海量中文智能分词技术白皮书
自然语言处理之分词术_光环大数据培训

自然语言处理之分词术_光环大数据培训一个良好的分词系统应由词典和统计两套系统组成。
后者为前者构造可持续更新的词典,识别新词,同时对消岐部分进行匹配。
在分词过程中,好的词典很重要,其次算法要跟着需求走,不同需求选择不同算法,比如有些要求速度快,与兴趣相关,此时算法是次要的,而有些需求注重的是精度。
中文分词难点:未登录词和切分歧义。
中文分词算法大概分为两类:基于字符串匹配,集扫描字符串,若发现字符串的子串和词相同,就算匹配。
例如mmseg正向最大匹配策略等。
这类算法速度快,时间复杂度是0(n),实现简单,但是对歧义和未登录词处理效果不太明显。
基于统计及机器学习的分词方式。
这类分词基于人工标注的词性和统计特征,对中文进行建模。
对标注好的预料进行训练。
在分词阶段,通过模型计算各种分词出现的概率,概率最大的分词即为最终结果。
常见模型如CRF、HMM。
这类算法能很好的解决歧义和未登录问题,效果比前一类好,但是需要大量人工标注数据,分词速度较慢。
基于神经网络的分词方式。
这是未来的趋势,目前比较看好的模型是RNN循环神经网络,可以解决标注量的问题,但是可能存在分词速度慢的问题,后续将确认下。
现有方法:基于词典的匹配:前向最大匹配,后向最大匹配;基于字的标注:最大熵模型,条件随机场模型,感知器模型;其他方法:与词性标注集合,与句法分析结合。
常见分词工具(以下来自知乎,具体介绍将会在后学章节展开):1、mmseg。
是我自己最喜欢的分词方法,简单、高效、实用、效果还不错。
我给它起了个名字,叫做“3段回溯式方法”,即每次从一个完整的句子里,按照从左向右的顺序,识别出多种不同的3个词的组合;然后根据下面的4条消歧规则,确定最佳的备选词组合;选择备选词组合中的第1个词,作为1次迭代的分词结果;剩余的2个词继续进行下一轮的分词运算。
采用这种办法的好处是,为传统的前向最大匹配算法加入了上下文信息,解决了其每次选词只考虑词本身,而忽视上下文相关词的问题。
Autonomy产品优势

附件2Autonomy与同类产品功能对比优势Autonomy 作为非结构化信息处理软件的全球领导厂商,先进的概念分析、模式匹配技术能够使大量的信息之间产生关联,使用户更快地获取信息及其相关信息。
Autonomy 的信息处理技术向下兼容,支持所有关键字词、布尔语言的传统搜索技术,独有的算法能够从信息的内容概念上去把握、理解、运用和处理信息,弥补了关键字词技术的不足与大量冗余的缺点。
从国际市场上看,Autonomy 已经收购老牌厂商Verity,成为市场占有率第一,并且不断的在扩大市场份额。
众多国际评测机构一致认为,Autonomy 的技术已经成为信息处理领域中的领导方向,Autonomy 所应用的概念匹配技术也将使信息处理技术产生质的飞跃。
从功能上看,Autonomy 相对其他产品的优势包括:扩展关键词搜索的不足,支持句子、段落搜索,同时完全支持关键字词搜索相关文档自动关联,与关键词技术的关联不同,采用概念匹配的技术使关联结果更为准确自动摘要技术,与其他自动摘要技术不同的是(静态抽取段落,不准确),采用概念凝聚分析的技术产生动态摘要,长度可调整,从内容上更具可读性数据自动采集,支持市面上几乎所有的数据源格式,自动同步数据,自动分类技术,概念分析、模式匹配使得分类更为准确,从内容上去把握分类的结果,而关键字词的技术不能够准确描述分类的定义及分类结果文档的内容自动聚类技术,同样,使用关键字词不能够产生对文档内容的理解与把握,而Autonomy 所擅长的正是理解文档的内容,从内容上实现聚类的目的自动化信息推送,与关键词定义不同,Autonomy 