中文文本自动分词与标注
汉语自动分词与词性标注
– ：主词位 – 对于任意一个字，如果它在某个词位上的能产度高于0.5，称这个词 位是它的主词位。
– MSRA2005语料中具有主词位的字量分布：
33
由字构词方法的构词法基础（2）
• 自由字
– 并不是每个字都有主词位，没有主词位的字叫做自由字。
– 除去76.16%拥有主词位的字，仅有大约23.84%的字是自 由的。这是基于词位分类的分词操作得以有效进行的基 础之一。
• 随着n和N的增加，计算复杂度增加太快， 张华平给出了一种基于统计信息的粗分模 型。 • 粗分的目标就是确定P(W)最大的N种切分结 果
P(W ) = P (w )
i i =1 m
7.2.3 基于HMM的分词方法
• 我们可以将汉语自动分词与词性标注统一 考虑，建立基于HMM的分词与词性标注一 体化处理系统。 • 详见第六章举例。 • 有了HMM参数以后，对于任何一个给定的 观察值序列(单词串)，总可以通过viterbi算 法很快地可以得到一个可能性最大的状态 值序列(词性串)。算法的复杂度与观察值序 列的长度(句子中的单词个数)成正比。
歧义切分问题 交集型切分歧义 组合型切分歧义 多义组合型切分歧义
• 交集型歧义切分
中国人为了实现自己的梦想 中国/ 人为/ 了/ 实现/ 自己/ 的/ 梦想 中国人/ 为了/ 实现/ 自己/ 的/ 梦想
中/ 国人/ 为了/ 实现/ 自己/ 的/ 梦想 例如：中国产品质量、部分居民生活水 平
• 新的探索： A.Wu尝试将分词与句法分析融合为一体的 方法，用整个句子的句法结构来消除不正 确的歧义，对组合型歧义释放有效(组合型 歧义少数，交集型歧义较多)。 同时，句法分析本身就有很多歧义，对于 某些句子，反而产生误导。(王爱民)
一个基于概念的中文文本分类模型
一个基于概念的中文文本分类模型苏伟峰李绍滋厦门大学计算机科学系厦门361005摘要本文提出一个电子文档的自动分类的模型：基于《知网》之上，经过对文档的关键词的抽取和排岐，进而得到关键词的概念，再对关键词的概念进行综合而得到该文本的所属的类别，实验证明该模型有较好的效果。
关键词文本分类概念《知网》全信息一、引言在过去几年中随着科学技术的迅猛发展，特别是随着因特网的快速发展，各种信息情报激增，特别是网上信息浩如烟海，人们可能通过因特网能很快地得到大量的资料，因此如何对所获得资料进行科学有效地管理是摆在人们面前一个不可回避而又很有意义的问题。
对资料进行管理一个很常见的方法就是对它们系统地进行分类。
显然，用人工对文本材料进行分类的过程是通读所有文章，然后再对它们进行归类保存。
当然这需要许多具有丰富经验和专门知识的分类人员做大量的工作，显然这个过程具有周期长、费用高、效率低的特点，在信息爆炸的今天很难满足实际需要，如何运用计算机进行自动分类成了许多人的研究方向。
一般而言，文本分类方法可分为两个类型：基于外延方法的分类方法：这种类型的分类方法不关心文本的语义，根据文本的外在特征进行分类。
最常见的方法是基于向量空间模型（V ector Space Module）的方法，该方法的思想是：把文本表征成由特征项构成的向量空间中的一个点，通过计算向量之间的距离，来判定文本之间的相似程度。
采用该模型的文本分类方法一般步骤是：先通过对训练语料的学习对每个类建立特征向量作为该类的表征，然后依次计算该向量和各个类的特性向量的距离，选取距离大小符合域值的类别作为该文本所属的最终类别。
这种方法有了很多的应用，但是其不足之处也是显而易见的：1.正确率一般只能达到80%，且很难进一步向上发展2.对于不同体材的文本，则其归类正确率更是大打折扣。
基于语义的分类方法：这种类型的分类方法采用全部或部份理解文本的语义而进行归类。
主要可以分为以下三类：1.基于词的归类技术文本的语义是基于概念之上的，而词是概念的基本构成单位，从文本抽取出能反映出该文本的关键词，通过对关键词归类而进行归类，显然这种方法产生的归类其实并不是真正通过语义来进行归类，属于较早采用的技术。
lsreader开发手册
