基于VC_MFC的中文自动分词算法及其软件的实现-dc16c04733687e21af45a95c
汉语自动分词算法综述
汉语自动分词算法综述2006年第4期福建电脑汉语自动分词算法综述瞿锋,陈纪元r冀士=母计车机牛与矬长学江苏苏州21f^)【摘要】:本文对目前已有的各种中文自动分词的算法,采用的模型,数据结构等方面进行了分析,比较,探讨了它们的优缺点,并指出了今后的研究方向.【关键词】:自动分词,算法模型.查全率,壶准率1.引言汉语与英语不同,英文文本是小字符集上的词串,而汉语是大字符集上的字串.汉语的句子不同于英文句子.英文单词之间有间隔.汉语文本中词与词之间没有明确的分隔标记.而是连续的汉字串.词是构成句子的基本单位.若要计算机智能地理解汉语中的每一句话.则必须让计算机明白该句子的各个词的含义.也就是说需要计算机智能地把每一句话.都把词正确地切分出来.才不会造成理解上的偏差.因而可以说汉语自动分词技术.是所有的中文信息处理应用系统中共同的,基础性的工作.对象语音识别,语音合成,文本校对,信息检索和机器翻译等等后续的高级应用.都有根本性的指导意义.显而易见.自动识别词边界.将汉字串切分为正确的词串的汉语分词问题无疑是实现中文信息处理的各项任务的首要问题.基于以上的一些情况.本文主要探讨了计算机智能地对汉语文本自动切分词的种种算法,模型.分析了其中的优缺点.并对今后的工作提出指导2.问题描述2.1系统任务汉语的语素和单字词.合成词和短语之问没有清晰的界限.汉语分词是由计算机自动识别文本中的词边界的过程从计算机处理过程上看,分词系统的输入是连续的字符串(C.C:C….C).输出是汉语的词串(w.Ww,……w),这里.w;可以是单字词也可以是多字词.在这个过程中.我们所要解决的一个主要问题就是.建立一个标准的分词系统词表.有一个权威的分词词表作为分词依据.很可惜,到目前为止,我们还没有.另外一个主要问题就是切分规范和消歧.这方面.虽然还没有出现一个百分之百完美的切分消歧算法.但是已经出现了很多比较好的,具有实际使用价值的算法汉语中歧义切分字段最主要有下面两中类型:交集型歧义字段:在字段AJB中,AJEW,且JB∈W,则称AJB为交集型歧义字段.其中A.J.B为字串,W为词表.组合型歧义字段:在字段AB中.ABEW.AEW,BEW,则称为组合型歧义字段.其中A.B为字串,W为词表.组合型歧义字段又称为多义型歧义字段或覆盖型歧义字段2.2评估方法因为汉语是一种粘结性的语言.因此要一致性地确定词的切分界限是困难的.为了定量地分析和表达系统的切分性能.一般将英语语法分析的有关评价标准应用于汉语的词法分析.主要的分词性能指标有两个:查全率R(RecaU)和查准率P(Preci. sion)[1].假设语料库中待切分的词总数为Scop,系统切分的词总数为Ssum,系统切分的匹配词数为M,则查全率和查准率分别定义如下:R=M,SP=M/s删查全率和查准率反映了分类质量的两个不同方面.两者必须综合考虑,不可偏废.3.分词技术3.1算法模型目前.中文分词算法可分为两类.基于规则的分词算法(大多数中文分词算法都属于此类)和基于语料库的分词算法.对于基于规则的分词算法的计算模型.均是采用概率论中的N一1阶马尔可夫过程(有N—gram.Bi—gram,Tri—gram.etc..).隐马尔可夫模型(HMM)和通信中的信道噪声模型.当然.这些模型最后都归结为计算词频的统计信息.也就是基于概率论的算法.对于基于语料库的分词算法.目前还没有看到一个很好的模型.3.2分词算法现有的中文分词算法主要有:正向最大匹配,逆向最大匹配.逐词遍历.设立切分标志,最佳匹配.有穷多层次列举,词频统计.邻接约束.专家系统.最少分词.神经元网络,Viterbi算法,演化算法.等等.上述算法中,除了演化算法和部分神经元网络属于基于语料库的分词算法外.其它都应算是基于规则的算法. 