更能通过概念分析得出用户的真正需要,进行个性化的信息推送社区与协作,通过概念分析出的用户兴趣与爱好,能够在社区中进行交流,这些自动分析功能是关键字词技术所不能够实现的个人聚焦,自动保存并记忆用户每次搜索获取信息的结果,并可通过训练来分析用户的目的、兴趣与爱好XML 完全支持,开发集成极其简单而高效,使得二次开发周期极短,同时提供市面所有开发工具接口API 支持Autonomy与同类产品的企业级功能对比优势作为国际厂商,Autonomy 在企业级功能上的竞争优势包括:成熟的连接器使Autonomy 能够支持市面上最多的数据源和文档格式,包括200 多种数据源支持和300 多种文档格式支持;语言无关性,支持多语言不需要重新构架新系统,更改license 和语言设定即可,内核使用Unicode;海量文档量支持,单引擎支持高达2000 万份文档,文档量的海量扩展只需增加引擎作分布式部署即可,使得Autonomy 的文档处理量没有上限;安全权限集成,Autonomy 广泛的国际合作,使得Autonomy 成为通过国际厂商接口认证(安全)最多的厂商,同时在安全权限集成方面拥有大量的实施经验。
中文文本挖掘的关键技术是什么

中文文本挖掘的关键技术是什么在当今信息爆炸的时代,大量的中文文本数据不断涌现,如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了一项重要的任务。
中文文本挖掘作为一门涉及多领域知识的技术,包含了一系列关键技术,这些技术相互协作,帮助我们理解和处理中文文本。
首先,中文分词是中文文本挖掘中至关重要的一步。
与英文等语言不同,中文词语之间没有明显的分隔符。
因此,需要通过特定的算法和词典将连续的中文字符串分割成有意义的词语。
这不仅需要考虑词语的常见用法,还要应对新词、歧义词等复杂情况。
一个好的中文分词工具能够准确地将文本分割成词语,为后续的分析打下坚实的基础。
特征提取技术在中文文本挖掘中也占据着重要地位。
在处理中文文本时,需要从大量的文本数据中提取出能够代表文本特征的关键信息。
这些特征可以是词频、词性、语义等。
例如,通过计算某些关键词在文本中出现的频率,可以初步判断文本的主题。
同时,利用词向量等技术将词语转换为数值向量,以便计算机能够进行处理和分析。
接下来是文本分类技术。
面对海量的中文文本,将它们按照不同的类别进行划分是非常有意义的。
比如将新闻分为政治、经济、体育等类别,或者将客户评论分为好评、中评、差评等。
这需要建立有效的分类模型,常用的方法有基于规则的分类、基于机器学习的分类(如支持向量机、决策树等)以及基于深度学习的分类(如卷积神经网络、循环神经网络等)。
通过对大量已标注的文本数据进行学习,模型能够自动对新的文本进行分类。
文本聚类也是一项重要的技术。
与分类不同,聚类是将相似的文本归为一组,而事先并不确定具体的类别。
通过计算文本之间的相似度,将相似的文本聚集在一起。
这有助于发现潜在的文本模式和主题,对于数据探索和分析具有很大的帮助。
情感分析在中文文本挖掘中也有着广泛的应用。
它旨在判断文本所表达的情感倾向,是积极、消极还是中性。
这对于了解用户对产品、服务的态度,以及社会舆论的走向非常重要。
情感分析通常会结合词典、机器学习算法和深度学习模型来实现。
jTTS5 0(windows)多语种语音合成平台技术白皮书(20120703)

jTTS v5.0多语种平台技术白皮书北京捷通华声语音技术有限公司2009.10版本历史时间版本号内容2006-12-7 jTTS v5.0 1. 改进了韵律模型,获得更为准确的韵律预测;2. 高精确度的前端文本分析、韵律词和韵律短语分析算法;3. 改进的多音字分析算法;4. 改进了数字、符号读法的自动判断处理。
