G K I L I L F M ?R I G X V ?M F M R I G X V ?V T W E F K UR T G K X P自动分词系统是为中文搜索做预期和基础性的工作>通过常用词库的支持?它能在一定程度上智能地根据用户需要搜索到相关网站@网页及内容>本文将以类^语言描述两种不同的分词算法>e 算法的支撑e [e 操作对象定义75双词;f 存在于词库中以两个字构成的常用词>定义g 5三词;f 存在于词库中以三个字构成的常用词>算法的操作对象?即基本单位为双词或三词>范围缩小的依据为f h 单字词应以直接匹配的方式实现i j 四字或五字构成的词可用直接匹配的方式实现?其中可分解成若干双词或三词的词也可用逻辑组合的方式实现搜索>e [k 基本词词性针对网名?l 自动分词m 的分词范围缩小在动词和名词上?其余为非重要成分>e [n 词库作为自动分词系统的基础和载体?词库是必然的>要求对汉语常用词作穷举式的逐一调整录入?并以名词和动词进行分类得到词库>词库是本文算法的前提>k 算法的实现k [e 算法k [e [e 算法框架此算法从左至右?以双词为基准?向右扩展>若发现同一个字或一个词包含在左右相邻的两常用词内?则经判断分析?筛选出合乎逻辑的关键词入关键词组?防止了l 断章取义m 的可能>特点为实现了无回溯的确定性算法>注意f 此算法以双词为研究起点?同时进行关键词为三个字的词即三词的提取>前两字不为词?三个字才为词的情况由子程序X P G K o p T ]I qF K U 5X F M R I X P G K o;解决>k [e [k 算法的实现变量说明f R H Q rr 关键词计数器>s \rr 作为当前基准的双词对象>V T W t u rr 关键词组>v D r 当前双词向右扩展一位所得为三词>\r 当前双词的右两个字组成双词>w r 当前双词的右字向右扩展一位成双词>D r 当前双词的右三个字组成三词>o g 88g 8789收到?g 88g 8x g y 改回oo蒋微?女?7y z 7年生?y y 级在读本科生?攻读方向f 信息工程?信息管理>{6g {5总g z z ;中文搜索引擎的自动分词算法g 88g 年表!研究生态学课题"#$%&’()’)*+,-$./*+,01$2#3456789:研究;:研究生;:生态;:生态学;9:研究;:生态;<:生态;:生态学;1=>>1=>><:生态学;:课题;?:课题;1=>>1=>>1=>>?:课题;1=>>表@AA 操作词入栈过程AA"#$%"#B C DE F9F/:研究;G 90/:研究生;G 90<F/:研究;G 90/:研究生;G 90?F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90H F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90I F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90JF/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:课题;G 90表K AA 分词过程AA"#$%"#B C D&3)3*+,-$./*+,0L C #M 4NEF/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:课题;90E9F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:课题;G 90/:生态学;G 909:课题;<F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G 90/:生态学;G 90/:生态;G 90<:生态学;/:生态;G E 0?F/:研究;G 90/:研究生;G 90/:生态;G E 0/:研究生;G 90/:研究生;G E 0H F/:研究;G 90/:研究生;G E 0/:研究;G 90IF/:研究;G 90?:研究;OP 当前双词的右字向右扩展两位成三词Q 用到的数据结构R F 6$S M N $19E #.%$6$S *#5+C #T C U B 5V 456/W 0G X )Y Z $,$N #G )Y Z $,$N #D $./10G M N #*+,G 因篇幅所限[算法程序略Q@\!\K 分析过程举例例:研究生态学课题;[如表9所示Q @\@算法二@\@\!