下面.就对一些最主要的分词算法做一些比较分析:f11最大正向匹配法r21该算法通常称为MM法.其基本思想为:设D为切分参考字典.Max表示为D中的最大词长.Str为待切分的句子或字串, MM法是每次从S中取出长度为Max的一个子串(假设Str长度大于Max.当小于Max时.则取出整个字串).把该子串与与D 中的词进行匹配.若成功,则该子串为词.指针后移Max个汉字后继续匹配.若不成功,则把该字串最后一个字去掉.再与D中的词匹配.如此匹配下去.直至匹配成功或至该串只剩一个字为止(表示该字可当做词.可在该字后面开始切分).该切分算法优点是执行起来简单.不需要任何的词法,句法,语义知识.没有很复杂的数据结构.唯一的要求就是必须有一个很强大的匹配字典D.缺点是不能很好地解决歧义问题.不能认识新词.根据分析.匹配的错误率为1/169.f21逆向最大匹配法r'-i该算法通常称为RMM算法(ReverseMaximumMatching Method).该算法的基本原理与MM算法一样,不同的是分词的扫描方向.它从右至左取子串进行匹配.对于一个字串/句子Str, 从右边往左取Max个汉字(若字串小于Max,则取整个字串).与D中进行匹配.若匹配.指针往前移.再取Max个字串.直至第一个字为止.若不匹配.则去除最左边的字.再进行匹配,直至最右边的词(n个字,n>=1)被匹配出.然后,指针往前移n个字.再取Max个字串,如此往复,直至该Str串全部被切分出.该切分算法与MM算法一样.优点很明显,实现简单,不需很多的词法,句法,语义的知识.但同样必须要有一个功能强大的匹配字典D. 缺点也是不能很好地解决歧义问题.不能切分新词.根据统计分析.RMM切分算法比MM算法有更高的切分正确率.切分错误率减小到1/245.上述两种切分法应可算是分词中最基本的两种切分算法了.很多的后续改进的切分法都是以这两种为基础,再加一些其他的消歧算法而形成的.f3113主词算法+Viterbi搜索算法(N—gram模型)与上述两种算法不同,该算法不需要预先配备一个功能强大的切分字典.而是自己本身采用自组词算法一一种基于字符(对汉字来说就是单字)统计频度自组词算法.该方法只需统计24福建电脑2006年第4期单字同现频度.系统可根据单字同现频度.从语料库中自动,动态地生成分词词典这样的分词词典能较好地反映分词对象领域的特有词汇.它具有占用系统存储空间小,处理效率高,实现比较容易.同时通过利用频度库中词的信息所隐含的汉语语言知识(如语法,句法等)进一步提高查准率.在生成分词词典后.就可以采用Viterbi算法来进行分词.在N—gram模型中,考虑某个汉字串C.C2C,C…C时.第n个字符C的出现只与其前面的n一1(n>=1)个字符有关.与每个字符位置相关连的状态有两种,记为S和NO—S.S表示某个切分的开始位置,而NO—S则相反.一种前向计算给出在字符串中每个位置的可能性(其中K>=2):Pm-~(CLCa…ck)=I玎laI(PN=(cl…c卜I)'p(CdCi4CiO'(c1."c1)'p(Cd<d> C¨))P5(CIc2...)=m"(P^0Cl...C~-L)p(<d>lCk~Ck.L)p(CklCk-L<d>)'Ps(cJ (1)'p((d>I(d>c¨)'p(CklC~.I(d>))其中P如O=p(ctI))P如.)=口0由上述可以看出.利用Viterbi算法进行最优路径搜索来分词.可以在一定程度上消除分词歧义.(4)覆盖歧义检测法+N—gram模型pl覆盖歧义检测法采用"长词优先"的原则.能够检测所有的交叉歧义,同时忽略所有的覆盖歧义.它输出的切分路径集称为最大无覆盖歧义切分路径集.此集合满足如下条件:在给定词典的条件下.一个句子的所有切分路径构成一个集合P.它必然存在一个不包含覆盖歧义的切分路径的子集合O属于P.而对于任给句子的一种切分路径XEP,都能找到一种切分路径yEQ.