lsreader开发手册（实用版）目录1.LSReader 开发手册概述2.LSReader 的功能特点3.LSReader 的使用方法4.LSReader 的编程接口5.LSReader 的示例与实践6.LSReader 的性能优化与维护正文LSReader 开发手册概述LSReader 是一款功能强大的中文分词工具，适用于对中文文本进行精确分词和词性标注。
本手册旨在为开发者提供详细的使用指南和编程接口，帮助开发者快速掌握 LSReader 的使用方法和技巧。
LSReader 的功能特点1.强大的分词能力：LSReader 采用基于词典的分词方法，能够精确识别各种词性和未登录词。
2.词性标注：LSReader 可以为分词结果添加词性标注，便于进行进一步的词义消歧和语义分析。
3.支持多种语言：LSReader 支持简体中文、繁体中文和英文等多种语言环境。
4.丰富的配置选项：LSReader 提供丰富的配置选项，可以根据实际需求进行优化和调整。
LSReader 的使用方法1.依赖安装：在使用 LSReader 之前，需要先安装 Python 环境，并使用 pip 安装 lsreader 库。
2.导入库：在 Python 代码中，使用 import lsreader 的方式导入库。
3.创建分词器：使用分词器对象 lsreader.LsReader() 创建一个分词器实例。
4.指定分词任务：通过调用分词器实例的方法进行分词任务，如分词、词性标注等。
5.获取分词结果：分词任务完成后，可以通过分词器实例的方法获取分词结果。
LSReader 的编程接口LSReader 提供了丰富的编程接口，包括但不限于：1.初始化分词器：`lsreader.LsReader()`2.分词：`分词器实例.cut()`3.词性标注：`分词器实例.cut_pos()`4.设置配置：`分词器实例.set_config()`5.获取配置：`分词器实例.get_config()`6.销毁分词器：`分词器实例.destroy()`LSReader 的示例与实践以下是一个简单的示例，演示如何使用 LSReader 进行分词和词性标注：```pythonimport lsreader# 创建分词器实例reader = lsreader.LsReader()# 指定分词任务result = reader.cut_pos("我爱自然语言处理技术")# 输出分词结果print(result)```LSReader 的性能优化与维护为了提高 LSReader 的性能，可以进行以下优化：1.合理配置分词器：根据实际需求，调整分词器的配置参数，如最大分词长度、词典路径等。
基于深度学习方法的中文分词和词性标注研究
基于深度学习方法的中文分词和词性标注研究中文分词和词性标注是自然语言处理中的重要任务，其目的是将输入的连续文字序列切分成若干个有意义的词语，并为每个词语赋予其对应的语法属性。
本文将基于深度学习方法对中文分词和词性标注进行研究。
一、深度学习方法介绍深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在自然语言处理领域中应用广泛。
经典的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短时记忆网络（LongShort-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）等。
在对中文分词和词性标注任务的研究中，CNN、RNN以及LSTM均被采用。
CNN主要用于序列标注任务中的特征提取，RNN及LSTM则用于序列建模任务中。
GRU是LSTM的一种简化版本，在应对大规模文本序列的过程中更为高效。
二、中文分词中文分词是将一段连续的汉字序列切分成有意义的词语。
传统的中文分词方法主要包括基于词典匹配的分词和基于统计模型的分词。
基于词典匹配的分词方法基于预先构建的词典，将待切分文本与词典进行匹配。
该方法精度较高，但需要较为完整的词典。
基于统计模型的分词方法则通过学习汉字之间的概率关系来进行分词。
该方法不依赖于完整的词典，但存在歧义问题。
深度学习方法在中文分词任务中也有较好的表现，通常采用基于序列标注的方法。