算法框架从算法一可以看出[自动分词的实质在于以当前词为基准[尽可能地向右扩展[在正确分词的基础上[取当前词字数最大Q 若换一个思路[从左至右分词[算法将更简炼[层次将更清晰Q 本节将介绍此种算法Q 特点为R 用栈实现且栈内元素内含有淘汰标识符的结构体Q @\@\@算法的实现变量说明R&’P 作为当前操作对象的"$Z $,$N #元素Q )3P 栈顶"$Z $,$N #元素Q &3\V 678P 作为当前操作对象的基本词Q &3\*N P 当前基本词的淘汰标识量Q )3\V 678P 栈顶基本词Q )3\*N P 栈顶基本词的淘汰标识量Q *+,P 关键词计数器Q D $./0P 关键词组Q ’[)P ]N M #"%子程序的局部变量QV 67M 8P M 为正[表基本词的前M 个字G M为负[表基本词的后M 个字G M 属于7^<[^9[9[<8Q 用到的数据结构RF 6$S M N $")L _-]1])"]‘Y <E F 6$S M N $")L _-]1_&Y aY 1)9E F 6$S M N $19E #.%$6$S *#5+C #T C U B 5V 6/W 0G M N #*N G X "Y Z $,$N #G #.%$6$S *#5+C #T "Y Z $,$N #A b B *$G "Y Z $,$N #A #4%G M N #*#B C D *M c $G X >"#B C DG #.%$6$S *#5+C #T C U B 5D V /W 0G X -Y Z $,$N #G -Y Z $,$N #D $./10G M N #*+,dEG >"#B C D"G 因篇幅所限[算法二程序略Q@\@\K 分析过程举例例R :研究生态学课题;[如表<e表?所示Q K 实验结果实验对象为:搜狐;网中随机抽取的<E E 句网名Q 实验结果7准确率8为R 算法一9E E f[算法二g g \I fQh 分析及结论两种算法对自动分词有较高的准确率Q 算法一可完全胜任中文的自动分词G 算法二有E \I f 的偏差[均为某一网名中有两个或两个以上不相互覆盖且相隔不远的基本词[包含有同一个字或双词而丢失了其中一个基本词Q 解决的办法[可以对栈内元素增添一个覆盖位标识Q针对内容搜索[拟定对中文搜索的下一个研究目标为实现内容搜索的按语义查找Q参考文献9严蔚敏[吴伟民\数据结构G 北京R 清华大学出版社[9g g J R H JiH WjW <j 第9I 卷第J 期电脑开发与应用7总<k g 8。
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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
容量的约束；机械匹配算法采用简单机械的分词策略，不涉及语法和语义知识，所以对于歧义切分无法有效地克服，切分精度不高。
虽然专家们采用了不少方法来改善机械匹配的性能，但是从整体效果上来看，单纯采用机械匹配式进行分词难以满足中文信息处理中对汉语分词的要求。
在机械匹配分词的基础上，利用各种语言信息进行歧义校正是削弱机械式切分局限性的一种重要手段。
b）基于统计的分词方法
该类算法的主要思想是：词是稳定的汉字的组合，在上下文中汉字与汉字相邻共现的概率能够较好地反映成词的可信度，因此对语料中相邻共现的汉字的组合频度进行统计，计算他们的统计信息并作为分词的依据。
从形式上看，词是稳定的字的组合，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。
因此与字相邻共现得频率或概率能够较好的反映成词的可行度。
可以对预料中相邻共现的各个字的组合的频率进行统计，计算它们的互现信息。
计算汉字X和Y的互现信息公式为
M(X,Y)=lg(P(X,Y)/P(X)P(Y))其中，P(X,Y)是汉字X,Y的相邻共现概率，P(X)、P(Y)分别是X,Y在语料中出现的频率。
互现信息体现了汉字之间结合的关系的紧密程度。
当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。
这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。
基于统计模型的自动分词算法的优点在于：该类算法所需的一切数据均由机器从生语料中自动获得无须人工介入能够有效地自动排除歧义能够识别未登录词解决了机械匹配分词算法的局限，但是由于该类算法不使用分词词表，所以对常用词的识别敏感度较低，时空开销较大，并且会抽出一些共现频度高但并不是词的常用词组(有的但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用词组，例如，“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等。
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、效率高的特点，有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、基于人工智能的分词方法
应用人工智能中的神经网络和专家系统来进行中文自动分词，以实现智能化的中文自
动分词系统是近年来中文自动分词领域中的一个研究热点。
该类算法的分词过程是对人脑思维方式的模拟，试图用数字模型来逼近人们对语言认识的过程。