使得Y与x之间只存在覆盖歧义而不存在交叉歧义.其中.摄大无覆盖歧义切分路径集的意思就是如果向该集合当中加入一种不属于该集合的切分路径.则此切分路径必然和集合中的一种切分路径存在覆盖歧义;而如果从此集合中删除一种切分路径.必然会导致句子的一些切分路径无法在该集合中找到与之只存在覆盖歧义而不存在交叉歧义的切分路径由此可见,对于不存在交叉歧义的句子,其最大无覆盖歧义切分路径集中只存在一种切分路径.而对于存在交叉歧义的句子,其最大无覆盖歧义切分路径集中存在多种切分路径.此时就存在消歧的问题,就需要利用其它的算法来进行选择.达到消歧的目的.典型的是选择统计语言模型(N—gram).这里,在消歧时也采用了N—gram模型.但与算法3不同的是,这里我们可以进一步把N—gram模型再进行细化.分别细化成U—gram,Bi-gram,Tri-gram等三中不同的模型.并用模型的复杂度这一可量化值做阈值.对这三种不同的子模型进行消歧比较.另外,在采用N—gram模型时.需要有已切分成词序列的汉语语料,覆盖歧义检测法不能输出唯一的结果.故还需要利用其它的切分方法得到初始已切分语料.比如RMM法.演化算法14]上述的几种算法都是基于规则的分词算法.是基于概率论的N—gram模型或其变异.这些算法的一个缺点就是会丢失小概率事件.这里提到的演化算法是源于对人们分词过程的模拟.特点是不依赖任何显式的语言规则和接续对信息.而只依据已标注语料库中的隐式语言规则和接续对信息.谈算法基本框架为:建立系统评价知识U初始化种群(Initi0p(P0p)):UWhile((notHnished(Pop)Ine(IAY~nemtionGount);种群进化(Evolving(P0p)):种群评估(Ev且lunting(P0p));end;Uon-Count))dobeginWriteResult;对于建立系统评价知识库.实际上就是一个词到句子的倒排索引.把已标识的语料库中的所有语句装入语句链条,顺序扫描语句链表.从中抽取单词,建立倒排索引.初始化种群就是对欲处理的语料按照算法要求做初始化.并在初始种群中加入一些特殊的初始个体:全零,全一,仅有一位为一,等等.种群进化:采用类似"队列演化"的进化策略来进行变异.每次进化时.前几名不变,对前一半的除前几名之外的个体,让其自身变异.由第一名自身变异产生的后代来取代后一半的个体. 种群评估:尽量找到最少的句子.且这些句子的词语结构与该候选分词方案最一致.同时又遵循长词优先原则(即分词方案中的词语数要尽可能的少).该演化算法不是基于概率论的模型.故不会忽略一些小概率事件.也不会出现接续对数据稀疏问题.而且.不会出现由于新词的的加入而使"知识库"非线性膨胀问题.同时.该算法也能很好地处理组合歧义问题.但该算法最大的问题是"知识库"如果不是足够大.造成词库不全,就会大大增加切分的错误率.而且在初始化种群中.还需要有很多人为的干扰因素在里面.需要经过大量的实验测试.才能得到一个较好的切分结果.f6)MM+RMM+统计法消歧分词法前面已经说过.MM法和RMM法对于消歧没有很好的处理办法.这里就采用一种统计法进行消歧.从而达到高效分词的目的.该算法主要采用MM法和RMM法进行分词,若两者分词的结果不一样,则认为该句有歧义,再采用统计法进行消歧.该统计法主要采用互信息及t一测试差这两个统计量解决交集型歧义字段的切分互信息:对有序汉字串xy,汉字x.Y之间的互信息为:l(x;y)=log2(Nr(x,y)/(r(x)r(y)))其中,N为语料库的总字数,,y)为x,Y邻接同现的次数,r(x1,r(y1分别为x,Y独立出现的次数.t一测试:对有续汉字串xyz,汉字Y相对于x及z的t一测试为:t):(r(y,z)/~y)-r(x,yx))×y,z)y)+r(x.,y),))t一测试差:对有续汉字串vxyxw,汉字x.v之间的t一测试差为:△t(x:y)=t)一t曲)算法流程:11利用词典进行正向及反向最大匹配分词21如果对字段JS,正,反给出两种切分方案SEG1.SEG2.