具体步骤如下：1. 以汉字为单位对输入文本进行编码；2. 使用深度学习模型进行序列标注，即对每个汉字进行标注，标记为B（词的开头）、M（词的中间）或E（词的结尾），以及S（单字成词）；3. 将标注后的序列按照词语切分。
其中，深度学习模型可以采用CNN、RNN、LSTM或GRU等模型。
三、中文词性标注中文词性标注是为每个词语赋予其对应的语法属性，通常使用含有标注数据的语料库进行训练。
中文clip介绍 -回复
中文clip介绍-回复中文clip是什么？中文clip是一种文本处理工具，它可以将复制的文本进行自动分词、词性标注、关键词抽取、摘要生成和主题分类等处理，方便用户快速获取所需信息。
中文clip的特点是什么？中文clip具有以下特点：1. 自动分词和词性标注：中文clip可以自动将文本进行分词和词性标注，帮助用户快速获取关键信息。
2. 关键词抽取：中文clip可以自动从文本中提取关键词，并按照重要程度排序展示，方便用户快速了解文本主题。
3. 摘要生成：中文clip可以生成文本摘要，让用户快速了解文本内容，省去阅读整篇文章的时间。
4. 主题分类：中文clip可以自动对文本进行主题分类，方便用户快速查找相关信息。
5. 可扩展性：中文clip支持自定义分词和词性标注，可以根据用户需要进行扩展。
中文clip的应用场景有哪些？中文clip的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 文本分析：中文clip可以用于分析新闻、论文等文本，快速获取关键信息。
2. 舆情监测：中文clip可以对社交媒体等平台上的文本进行分析，帮助用户了解公众舆论。
3. 搜索引擎优化：中文clip可以对网站上的文本进行分析，提取关键词和摘要，帮助网站优化搜索引擎排名。
4. 智能客服：中文clip可以用于智能客服场景中，帮助用户快速获得想要的信息。
5. 命名实体识别：中文clip可以用于识别人名、地名、机构名等实体，应用于自然语言处理方面。
未来中文clip的发展趋势是什么？未来，随着人工智能技术的发展，中文clip也将继续发展壮大。
主要趋势包括以下几个方面：1. 模型优化：中文clip将采用更加先进的模型，提高精度和效率。
2. 领域拓展：中文clip将拓展更多应用领域，应用于更多场景之中。
3. 跨语种处理：中文clip将支持多语种文本处理，跨越不同语言的壁垒。
4. 多模态处理：中文clip将支持图像、声音等多种形态的文本处理。
总之，中文clip是一种非常有用的文本处理工具，应用范围广泛，未来发展前景广阔。
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。
bigme使用技巧 -回复
bigme使用技巧-回复关于如何使用bigme的技巧。
Bigme是一个强大的文本处理工具，可以帮助用户更高效地处理文本数据。
它提供了许多便捷的功能和方法，让用户可以更轻松地进行文本处理和分析。
下面，我将逐步介绍bigme的使用技巧，帮助您更好地利用这个工具。
第一步：安装和环境配置首先，您需要在您的计算机上安装bigme。
bigme支持在Linux、Mac和Windows系统上安装和使用。
您可以从bigme的官方网站下载并安装相应的版本。
安装完成后，您还需要配置bigme的环境变量，以便在终端或命令行中直接使用bigme命令。
第二步：了解bigme的基本功能在开始使用bigme之前，您应该了解一些bigme的基本功能。
bigme 主要提供了以下几个核心功能：1. 文本清洗和预处理：bigme可以帮助您去除文本中的标点符号、停用词和数字等，并进行大小写转换、词干提取和词干化等操作。
2. 文本分词和标注：bigme可以将文本数据分割成单词或短语，并对其进行词性标注、实体标注等操作。
3. 文本相似度分析：bigme可以计算文本之间的相似度，帮助用户找到相似的文本或文档。
4. 文本分类和情感分析：bigme可以对文本进行分类和情感分析，帮助用户判断文本的类别和情感倾向。
第三步：使用bigme进行文本清洗和预处理一般情况下，文本数据可能会包含大量的垃圾字符、标点符号和数字等，这些都会对后续的文本分析和处理造成干扰和困扰。
