汉语自动分词与词性标注
中文分词与词性标注技术研究与应用
中文分词与词性标注技术研究与应用中文分词和词性标注是自然语言处理中常用的技术方法，它们对于理解和处理中文文本具有重要的作用。
本文将对中文分词和词性标注的技术原理、研究进展以及在实际应用中的应用场景进行综述。
一、中文分词技术研究与应用中文分词是将连续的中文文本切割成具有一定语义的词语序列的过程。
中文具有词汇没有明确的边界，因此分词是中文自然语言处理的基础工作。
中文分词技术主要有基于规则的方法、基于词典的方法和基于机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的中文分词方法是根据语法规则和语言学知识设计规则，进行分词操作。
例如，按照《现代汉语词典》等标准词典进行分词，但这种方法无法处理新词、歧义和未登录词的问题，因此应用受到一定的限制。
2.基于词典的方法基于词典的中文分词方法是利用已有的大规模词典进行切分，通过查找词典中的词语来确定分词的边界。
这种方法可以处理新词的问题，但对未登录词的处理能力有所限制。
3.基于机器学习的方法基于机器学习的中文分词方法是利用机器学习算法来自动学习分词模型，将分词任务转化为一个分类问题。
常用的机器学习算法有最大熵模型、条件随机场和神经网络等。
这种方法具有较好的泛化能力，能够处理未登录词和歧义问题。
中文分词技术在很多自然语言处理任务中都起到了重要的作用。
例如，在机器翻译中，分词可以提高对齐和翻译的质量；在文本挖掘中，分词可以提取关键词和构建文本特征；在信息检索中，分词可以改善检索效果。
二、词性标注技术研究与应用词性标注是给分好词的文本中的每个词语确定一个词性的过程。
中文的词性标注涉及到名词、动词、形容词、副词等多个词性类别。
词性标注的目标是为后续的自然语言处理任务提供更精确的上下文信息。
1.基于规则的方法基于规则的词性标注方法是根据语法规则和语境信息，确定每个词语的词性。
例如，根据词语周围的上下文信息和词语的词义来判断词性。
这种方法需要大量的人工制定规则，并且对于新词的处理能力较差。
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)
分词及词性标注
分词及词性标注在英文中，计算机能够利用词语之间的空格来辨别每一个单词词语，但是由连续中文文本组成的汉语序列，因为其词和词之间没有任何标识来进行划分，所以计算机无法方便的直接进行分词处理。
然而计算机在对语句进行处理分析的时，由于对其的处理全部是以词语作为基本语言单位的，所以对语句进行分词处理从而成为离散的词语序列便是专利设计目标提取首先要完成的内容。
面向中文语句的分词的研究在目前已经提出了十余种中文分词方法，并成功研发了若干个相关的系统组件，目前基本可以将这些方法分为以词典为基础的方法和以知识规则为基础的方法这两个类别，以词典为基础的学习方法的代表有基于最大熵的方法、基于隐马尔科夫模型的方法等，以知识规则为基础的学习方法的代表有N-最短路径方法、最少切分法和最大匹配算法等。
上述这些算法都有自己的不足之处，其中现阶段面临的问题大致有两个，其一是对未登录词识别的问题，这些词没有被中文分词词典收录，所以当这些专业词汇在词法分析时，它们的识别率通常较低，往往不会被切分出来，从而造成错误的出现；其二是歧义切分的问题，是指如果依照不同的切分方法，那么即使是切分同一个语句，最后切分出的结果也会不同。
在对专利进行文本挖掘之前，需要对专利的标题和摘要数据进行切分成词序列，这是做文本挖掘工作的开始。
目前，开源中文分词工具有很多，如张华平博士团队开发的NLPIR系统（C、Python、Java），哈王大的LTP语言平台（C++、Python），还有R语言的分词包等，送些分词工具都各具特色，本文在此受篇幅所限不做巧细介绍。
本文采用结巴分词算法，其主要原因是它处理速度快，分词准确，并带有新词发现、词性标注功能。
同时该算法功能可以通过加载包的形式，加载进Python中，便于统一编程实现。
该分词算法分词流程如下：专利标题和摘要分句最大逆向匹配切分后处理输出自定义词典停用词以下程序实现了对评论句子进行的分词过程，同时进行了词性标注。
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。
中文文本自动分词与标注汉语词义自动标注技术
– 大量同音字、同音詞語，化成書面多可消除 歧義。
– 單字多義項者占53.6%(如「打」字之義項數
為26) ；詞組/合成詞多義項者僅占0.46%。
2020/5/30
6
漢字字義組合結構
• 向心性字組 Vs. 離心性字組
– 冰山,青山,火山,高山(核心字在後) Vs. 山峰,山城,山溝, 山村(核心字在前)
多義詞 義項號 搭配類別(L/R)
頻次
註：頻次表示在本次標注語料中該搭配出現的次數
– 根據統計數據自動調整學習進度，逐漸增加上下窗口 長度來學到儘可能多的搭配。
– 打-B01：毆打,攻打→打倒∣打擊∣打架∣… ∣打手 – 打-B02：用手或器具撞擊物體→打鼓∣打火∣… ∣敲
鑼打鼓 –鼓-A01：打擊樂器→鼓板∣鼓槌∣打鼓∣…∣重振旗鼓 –鼓-A02：發動,激起→鼓動∣鼓舞∣… ∣鼓足幹勁
2020/5/30
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自組織的漢語詞義排歧方法－步驟1
• 以＜現代漢語辭海＞提供的搭配實例作為多義詞的 初始搭配知識庫，無需人工標注初始語料，用適當 的統計和自組織方法做訓練並自動擴大搭配集。
• 建立基於語義類的語言模型，為語音識別、手寫體 識別和音字轉換提供幫助。
2020/5/30
3
詞義自動標注 ( Word Sense Tagging )
• 也稱為詞義自動排歧 ( Word Sense Disambiguation )