5. 增加了声韵母拼接方案,考虑协同发音等因素,增加了合成语音的流畅度2007-1-31 jTTS v5.0.1.0 1.解决了领域/定制音库无法调到的问题;2.对电话号码读法进行了改进,可以取代定制音库来阅读电话号码;3.二次校对拼音并重新生成了XiaoKun音库,包括轻声、儿话、补充音节;4.校对并更新了的基础词库,丰富了领域词表;5.针对领域电报读法进行了优化;2007-2-9 jTTS v5.0.1.2 1.添加XiaoKun精简音库,容量从原来的2.5G将为1.2G;2.生成精简XiaoKun引擎;3.修改了影响合成质量的7个问题与程序中的隐藏bug;2007-6-5 jTTS v5.0.1.3 添加ShuYi粤语音库2007-8-10 jTTS v5.0.1.4 添加负载热备功能;2007-11-1 jTTS v5.0.3.3 添加Chris美国英语引擎2007-11-20 jTTS v5.0.3.4 添加GULIU韩语引擎2008-1-10 jTTS v5.0.4.4 增加负载均衡功能;2008-2-1 jTTS v5.0.5.4 增加MRCP2.0服务器2008-8-10 jTTS v5.5.2008.0810 增加jTTS_Java组件2009-2-3 jTTS v5.5.2008.0203 增加jTTS Web Service支持2009-10-23 jTTSv5.0.2009-5-18 1 jTTS 产品层Windows和Linux版本代码合并;2 在合成服务器端增加语音缓冲功能;2009-10-23 jTTS v5.0.2009.1023 增加ZhangNan音库;2009-11-27 jTTS5.0.2009.1120_RHAS4_本地版1.修改了天气预报无法调用到定制问题;2.修改了0%读法错误问题;3.在原有网络版本基础上删除相关的服务器的组件4.修改了jTTS.cfg日志大小默认为128M目录一、背景 (1)1.1公司简介 (1)1.2产品背景 (1)1.3公司的发展历程 (2)二、jTTS语音合成系统 (4)2.1jTTS简介 (4)2.2jTTS特点 (4)三、jTTS体系结构 (5)3.1核心的系统结构 (5)3.1.1jTTS_ML.DLL (5)3.1.2jTTS5.OCX (5)3.1.3核心引擎 (6)3.1.4外挂DLL (6)3.1.5jTTS服务 (7)3.2产品体系结构 (7)3.3jTTS配置工具 (8)3.3.1jTTS语音合成服务器配置工具 (8)3.3.2jTTS 语音服务器管理工具 (9)3.3.3jTTS词库维护工具 (10)3.3.4jTTS系统检查工具 (11)3.3.5jTTSResource.exe (12)3.4jTTS v5.0.1 (Windows)技术指标 (12)3.5其他语种引擎 (13)四、产品特点 (14)4.1jTTS API 4.0 (14)4.2中文引擎的特点和改进 (14)4.2.1多语种,适应不断发展的业务需求 (14)4.2.2多音色,满足不同环境的个性化应用 (15)4.2.3多领域支持 (15)4.2.4智能文本预处理和分析的改进 (15)4.2.5数字、短语文本合成效果显著提升 (15)4.2.6对SSML的支持 (15)4.2.7支持背景音混合 (16)4.2.8支持MRCP (16)4.2.9支持负载均衡及双机热备 (17)4.2.10jTTS_Java组件 (17)4.2.11jTTS Web Service (17)4.2.12语音缓存 (18)五、语音市场新一代动力引擎jTTS v5.0.1 (18)六、演示环境 (18)一、背景1.1公司简介北京捷通华声语音技术有限公司成立于2000年10月,主要致力于中文语音技术的开发和应用。
基于知识提取的中文自动摘要系统设计与实现