则:a1如果两种方案切分段数不同.则选择切分段数少的方案作为切分结果.b)如果两种方案切分段数相同,则计算可能断点Pl.,处的l值及△t值先利用l值判断:如果l(PI1)一l(P=,则肯定SEG2;如果l(P一l(P【I)>=.L,则肯定SEG1;ll(P【.)一l(P<a,则利用△t值来判断:如果△t..)一△t(P>=B,则肯定SEG2;如果△t(P一At1))=B,则肯定SEGI;II(P.—I(P~I<a且I△t(Pl一△t(P<13.则退回利用l值做最后判断如果l(P..)>l(P,则肯定SEG2,否则肯定SEG1常数a,B由实验测定.该算法中一个重要的资源是r该算该算法中一个重要的资源是r(x.y1,即相邻两个汉字的同现概率,它从生语料库中得到. 其统计量较大.可以有不同的算法来实现,比如Hash表,等等. 还有关于a,B值的实验测定,也有一定难度.这些值的确定对切分结果会有很大的影响.总体上看.虽然说该算法仅仅对交集型歧义进行处理.但我们知道交集型歧义占全部歧义的9O%以上.如果能预定好相关的一些参数.该算法也不失为一种好的消2006年第4期福建电脑25歧算法.4.结果分析对于MM和RMM算法,这两种算法的基本原理一样.不同的仅是分词时扫描方向不一样这两种分词法都是目前广泛应用的机械切分法.是很多其它切分法的基础.该切分依据一个分词词典.并采用"长词优先"原则.这种切分原则虽然在大多情况下是合适的.但也会引发一些切分错误,按照统计分析,MM的切分错误率为1/169.RMM的切分错误率为l/245.但这仅是理论数据.原理上需要一个足够强大的参考字典.能够把所有的汉语词语都包括进来.实际上这还没法做到,尤其对于地名和人名的切分.由上述的RMM测试结果可以看出.RMM的句子切分正确率可达到94.18%o1.MM切分结果则还要低些.也在9O%以上.当然.这里包含的交叉歧义的句子所占比率应较不高.否则,将大大减低切分正确率(如上表的RMM结果65.76%),因为MM和RMM算法对交叉歧义无能为力.尽管MM和RMM算法有这严重的缺陷.但由于其算法简单,执行速度快,所需资源较少,而且还不需要任何的词法,句法,语义等方面的知识,因此,在很多要求不是很高的情况下.这两种算法被广泛的应用着.对于"自主词算法+Viterbi搜索算法".该算法不需要预先准备一个强大的词典.而是采用统计频度自组词算法,自己生成一个分词词典.再利用Viterbi算法来切分词.如上所示的测试结果可以看出,本算法具有较高的查全率和查准率.原因在于采用N—gram模型.由机器对生语料库训练自动生成分词词典.能大幅度减少词互扰和高频锐化现象所造成的干扰.同时实验发现,大部分的切分错误来源于大词库所带来的切分歧义.通过改进Viterbi算法可以进一步减少切分错误当然.该算法是基于N—gram的统计语言模型.必然存在有一个切分概率问题.存在有切分歧义和小概率切分错误的问题但通过对Viterbi算法的改进.可以改善这一问题.另外.由于本算法采用两步走的形式,故在资源公要求会高一点,处理的效率上会相对低一些,速度也会有些影响,对于需要有好的切分效果,而对资源不看紧的的应用方面.该算法应是一不错的选择.覆盖歧义检测法则是另外一种基于统计的"长词优先"的算法.其最大的特点是忽略覆盖歧义的同时保留了所有的交叉歧义.从而提供了一种能够对覆盖歧义和交叉歧义分开处理的方法.因此可以说本算法是仅对交叉歧义处理的分词算法.在消歧过程中.分别采用U-gram.Bi-gram和Tri-gram三种统计语言模型算法.来进行处理.由上述测试结果显见.随着算法模型阶数的增加,模型精度逐渐提高.切分正确率也有所提高.但在初始语料库中.