在使用bigme 进行文本清洗和预处理时，您可以按照以下步骤进行：1. 去除标点符号和数字：使用bigme中的去标点和去数字功能，可以将文本中的标点符号和数字去除掉。
2. 转换为小写：将文本转换为小写，方便后续的操作和处理。
3. 去除停用词：bigme提供了一些常见的停用词表，可以将这些停用词从文本中去除。
4. 词干化和词形还原：bigme支持对单词进行词干化和词形还原操作，可以将单词还原成其原始形式或者将其转换为它们的词干形式。
pythonjieba用法
pythonjieba用法Python中的jieba是一个基于统计的中文分词库，可以将一段中文文本分割成词语。
下面是jieba库的详细使用方法，包括分词、词性标注、关键词提取和自定义词典等功能。
1. 安装jieba库：使用pip命令安装jieba库。
```pip install jieba```2. 导入jieba库：```pythonimport jieba```3.分词：使用`jieba.cut`函数进行分词，可以传入不同参数的组合来实现不同的分词需求。
```python#精确模式：将文本精确地分开，适合文本分析seg_list = jieba.cut("今天天气不错")print("/ ".join(seg_list))#输出：今天/天气/不错#全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，速度快，但可能存在冗余seg_list = jieba.cut("今天天气不错", cut_all=True)print("/ ".join(seg_list))#输出：今天/天气/不错/今天天气/天气不错/今天/天气/不错#引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，适合引擎分词seg_list = jieba.cut_for_search("今天天气不错")print("/ ".join(seg_list))#输出：今天/天气/不错/今天天/天气/不错```4.词性标注：使用`jieba.posseg.cut`函数可以返回词语以及对应的词性。
```pythonimport jieba.posseg as psegwords = pseg.cut("今天天气不错")for word, flag in words:print("%s %s" % (word, flag))#输出：#今天t#天气n#不错a```5.添加自定义词典：可以使用`jieba.load_userdict`函数加载自定义的词典，以便对特定的词语进行分词。
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三个处理模型:
初步处理模型,字串频率统计模型,分词处理模型
二个资料库:
切分标记库,词缀集
四个词典:
单字数词词典,单字量词词典,临时词典,静态常用词词典
1. 初步处理模型
初步处理模型
原文分成较短的字串序列集 显式切分标记:标点,数字,外文,其他非汉字符号 隐式切分标记:出现频率高,构词能力差的单字词 隐式切分标记 (客观)
每个 Slot 内容序对 = 该字之 Sliding Window 序号 + 该字在字串中的序号
字串频率计算说明
单字 语 言 链结串列表 (5,1) -> (14,6) -> (25,2) -> (37,12) (5,2) -> (25,3) -> (37,13) -> (38,4)
「语言」的频率计算为 3 权重函数:3 * 23 = 24 权重值大於 Threshold Value 时,则该字串被认定为词,需加入 加入 临时词库,待分词结束后自动清除 临时词库 频率大於 Threshold Value 且不被其他字串完全覆盖则被视为潜 在的候选词 候选词
2.字串频率统计 字串频率统计
计算各字串序列的所有长度大於1的子字串在局部上下文200字 左右(经验值)中的出现次数,并根据字串频率和字串长度做加 权函数 W = F * L3(F为字串频率亦即此子字串在上下文中出现 的次数;L为字串长度).若计算出来的权重超过给定的预设值, 则此子字串将这些词语存入临时词库中 Sliding Window 当前字串之前后各二十个字串 将 String 以 Hashing 方式存入 Slot