基于知识提取的中文自动摘要系统设计与实现中文自动摘要系统是一种基于人工智能技术的自然语言处理应用,通过提取输入文本中的关键信息和主题,生成简洁、准确、连贯的摘要内容。
本文将介绍基于知识提取的中文自动摘要系统的设计与实现过程。
一、引言自动摘要系统在信息检索和文本阅读理解等领域具有广泛应用,可以帮助用户快速获取所需信息,节省时间和劳力。
随着中文文本数据的爆发式增长,如何从海量的中文文本中快速准确地提取关键信息成为一个重要的研究方向。
本文设计的基于知识提取的中文自动摘要系统旨在解决这一问题。
二、系统设计与实现1. 文本预处理首先,对输入的中文文本进行预处理。
预处理包括分词、词性标注和命名实体识别等步骤。
分词将文本切割成词汇,词性标注与命名实体识别则对每个词汇进行标注,以便后续的处理和分析。
2. 关键信息提取基于知识提取的关键信息提取是本系统的核心部分。
在此过程中,系统会根据关键词、词频、词性以及词语之间的关联性等因素来确定文本中的关键信息。
常用的方法包括TF-IDF算法、TextRank算法和LDA主题模型等。
在本系统中,我们采用TextRank算法来提取关键信息。
TextRank算法是一种基于图模型的排序算法,在计算图中的节点之间的权重时考虑节点与其他节点的关联性。
对于输入的文本,我们将每个句子作为一个节点构建图模型,句子之间采用共现词来表示关联性,使用TextRank 算法得到各个句子的权重,然后根据权重选择最重要的句子作为关键信息的提取结果。
3. 主题识别与分析系统在提取关键信息的基础上,还可以进一步进行主题识别与分析。
主题识别可以帮助用户快速了解文本的核心内容以及文本之间的相似性。
本系统中,我们使用LDA主题模型来识别文本中的主题。
LDA主题模型通过统计文本中词语的分布情况来推断文本所属的主题,从而实现主题的自动识别和分类。
4. 摘要生成最后一步是根据提取的关键信息和识别的主题生成摘要。
在生成摘要的过程中,系统会考虑句子的权重、句子之间的连贯性以及摘要的长度等因素。
通元智能搜索引擎产品白皮书

通元智能搜索引擎(为中文打造的精准智能搜索引擎)产品白皮书通元软件版权所有,2006目录1. 概述 (3)1.1. 搜索引擎发展 (3)1.2. 通元智能搜索引擎简介 (3)1.3. 应用领域 (4)2. 系统总体结构 (4)3. 四大亮点 (5)3.1. 精准的中文分词算法 (5)3.2. 智能搜索 (5)3.3. 100%查全率 (5)3.4. 支持多种数据源 (5)4. 七大特色 (5)4.1. 极高的检索性能 (5)4.2. 非结构化文档统一检索 (6)4.3. 增量索引和自动索引 (6)4.4. 可以任意排序 (6)4.5. 全面支持Web服务 (6)4.6. J2EE平台的检索引擎 (6)4.7. 管理方便,使用简单 (6)5. 系统环境要求 (7)6. 成功案例 (7)1.概述1.1.搜索引擎发展●通用搜索引擎在互联网发展初期,网站相对较少,信息查找比较容易。
然而伴随互联网爆炸性的发展,信息资料随之爆炸增长,普通网络用户想找到所需的资料简直如同大海捞针,这时为满足大众信息检索需求的专业搜索网站便应运而生了。
比如,搜索引擎的王者google,其数据库中存放的网页已达30亿之巨。
中国1.2亿互联网用户,使用搜索引擎的用户数比例达70%以上。
用户访问网站,最快捷的方式是搜索。
搜索正成为我们互联网生活的重要组成部分。
●垂直搜索引擎随着搜索的快速发展,目前垂直搜索引擎正在迅速发展。
垂直搜索引擎是相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式,通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。