如果包含有一定的切分错误的语料,那么,在模型精度提高到一定程度后.由于原始切分错误的再现,切分正确率反会有所下降.Tri-gram就是所示,如果在初始语料库中的切分错误很少的话,～gram将会有最高的精度.纵观本算法的测试结果.可见.本算法对交叉歧义的消歧具有很高的正确率.如果在初始的语料库里对词的切分.再通过一些辅助手段得到一个很高的正确率的话.消歧结粜将会更好.另外,如果在本算法中再加入对覆盖歧义的消歧处理.那就会得到一个很满意的结果.将会有广泛的应用.当然,本算法中由于算法的复杂性,因此在资源的利用方面将会要求较高.因此,可以根据实际的需求.选择Bi—gram或Td—gram的算法来达到目的演化分词算法是一种基于语料库的切分法.其能有效地处理语法结构上的特例,能够较方便地提高分词精度,特别是对组合歧义有较好的处理效果.从上面的测试结果来看,演化算法具有不错的切分结果.具有一定的实用性.在实验中发现,对算法精度的影响.主要来自于初始"知识库"的不够大,对算法收敛性的影响主要来自于"初始化种群".如果对"知识库"再行加大,使词库更完整些.对分正确率的提高会有有很大的帮助.通过多次实验对"初始化种群"进行人为干预,达到初始化要求,将会有满意的收敛性.另外,还可发现本算法的一个优点,该算法所依赖的隐式信息的规模与语料库中的语句数基本成线性关系,故语料库的扩大不会引起隐式信息以非线性的速率膨胀.由于本算法会对语料库做多次处理.因此在处理速度和资源的利用率上会有所减低但对本算法一些缺点做了改进后,将会有很高的实用性.对于"MM+RMM+统计消歧分词法".主要是针对交叉歧义进行消歧,由于使用了MM和RMM法,故在资源上就需要一个功能强大的分词词典.又由于采用丁二次切分后,再通过统计进行消歧.因此.在时问和空问上所需的资源相对较多.另外,在切分精度上.由于统计算法的先天不足,并采用了"长词优先"原则,使得本算法在精度上较难有很明显的提高,特别是q,B两参数的实验确定.较难设定得恰如其分.设定的好坏将对结果产生较大的影响.尽管有这些困难和问题,从测试的结果来看,本算法还是得到一个很好的分词精度,在对交叉歧义的处理上,还是具有一定的实用性.对比上述几种对交叉歧义的处理结果,发现该算法的正确率相对低一点.一个很大的原因就是分词词典不够大.综上所述,我们可以看出.对于消除交叉歧义.已经达到一个很高的正确率了.而且大部分的算法都是基于规则的统计算法.后续的研究将是如何更～步提高切分正确率.可以看出,如果把消除交叉歧义和消除组合歧义的算法结合起来,分词效率将会有一个更大的提高.另外,如何建立一个功能强大的词典, 也是一个需要研究的问题,尤其是对于人名和地名的切分问题,词典显得尤为重要5.结束语汉语分词是中文信息处理的基础,有着极其广泛的实际应用从基本的汉字输入到文字处理,以及文本检索,分类,人工智能等等,无处不渗透着分词系统的应用.由于分词系统的重要性.因此就出现了各种各样的分词算法.本文就常用的几种的基于规则或非基于规则的算法进行了一些总结,分析了各自的一些优缺点.对以后的一些研究提供一些借鉴作用.我们认为,通过对分词技术的深入研究,开发出高质量的分词系统,必将促进中文信息处理系统的广泛应用.参考文献1.吴应良等.一种基于N—gram模型和机器学习的进语分词算法.电子与信息.2001,23-11.2.吴栋等.中文信息检索引肇中的若干技术.[ntemet.3.王显芳等.利用覆盖歧爻检测法和统计语言模型进行汉语自动分词, 电子与信息,2003,25-9.4.何炙详等.演化算法在中文自动分词中的应用.计算机工程,2002.28-5.5.谭琼等.分词中的歧艾处理.计算机工程与应用.2002.11.。
基于统计语言模型的中文分词算法研究
基于统计语言模型的中文分词算法研究中文是世界上使用人数最多的语言之一，它的排列方式和英语等西方语言有很大的不同，因此分词是中文自然语言处理的重要一环。