分词知识库的建构
特徵词词库
所谓特徵词,泛指那些具有可作为分割标志的某种特徵 的词,主要包括词缀,虚词,重叠词,连绵词等. 使用频度高,或可用规则描述 为了避免歧义切分,我们建立每个词的联想网络,列出 该特徵词的例外情形,并附有相对应的处理规则.这些 规则有的提炼於构词法,构形法以及词的搭配关系,有 的则源於大量的实验数据.现以词缀为例加以说明 例如:「子」一般认为是后缀词素,故将它收在特徵词 词库中
Outline
字串频率统计和词形匹配相结合的分词系统
系统结构及其各种模型的主要功能 实验结果及分析
基於联想-回溯方法的汉语自动分词系统
系统结构及分词方法 分词知识库的多层次建构
Part I
字串频率统计和词形匹配 相结合的分词系统
系统架构介绍 实验结果分析与讨论
系统结构及处理流程
系统 架构图
切分标记资料库 原文 单字数词词典
4. 实验结果与分析 实验结果与分析(3/3)
切分标记将长字串分割为短字串,大幅度减少了字串的子字串数量. 设字串S的长度为 n ( n > 1 ),则S包含 n * ( n + 1 )/2 个子字串 若将S分为两个短字串,长度分别为 m ( 0 < m < n )和 n –m,则两个 短字串所拥有的子字串数之和为 m * ( m + 1 ) / 2 + ( n - m) * ( n – m + 1 ) / 2 比S 所含的子字串数少 m * (n – m )个,即一个长串分成两个短 字串后,子字串总数减少的数目恰好等於两个短字串的长度乘积. 例如:长字串长度为10,含子字串数为 55,二个短字串的长度各为 5, 含子字串数为30,子字串数共减少了 5 * 5 = 25个 子字串的数量减少为频率统计节约了时间. 切分错误的主要原因是某个子字串由於在上下文中多次出现而获得较高的 权重值,以至於被切分成词. 例如:在「聚合分析」,「组合分析」虽然经常出现,但「合分析」 的权值可能更高,可被切成「聚」「合分析」,「组」「合分析」. 因为多次邻接出现,使这几个词串联而成的词串的权重值很高,因而 被成一个词.
说明
本系统中其基本思想可描述为:首先将待切分的汉字符号串序 列依特徵词词库分割为若干子串,每个子串或为词或为词群; 然后利用实词库和规则库再将词群细分为词.分词时,我们利 用了一定的语法知识.联想回溯机制同时作用於分割和细分两 个阶段,旨在有效地解决歧义组合结构的切分问题. 联想网络描述每个虚词的构词能力,联想推理则是利用相对应 的联想网络判定该虚词究竟是单独成词还是作为构词成分构成 了其他的词. 当一个句子的切分虽以在句法平面中确定时,我们便借助於语 义及上下文信息来进行判定.回溯机制主要用於处理语义歧义 句子的切分.如「原子能发电」可切分为:原子能/发/电,原子 /能/发/电.本系统利用回溯机制依次对各种分法进行测试,直 至找到正确答案为止.不难看出,联想和回溯机制,供了自 动检错和自动纠错的功能.
4. 规则调用模型
用(3)提示的信息,调用相对应的规则处理歧义组合结 构,或调用通用规则切分出类型词,如:数字词.
系统五大功能模组(3/3) 系统五大功能模组
5. 人工干预模型:常由词典收词不足引起
修改实词词库 当人工干预是由词库收词不足或不当而引起时,我们便在词库中增加新词 或修改词库中的内容.人名,地名常常会引起这种人工干预. 例如:「台湾女歌星王秀如一曲"千言万语"赢得全场热烈掌声」,若 「台湾」未收入词库,则需人工干预将其加入词库. 追加临时词库 上例中,人名「王秀如」同样需要人工干预,但因「王秀如」是低频词, 故不将其加入实词词库,而是收入临时词库,待一段文字处理完后将其删 除. 修改规则库 当人工干预是由句法歧义句段引起时,其原因在於规则库的不完善,此时 我们便修改已有的规则或增加新的规则. 修改特徵词词库 特徵词词库中的词绝大多数不是绝对的,假如情况考虑不周,也将引起人 工干预.例如:「葡萄牙外长取消北京之行同两国关系现状无关」,「葡 萄」是作为连绵词存放在特徵词词库中的,若未考虑到例外词「葡萄牙」 则「葡」字处必导致人工干预,此时,我们需将例外词「葡萄牙」加入.