a)神经网络分词算法
该类分词算法是以模拟人脑运行,分布处理和建立数值计算模型工作的.它将分词知识的隐式方法存入神经网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。
神经网络分词法的关键在于知识库权重链表的组织和网络推理机制的建立。
算法的分词过程是一个生成分词动态网的过程。
该过程是分步进行的:首先以确定的待处理语句的汉字串为基础，来确定网络处理单元；然后，根据链接权重表激活输入输出单元之间的链接，该过程可以采用某种激活方式取一个汉字作为关键字确定其链接表不断匹配。
神经网络分词法具有自学习自组织功能，可以进行并行、非线性处理并且反应迅速对外界变化敏感；但是目前的基于神经网络的分词算法存在着网络模型表达复杂学习算法收敛速度较慢，训练时间长，并且对已有的知识维护更新困难等不足。
b)专家系统分词算法
专家系统分词算法从模拟人脑功能出发，构造推理网络，将分词过程看作是知识推理过程。
该方法将分词所需要的语法语义以及句法知识从系统的结构和功能上分离出来，将知识的表示、知识库的逻辑结构与维护作为首要考虑的问题。
专家系统分词算法是一种统一的分词算法，不仅使整个分词处理过程简明，也使整个系统的运行效率得到提高。
并可利用深层知识来处理歧义字段，其切分精度据称可达语法级：其缺点是不能从经验中学习，当知识库庞大时难以维护，进行多歧义字段切分时耗时较长，同时对于外界的信息变化反应缓慢。
总之，知识库按常识性知识与启发性知识分别进基于人工智能技术的神经网络分词方法和专家系统分词方法是理论上最理想的分词方法但是由于该类分词方法的研究还处于初级阶段并且由于汉语自然语言复杂灵活知识表示困难所以对于基于人工智能的中文自动分词技术还需要进行更深入和全面的研究虽然目前还处于起步阶段但是该类分词方法是未来中文自动分词方法的发展方向
有了成熟的分词算法，是否就能容易的解决中文分词的问题呢？事实远非如此。
中文是一种十分复杂的语言，让计算机理解中文语言更是困难。
在中文分词过程中，
有两大难题一直没有完全突破。
1、歧义字段的识别
汉语自动分词过程中出现具有多种切分可能的字段，我们称其为歧义字段。
歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。
例如：表面的，因为“表面”和“面的”都是词，那么这个短语就可以分成“表面的”和“表面的”。
这种称为交叉歧义。
像这种交叉歧义十分常见，前面举的“和服”的例子，其实就是因为交叉歧义引起的错误。
“化妆和服装”可以分成“化妆和服装”或者“化妆和服装”。
由于没有人的知识去理解，计算机很难知道到底哪个方案正确。
交叉歧义相对组合歧义来说是还算比较容易处理，组合歧义就必需根据整个句子来判断了。
例如，在句子“这个门把手坏了”中，“把手”是个词，但在句子“请把手拿开”中，“把手”就不是一个词；在句子“将军任命了一名中将”中，“中将”是个词，但在句子“产量三年中将增长两倍”中，“中将”就不再是词。
这些词计算机又如何去识别?如果交叉歧义和组合歧义计算机都能解决的话，在歧义中还有一个难题，是真歧义。
真歧义意思是给出一句话，由人去判断也不知道哪个应该是词，哪个应该不是词。
例如：“乒乓球拍卖完了”，可以切分成“乒乓球拍卖完了”、也可切分成“乒乓球拍卖完了”，如果没有上下文其他的句子，恐怕谁也不知道“拍卖”在这里算不算一个词。
2、新新词类的识别
新词，专业术语称为未登录词。
也就是那些在字典中都没有收录过，但又确实能称为词的那些词。
最典型的是人名，人可以很容易理解句子“王军虎去广州”中，“王军虎”是个词，因为是一个人的名字，但要是让计算机去识别就困难了。
如果把“王军虎”做为一个词收录到字典中去，全世界有那么多名字，而且每时每刻都有新增的人名，收录这些人名本身就是一项巨大的工程。
即使这项工作可以完成，还是会存在问题，例如：在句子“王军虎头虎脑的”中，“王军虎”还能不能算词？新词中除了人名以外，还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题，而且这些又正好是人们经常使用的词，因此对于搜索引擎来说，分词系统中的新词识别十分重要。
目前新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。
综上所述，解决中文文本自动分词问题已经成为中文信息处理当前的一项战略任务，它已经同让世界了解汉语中华民族文化的伟大复兴紧密地联系在一起，该任务
具有相当的紧迫性和必要性，需要语言学、计算机语言、自然语言处理等多方面的专业人士共同努力来完成。
信息检索和搜索引擎名称：中文自动分词技术的论述
班级硕研2011-4-8 班
学生姓名杨慧锋
学号 S11085212009
日期 2011.10.28
自拟查询要求和查询条件上网完成查询并分析查询结果查询要求：查询毛泽东在西北地区的活动
查询结果：。