中文分词的主要目标是将一段连续的中文文本切分成单个的词语。
目前，基于统计语言模型的中文分词算法是最为流行和使用广泛的算法。
本文将会探讨中文分词的基础知识，以及基于统计语言模型的中文分词算法的核心思想和实现方法。
一、中文分词的基础知识中文文本是由汉字组成的，中文词语并不像英语词汇那样有明显的边界。
因此，中文分词器需要解决的第一个问题就是识别出哪些汉字是组成词语的基本单元。
然后，再根据组合方式将词语划分出来。
中文分词可以分为基于规则的分词和基于统计的分词两种算法。
基于规则的分词算法是手动编写规则，根据这些规则来解决分词问题。
但是这种方法实现起来非常困难，因为包含规则的样本集必须足够大而且需要频繁更新。
而且，规则往往是比较复杂的，需要人工不断调整和改进。
基于统计的分词算法是通过分析一定量的语言样本集，建立起一个统计模型来解决分词问题。
这种方法不需要手动编写规则，而是通过分析大量的语言样本，了解自然语言的规律，然后再根据语言的规律来处理分词问题。
因此，基于统计的分词方法相对于基于规则的方法更加高效和精确。
二、基于统计语言模型的中文分词算法基于统计语言模型的中文分词算法并不是直接对每个汉字进行分词，而是在每个可能的词边界处赋予一个概率权重，然后取最大概率的词语作为对应的分词结果。
基于统计语言模型的分词算法包含三个主要组成部分：分词模型、特征提取和概率计算。
1. 分词模型分词模型是中文分词的核心模型，它可以对中文句子进行分词。
分词模型可以分为两种类型：基于统计的分词模型和基于规则的分词模型。
基于统计的分词模型通常基于最大概率模型或条件概率模型，常用的模型包括Hidden Markov Model （隐马尔可夫模型）和Conditional Random Fields（条件随机场）模型。
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VC++的人工分词及词性标注辅助程序的设计与实现
基于VC++的人工分词及词性标注辅助程序的设计和实现马创新, 李斌（南京师范大学语言科技中心，南京，210097）提要：在语言研究中，经常要对语料进行分词和词性标注，我们使用VC++设计了一个人工分词及词性标注辅助程序，它能够根据预定的规则对标注后的语料进行检验，发现违反规则的情况就会给予提示，并且还设计了一个小键盘，减轻了标注者记忆词性标记的负担。
我们使用这个辅助程序对大量的古代汉语和现代汉语的语料进行标注，结果证明，这个辅助程序既能够有效处理GB2312编码的简体汉字语料，也能够处理Unicode 编码的繁体汉字语料，有效地提高了人工分词及词性标注的速度和正确率。
关键词：分词；词性标注；辅助程序；VC++；Design and Realization of the Assistant Program For Manual Word-Segmented and Part of Speech-Labeled Based on VC++Ma Chuangxin, Li Bin( Language Science and Technology Center, Nanjing Normal University, Nanjing, China , 210097 )【Abstract】The researchers who study language often segment words and label part of speech in study language. We designed and realized an assistant program for manual word-segmented and part of speech-labeled using VC++. It can check the sentences according