例如:「的」 的
平均每二十五个字就会出现一次 构词能力并不强 本系统共收入 181 条规则
隐式切分标记
「的」字的规则:
LR L* R* 有*放矢 无*放矢 有*是 别* 似* 是* 有* 目* 一语破* 众矢之* *确 *话 *上#
判断方式:
若 LR 判断满足且 L* 判断满足 在切分标记的左边将字串切开 若 LR 判断满足且 *R 判断满足 在切分标记的右边将字串切开 「单字数词 + 单字量词」 将量词视为切分标记,在量词的左右两边将字串切开 此系统共收集了 115 个常用量词
S 为 T 的子字串,且 S 的频率不大於 T的权重值时,称 T完全覆盖S 的子字串, 的 例如:「俄罗斯」(权值81),「俄罗」各出现3次;则称「俄罗斯」 完全覆盖「俄罗」
3. 分词处理模型
同时借助各字串的候选词集(局部资讯),临时词库(全 域资讯),和一部含 5000 常用词的词典(背景资讯), 对字串进行切分. 经此分词后仍未做标记的相邻单字视为一个权重值很 低的词
例如:「观看」玛丽「的」「表演」,玛,丽两个字均 不是词,且「玛丽」做为一个字串的频率小於3,则将 「玛丽」视为一个词
4. 实验结果与分析 实验结果与分析(1/3)
实验结果
本系统对十篇中文文章,包括科技文献,新闻报导,政 论,故事等题材 进行了分词实验 分词正确率平均达 98.4 % 平均分词速度为每秒236个字 (IBM-PC386)
Part II
基於联想-回溯方法的汉 基於联想 回溯方法的汉 语自动分词系统
系统结构及分词方法 分词知识库建构
简介
本节介绍一个基於联想-回溯方法的汉语自动分词系统: ABWS(Association-Backtracking Word Segmentation)
简称为AB算法 不过分依赖於词表,而是较多利用汉语本身的知识,如:构词法, 句法等 提出一些处理歧义结构的实用分词规则,以提高分词速度和分词 正确率 由於分级建库和两次扫描增加了时间与空间复杂度,但对小规模 语料处理上还是可行的. 主要是采用切分标记法和多次列举的方法:经实用中测试,分词 正确率可达98%左右.
Thanks for your attention
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中文文本自动分词与标注
第9章 章
汉语自动分词软件系统
CPTWT Presentation R95921094 杨祝晋
摘要
自80年代初提出汉语自动分词系统以来,已经提出了 多种分词方法 例如:正向最大匹配,逆向最大匹配,穷多层次列举, 邻接约束,联想-回溯,词频统计,专家系统,类神 经网路等方法. 不同的分词方法模拟了分词行为的不同面向,取得了 不同的成效,并且已应用在不同用途的中文讯息处理 系统上. 本次报告主要介绍二种分词软体系统
2. 分割模型
以特徵词库中的词作为词切分标记,依靠联想规则将一个字串分 割为多个更小的子字串 对特徵词库中不同类型的词采用不同的处理方法 如对前缀或前置字,分割标志设在该字之后,对重叠词,连绵词 等其他特徵词,分割标志设在该词的两端.
系统五大功能模组(2/3) 系统五大功能模组
3. 细分模型
依据实词词库将分割模型得到的子字串切分为语词 当遇到歧义组合结构或产生拒分现象时,便分别转向4 和5
分词知识库的建构
实词词库
使用率高:常用词 覆盖率高:收集专业词语 由於固定搭配的词组,成语,俗语以及古汉语的残留成 分在现代汉语占有相当比例,且这些固定用语通常具有 特定的含义,按常规的方法进行切分显然是不合理的, 例如:「桃李满天下」不应再分为「桃李/满/天下」. 因而,词库中应适当地收录这些成分.
1. 初步处理模型 字串 序列 单字量词词典
词缀集
2. 字串频率统计 候选词 字串序列
临时词典
静态常用词词典
3. 分词处理模型 分词 序列
系统结构说明
系统对原文进行三遍扫描:
第一遍,利用切分标记将原文分成较短字串序列 第二遍,根据每个短字串的子字串在上下文中的频率计算其权重 值,权重值大的子字串视为候选词 第三遍,利用候选词和常用词典对短字串进行切分