其特点就是“专、精、深”,且具有行业色彩,相比较通用搜索引擎的海量信息无序化,垂直搜索引擎则显得更加专注、具体和深入。
微软亚洲研究院负责搜索的一名技术专家说:75%的内容通用搜索引擎搜索不出来。
这里面包含2层含义:(1)网站结构不合理,网页对搜索引擎不友好;(2)由于信息在互联网是海量的,非结构化的信息需要经过结构化的梳理后才能更好的展现。
索源网 SiteSearch 站内搜索引擎

索源网SiteSearch 站内搜索引擎产品白皮书1 引言当前的互联网,搜索引擎已经成为最普遍的应用。
无论大、中、小网站,构建一个网站内容的搜索引擎,方便用户查询、使用站内信息,提高用户使用体验,已成为网站发展的必然。
由于搜索引擎技术的专业性和封闭性,网站在构筑站内搜索引擎时,通常的做法是采用数据库查询的方式进行,更进一步的做法是使用开源软件来构建。
数据库查询的劣势是显而易见的,除了查询效率低,高并发检索访问对数据库造成的压力也是网站数据库难以承担的。
而使用开源软件,则往往会受到功能上的限制,无法根据网站特殊的需求构建出令人满意的搜索平台。
索源网SiteSearch站内搜索引擎产品,能够有效解决网站在构建站内搜索引擎时遇到的问题。
其利用完全自主开发的技术,成熟的搜索引擎架构,可定制的搜索方案,灵活的查询方式,多样化的结果呈现方式,可以使网站轻松的构造出成本低廉、使用方便的站内搜索引擎。
2 产品简介SiteSearch 站内搜索引擎是专为网站站内搜索而开发的工具。
它使用爬虫在网站内采集、解析指定信息,或从网站的数据库直接读取数据,然后将采集到的信息统一建立索引,提供搜索服务。
使用SiteSearch,搜什么、如何搜、结果如何展现,都由网站自行控制,您可以便捷地打造出独具特色的站内搜索,真正的全文检索。
3 版本划分基本版单机标准版集群标准版部署方式单机单机集群检索库个数 1 10 10总数据条数 1000万 10亿单结点10亿词库扩展功能无有有4 系统架构V-Search 主要由网络信息采集引擎(或数据库采集引擎)、全文检索系统和Web检索访问几部分组成。
5 运行平台Microsoft Windows 2000 / XP / Vista / 2000 Server / 2003 Server (32位)6 功能特点与网站或数据库直接对接站内搜索可以使用爬虫技术从网站直接采集非结构化数据,也可以与数据库对接,采集结构化数据。
中文搜索引擎技术

利用词序列中的统计规律 ,通过模型参数来描述词 与词之间的关系。
基于序列标注的方法,考 虑词与词之间的依赖关系 ,通过训练数据来学习模 型参数。
利用序列信息,通过循环 神经网络来捕捉词与词之 间的依赖关系。
改进版的RNN,能够更好地 基于自注意力机制的模型 处理序列中的长期依赖关系。 ,通过多层的自注意力机
02
中文搜索引擎核心技术
网页抓取技术
网页抓取
是指搜索引擎通过爬虫程序对互联网上的网页进 行自动检索,收集网页信息的过程。
广度优先搜索
从根网页开始,尽可能宽地搜索整个网页。
ABCD
深度优先搜索
从起始网页开始,沿着链接深入,尽可能深的搜 索整个网页。
增量抓取
随着互联网信息的更新,定期重新抓取网页并更 新索引。
详细描述:中文搜索引擎的发展可以分为四个阶段。第 一阶段是目录式搜索,即人工编辑分类目录,用户通过 点击目录来查找信息。第二阶段是关键词搜索,搜索引 擎通过爬虫技术自动抓取网页,并根据关键词匹配进行 检索。第三阶段是全文搜索,搜索引擎不仅能匹配关键 词,还能对网页内容进行深度理解和分析,提高搜索结 果的准确性和相关性。第四阶段是智能推荐,结合机器 学习和人工智能技术,根据用户的搜索历史和行为,推 送个性化的搜索结果和智能推荐。
互联网内容的多样性