on preconcerted formulae. If it find the things don’t accord w ith the formulae, it will give advices. Furthermore, we design a small keyboard, it can relieve the researchers’ burden to remember tags. We use the assistant program to label lots of ancient books and modern books. The result proved it not only can deal with the material with simplified Chinese character, but also treat with the material with the original complex Chinese character. It can improve the speed and preciseness effectively.【Key words】word-segmented; part of speech-labeled; assistant program; VC++1 人工分词及词性标注辅助程序在语言研究中，经常要对语料进行分词和词性标注，分词和词性标注是进行句法分析、句义分析的基础。
汉语语音自动分词算法研究与实现
汉语语音自动分词算法研究与实现随着信息技术的不断发展，语音识别技术成为智能语音交互、智能家居等领域的重要应用技术。
而语音自动分词算法则是语音识别技术的核心。
本文将探讨汉语语音自动分词算法的研究和实现。
一、算法原理语音自动分词算法的主要原理就是将语音信号转化为文字。
首先将语音信号解码成数字信号，再通过数字信号进行分析和处理。
其次，需要进行声学建模，对不同的发音方式进行统计学建模。
最后，使用HMM、NN等算法对模型进行建模，对信号进行解码。
二、算法应用1.互联网搜索引擎自然语言处理技术可以大大提高搜索引擎的效率和准确率，搜索引擎可以将用户输入的语音信息转换为文字信息，然后通过搜索引擎对话检索相关信息，使用户可以直接通过语音输入实现语音搜索操作。
2.智能家居语音自动分词技术可以为智能家居提供更加人性化的交互方式。
居民无需繁琐操作，可以通过语音输入指令，如“打开灯光”、“调整温度”，即可实现智能家居系统的相关功能。
3.语音翻译语音自动分词技术也可以为语音翻译提供更高效、更准确的解决方案。
当用户输入语音信息时，语音自动分词技术可以将语音信息转换为文字，然后进行翻译，最终输出用户需要的语言。
三、算法实现1.数字信号特征提取在对信号进行特征提取时，需要进行分帧、加窗、傅里叶变换等初步处理，以提取出完整信号的频谱密度信息，并消除噪声、干扰等。
2.声学建模声学建模是通过对不同发音方式的统计学建模，构建音频信号和语音识别的统计模型。
通过声学特征分析、参数提取、训练样本标注等方式进行建模。
3.HMM模型的建立HMM模型是一种概率模型，可用于音素的建模和序列识别，也可以用于声音识别。
通过将发音进行标注，将每个音素作为一种状态，以HMM模型建立模型。
4.语音自动分词算法实现基于以上方法，可以实现汉语语音自动分词算法。
流程为：将语音信号分帧、预处理、声学建模、分词、输出为文字信息。
四、算法评价指标1.准确率准确率是评估算法好坏的重要指标。
基于知识发现的中文分词技术的自动分类研究
基于知识发现的中文分词技术的自动分类研究前言自然语言处理是当今信息技术领域的一个热门研究领域，其中中文分词技术是自然语言处理的一个重要组成部分。
中文分词技术旨在将中文文本切分成词语，从而方便后续的自然语言处理任务。
然而，传统的中文分词技术在面对领域广泛的语料库时很容易出现严重的误切问题。
因此，本文将介绍一种基于知识发现的中文分词技术，并探讨该技术在自动分类中的应用。
一、传统中文分词技术研究现状在传统的中文分词技术研究中，主要采用两种方法：基于规则和基于统计。
基于规则的方法将中文文本与预定义的规则进行匹配，从而切分成词语。
基于统计的方法则是通过分析大量的语料库数据，提取其中的规律，构建词典，再利用统计模型对新的中文文本进行分词。
但是，这两种方法都有其局限性。
基于规则的方法需要手动编写规则，并且难以适应领域广泛的语料库。
基于统计的方法则需要大量的语料库数据，且对新领域的语料库不够稳健。
因此，前人们开始探索新的中文分词技术。
二、基于知识发现的中文分词技术研究现状随着自然语言处理的不断发展，研究者们开始探索基于知识发现的中文分词技术。
这种技术是通过文本挖掘和知识图谱构建等技术，自动挖掘中文词语的语义属性和关系，并将其应用到中文分词中。
基于知识发现的中文分词技术可以利用领域知识库中的信息，得到更加准确的切分结果。
例如，对于生物医药领域的研究文献，该技术可以利用生物医药领域的专业术语和上下文关系，精确地切分文本。
此外，该技术可以自动识别词语的关键属性，如词性和情感极性等，对后续的分析和挖掘任务具有重要意义。
三、基于知识发现的中文分词技术在自动分类中的应用基于知识发现的中文分词技术不仅可以应用于文本挖掘和信息提取等任务，还可以应用于文本分类任务。
在文本自动分类中，中文分词是一个必不可少的步骤，它可以将文本转化为词频向量，从而方便分类算法的处理。
传统的中文分词技术容易在特定领域的语料库上产生误差，从而导致分类准确率下降。
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。
国内中文自动分词技术研究综述
国内中文自动分词技术研究综述中文自动分词技术是自然语言处理领域的一项重要技术，对于中文文本的机器翻译、信息提取、文本分类等应用具有重要意义。
本文将对国内中文自动分词技术的研究进行综述，包括研究现状、研究方法、研究成果和不足等方面。
中文自动分词技术是指将一段中文文本自动分割成一个个独立的词语，是中文自然语言处理的基础性工作。
相较于英文等拼音文字，中文分词更为复杂，需要考虑上下文语义、词义歧义等问题。
因此，中文自动分词技术的研究具有重要的实际应用价值。
随着国内人工智能和自然语言处理技术的不断发展，中文自动分词技术的研究也取得了长足的进步。
目前，国内中文自动分词技术的研究主要集中在以下几个方面：基于规则的分词方法：该方法主要依靠人工制定的分词规则进行分词，适用于特定领域的文本。
然而，由于规则的制定需要大量的人力物力，且难以覆盖所有领域的文本，因此该方法的使用存在一定的局限性。
基于统计的分词方法：该方法通过机器学习算法对大量文本进行学习，从而得到词语之间的统计关系，实现自动分词。
该方法具有良好的通用性，可以适应不同领域的文本。
基于深度学习的分词方法：该方法利用深度学习模型对文本进行逐字逐词的预测，从而得到最佳的分词结果。
该方法具有强大的自适应能力，可以处理各种类型的文本。
虽然国内中文自动分词技术已经取得了很大的进展，但是仍然存在一些不足之处，主要表现在以下几个方面：分词精度有待提高：目前的中文自动分词技术还存在一定的误差，可能会对后续的自然语言处理任务产生一定的影响。
因此，提高分词精度是中文自动分词技术的一个重要研究方向。
未充分考虑上下文信息：中文词语的划分往往需要考虑上下文信息，而当前的中文自动分词技术往往只考虑了单个词语本身的信息，导致分词结果不够准确。
因此，利用上下文信息进行中文自动分词是未来的一个重要研究方向。
缺乏标准化评估：目前中文自动分词技术的评估还没有形成一个统一的标准化评估方法，不同的研究机构和应用场景可能采用不同的评估方法，这使得比较不同方法的优劣变得困难。