中文语言具有丰富的表达方式和语义歧义,这给搜索引擎的语义理解和匹配带来了 挑战。
搜索引擎需要具备强大的自然语言处理能力,能够理解中文的语义和语境,以便更 准确地匹配用户查询和网页内容。
搜索引擎需要支持多种媒体内容,如文字、图片、视频、音频等,以满足用户多样 化的信息需求。
互联网内容的低质与虚假信息
协同过滤
利用用户的行为数据,找出相似的用 户或物品,进行推荐。
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技术白皮书★保密★技术白皮书项目名称:__海量中文智能分词基础件______开发单位:_天津海量信息技术有限公司 ____目录序言 (2)第一章产品概述 (3)1.1产品简介 (3)1.2产品的适用范围 (3)1.3产品结构 (3)第二章产品技术特点 (4)2.1分词准确率高 (4)2.2分词效率高 (4)2.3功能接口丰富,使用灵活方便 (4)第三章产品功能介绍 (5)3.1分词功能模块的介绍 (5)3.2开发接口 (5)3.3功能列表 (6)第四章典型应用 (7)4.1KM知识管理系统 (7)4.2搜索引擎 (7)4.3辞书出版 (7)4.4信息服务 (8)4.5网站信息发布 (8)第五章产品性能指标 (8)第六章运行环境 (8)6.1WINDOWS (8)6.2LINUX (9)6.3UNIX (9)第七章成功案例 (9)7.1商务印书馆 (9)7.2慧聪搜索引擎 (10)7.3其他案例 (10)序言1.什么是中文分词?中文分词就是将连续的字序列按照一定的规范切分成词序列的过程。
众所周知,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段可以通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,但是在词这一层上,中文比之英文要复杂的多、困难的多。
2.中文分词的应用中文分词主要应用于信息检索、汉字的智能输入、中外文对译、中文校对、自动摘要、自动分类等很多方面。
下面就以信息检索为例来说明中文分词的应用。
通过近几年互联网的发展,互联网上的信息也在急剧膨胀,各类信息混杂在一起,要想充分利用这些信息资源就要对它们进行整理,如果面对中文信息不采用分词技术,那么整理的结果就过于粗糙,而导致资源的不可用,例如:“制造业和服务业是两个不同的行业”和“我们出口日本的和服比去年有所增长”中都有“和服”,如果都作为一个词来处理,结果是检索“和服”的相关信息,会将他们都检索到。
很显然,检索到第一条信息是不恰当的。
通过引入分词技术,可以使机器对信息的整理更准确、更合理,在“制造业和服务业是两个不同的行业”中“和服”不会被当作一个词来处理,那么检索“和服”当然不会将它检索到,使得检索结果更准确,效率也会大幅度的提高。
3.中文分词的意义和作用要想说清楚中文分词的意义和作用,就不得不提到智能计算技术。
智能计算技术涉及的学科包括物理学、数学、计算机科学、电子机械、通讯、生理学、进化理论和心理学等等。
简单的说,智能计算就是让机器“能看会想,能听会讲”。
要想实现这样的一个目标,首先就要让机器理解人类的语言,只有机器理解了人类的语言文字,才能使人与机器的交流成为可能。
对于自然语言来讲,“词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分”,所以对于中文来讲,将词确定下来是理解自然语言的第一步,只有跨越了这一步,中文才能像英文那样过渡到短语划分、概念抽取以及主题分析,以至于自然语言理解,最终达到智能计算的最高境界,实现人类的梦想。
中文分词是中文信息处理系统的基础,有着极其广泛的实际应用。
从基本的输入系统,到文字处理,以及语音合成,文本检索,文本分类,自然语言接口,自动文摘等等,无处不渗透着分词系统的应用。
分词系统的完善与应用,必将促进中文信息处理系统的广泛应用,换言之,也就提高了中文软件对于中文的处理能力,这也将使得计算机用户的日常工作的效率得以提高。
第一章产品概述1.1 产品简介海量中文智能分词基础件是海量在中文智能分词技术基础之上推出的分词准确、高效、接口方便灵活,便于二次开发的软件包,以及为使软件包在目标系统中实现最优品质而提供的特定服务。
其服务包括:目标系统架构咨询、辅助开发、技术培训、售后支持等。
海量中文分词融合了多种先进、经典的分词方法,采用独特的算法调度机制,形成复方的分词算法。
海量分词技术很好的解决了中文分词的两大技术难题,即:歧义切分和新词识别。
分词效果因此而获得大幅提升:分词准确率达到99.7%(北大语料封闭测试),同时,通过对分词底层代码的优化分词效率达到每分钟2000万汉字(测试环境为:PC单机 CPU:Amd 2500+;内存512M DDR),使得分词真正达到实用化的水平。
海量中文智能分词基础件在保留海量中文分词技术的优秀性能的前提下,提供了方便灵活的调用接口,以便于在其基础上的二次开发。
1.2 产品的适用范围作为中文信息处理的核心和汉语自然语言理解的基础,海量中文智能分词基础件有着广泛的应用前景。
主要应用领域有:1)信息检索领域如:全文检索、主题检索2)汉字处理领域如:智能拼音输入、手写识别输入、中文OCR 识别、自动校对、简繁转换3)语音处理领域如:语音合成、语音识别4)内容识别与分析领域如:信息摘录、自动文摘、自动标引、文本自动分类、自动过滤、数据挖掘5)自然语言理解领域如:机器翻译、自然语言接口1.3 产品结构第二章产品技术特点多年以来,中文分词技术一直是阻碍中文信息处理技术进一步发展的瓶颈。
因为词是能独立活动的有意义的最小语言单位。
在词的界定方面,中文不同于西文之处在于,西文词之间是有自然分隔符的,而中文却不具备,需要通过一定的技术手段进行处理,才能将词准确的分离出来,这就是分词技术。
所以,西文基本上不用经过分词就可以直接进入到检索技术、短语划分、语义分析等更高一层的技术领域,而对于中文,只有越过这个技术瓶颈问题,分词的准确率足够高、分词速度足够快,中文的信息处理技术才有可能和西文的信息处理技术在一个起跑线上。
分词是中文信息处理从字符处理水平向语义处理水平提升的关键技术之一,是中文智能计算技术的基础。
目前,中文分词技术普遍存在分词准确率低和分词效率不高两方面的问题,海量中文智能分词技术在这两方面都有所突破。
通过研究发现,中文自动分词准确率低主要受以下几方面因素的困扰:1)词表收录2)分词规范3)新词识别4)歧义切分从纯技术角度来看,新词识别和歧义切分是困扰分词的两大技术难点。
海量中文智能分词采用复方概念平衡各算法,使海量分词在大规模语料测试中的准确率达到了99.7%(北大语料封闭测试),分词效率2000 万字/分钟(测试环境为:PC单机 CPU:Amd 2500+;内存512M DDR),该指标目前处于国内领先水平,已经达到实用要求。
正因如此,海量承担了2000 年度国家863 计划课题——“智能信息内容分析方法研究”。
海量在中文分词技术基础之上推出了海量中文智能分词基础件,作为国内最优秀的中文智能分词产品,海量中文智能分词基础件具有以下特点:准切分准确率99.7%(北大语料封闭测试)快2000万字/分钟(测试环境为:PC单机 CPU:Amd 2500+;内存512M DDR)活丰富的功能接口,使用灵活方便,例如:系统外挂分词规范,用户可自定义。
2.1 分词准确率高海量分词算法借鉴复方的概念,集成各种算法解决同一个问题,发展了受限的隐马尔科夫模型, 使知识库的冗余大幅降低。
同时,在歧义切分和新词识别上投入了很大的力量。
海量分词综合采用了最大匹配法、逆向最大匹配法、单扫描分词法、有穷多层次列举法、二次扫描法、全切分、字标注的分词方法等等多种分词方法,规则和统计相结合,最终是多种切分方案的选优,从而获得较为准确的分词结果。
通过在北大语料库中的评测,其分词准确率达到99.7%。
2.2 分词效率高为了使分词能够达到实际应用的目的,海量对于该产品进行了效率优化工作。
主要体现在:1)对于分词算法进行优化,特别是调度算法的优化设计,可以有效的降低计算的复杂度;2)对于分词基础件进行代码级的优化,从程序的逻辑设计以及执行步骤上进行优化,关键环节用汇编进行了翻写,从而可以最大程度的提升分词效率。
通过以上的效率优化工作,分词效率达到每分钟2000万字,其测试环境为:PC单机 CPU:Amd 2500+;内存512M DDR2.3 功能接口丰富,使用灵活方便海量中文智能分词基础件提供了丰富的接口,以满足不同用户的需求。
主要接口包括:分词初始化,码制选择,是否检索优化,是否需要格式化,分词模式,加载用户自定义词典以及其他附加信息的输出等等。
通过这些接口的组合使用,可以满足目前所有的分词调用需求。
第三章产品功能介绍3.1 分词功能模块的介绍该产品的主要模块是中文分词模块,该模块可以实现将字序列的文本转化为词序列的文本。
3.2 开发接口海量中文智能分词功能基础件对外提供了四类接口:1.基本接口基本接口是使用本软件包所需的基本功能函数。
海量中文智能分词功能基础件提供的基本接口有四个:1)HLInitSeg:初始化海量分词系统,加载分词用数据,可在ANSI和UNICODE版本中使用。
2)HLUnInitSeg:卸载海量中文智能分词基础件,释放分词所占资源。
3)HLCreateSegHandle:创建自动中文分词结果句柄。
4)HLCloseSegHandle:关闭分词结果句柄,释放分词结果所占资源。
2. 分词接口分词接口是用来对指定字符串进行分词的接口。
海量中文智能分词功能基础件提供的分词接口有两个:1)HLSegment:对指定字符串进行分词。
2)HLSegmentEx:对指定字符串进行分词。
3. 获取分词结果接口获得分词结果接口是用于对分词后的结果进行获取的相关接口。
海量中文智能分词功能基础件提供的获取分词结果接口有三个:1)HLGetResultCnt:得到分词结果中的词的个数。
2)HLGetResultBuff:得到分词结果的字符串空间。
3)HLGetMin:得到指定的分词结果。
4. 其他接口本软件包提供了用户自定义词典和英文通配符查找的相关接口。
海量中文智能分词功能基础件提供的其他接口有两个:1)HLLoadUserDict:加载用户自定义词典。
2)HLUnloadUserDict:卸载用户自定义词典。
3.3 功能列表第四章典型应用4.1KM知识管理系统知识管理需要实现分析、辨认和调整文字、语音等各种信息,能够自动进行分类、链接和个性化地传递信息。
海量中文智能分词基础件可应用于知识管理系统,辅助信息进行集成、分类,使知识管理系统成为强大的、综合性的信息源。
4.2 搜索引擎搜索引擎的准确率一直是用户关注的。
然而多数搜索引擎并未给使用者提供准确的结果。
运用分词技术可以使其自动对请求做分词和断句处理,提高搜索的准确率,去处错误信息。
4.3 辞书出版辞书的编纂是一项浩繁的工程,需要投入大量的人力物力。
其中,语料采集、标注入库、提取书证最为烦琐。
以前,这些工作都是依靠人工,因此,辞书的出版缺乏时效性,严重滞后于语言的发展,无法适应信息化社会的需要。
另一方面,大量用有经验的编辑人员从事简单的重复劳动,造成人力资源的浪费。
采用分词技术使辞书出版不再需要大量的人力与物力,降低了成本。