– 計算機運用邏輯運算與推理機制，對出現在一定上下 文中詞語的語義進行正確的判斷，自動確定其正確的 義項並加以標注的過程。
– 語義編碼：是用符號代表語義，關注的是語言 所能表達的意義，每種語言都有自己的語義系 統。漢語和英語屬於不同的語系，前者屬於漢藏語系，
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。
当代汉语文本分词、词性标注加工规范
当代汉语文本分词、词性标注加工规范973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范（草案）山西大学从1988年开始进行汉语语料库的深加工研究，首先是对原始语料进行切分和词性标注，1992年制定了《信息处理用现代汉语文本分词规范》。
经过多年研究和修改，2000年又制定出《现代汉语语料库文本分词规范》和《现代汉语语料库文本词性体系》。
这次承担973任务后制定出本规范。
本规范主要吸收了语言学家的研究成果，并兼顾各家的词性分类体系，是一套从信息处理的实际要求出发的当代汉语文本加工规范。
本加工规范适用于汉语信息处理领域，具有开放性和灵活性，以便适用于不同的中文信息处理系统。
《973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范》是根据以下资料提出的。
1．《信息处理用现代汉语分词规范》，中国国家标准GB13715，1992年2．《信息处理用现代汉语词类标记规范》，中华人民共和国教育部、国家语言文字工作委员会2003年发布3．《现代汉语语料库文本分词规范》（Ver 3．0），1998年北京语言文化大学语言信息处理研究所清华大学计算机科学与技术系4．《现代汉语语料库加工规范——词语切分与词性标注》，1999年北京大学计算语言学研究所5．《信息处理用现代汉语词类标记规范》，2002年，教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室6．《现代汉语语料库文本分词规范说明》，2000年山西大学计算机科学系山西大学计算机应用研究所7．《資讯处理用中文分词标准》，1996年，台湾计算语言学学会一、分词总则1．词语的切分规范尽可能同中国国家标准GB13715《信息处理用现代汉语分词规范》（以下简称为“分词规范”）保持一致。
本规范规定了对现代汉语真实文本（语料库）进行分词的原则及规则。
追求分词后语料的一致性（consistency）是本规范的目标之一。
2．本规范中的“分词单位”主要是词，也包括了一部分结合紧密、使用稳定的词组以及在某些特殊情况下可能出现在切分序列中的孤立的语素或非语素字。
中文分词和词性标注模型
W1 < w1,t1 > ' < w1,t1 >
W2 < w2 , t2 > ' < w2,t2 >
输入字符串 C 一元粗分模型
… Wi
… Wn−1
Wn
未登录词识别
< wi , ti > ' < wn−1, tn−1 > ' < wn , tn > '
词性自动标注模型
< wi ,ti > < wn−1,tn−1 > < wn,tn >
(9)
假定一个标记的概率取决于出现在它前面的那个标记，
那就可以用 T 中每个标记的概率的乘积来表示：
P(T) ≈ P(t1 | t0)P(t2 | t1)"P(tn | tn−1)
(10)
因为 t0 是虚设的标记，所以 P(t1 | t0 ) 实际上是 P(t1) ，综
合起来，词性标记的统计模型可以表示为
第 36 卷 第 4 期 Vol.36 No.4 ·博士论文·
计算机工程 Computer Engineering
文章编号：1000—3428(2010)04—0017—03 文献标识码：A
中文分词和词性标注模型
2010 年 2 月 February 2010
中图分类号：TP18
刘遥峰，王志良，王传经
目标评估
输出词串序列和词性标注序列 <W,T >o
图 1 分词和词性标注处理过程
2.3 一元粗分模型
自动分词就是已知一个汉字串，求跟它对应的、有最大
概率的词串。即
W ' = arg max P(W | C)
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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
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。
• 随即变量S为一个汉字序列，W是S上所有可 能切分出来的词序列，分词求解就是条件 概率P(W|S)最大的切分出来的词序列W*
W*=arg maxP(W|S)
=arg maxP(W)P(S|W)
• 根据生成模型，可以把一个可能的词序列W 转换成一个可能的词类序列C=c1c2…
• 可以将上面的公式转换成下面的公式：
• 整个时间ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ杂度为O(n*N*k)。
• 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
m
P(W ) = P(w i )
i =1
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。
• 基于词性的三元统计模型 • 基于单词的三元统计模型 • 分词与词性标注一体化模型
• 基于词性的三元统计模型
在分词过程中，先确定词性，在确定单词， 只要列出所有可能的切分，用单词的出现 概率和词性与词性的连接概率，计算每种 切分概率总和，概率值最大的一个即为输 出结果。
n
P(W ,T ) = P(W | T)P(T) P(w i| | ti )P(ti | ti-1ti-2 )
汉语自动分词 词性标注
7.1 汉语自动分词中的基本问题
• 汉语的词与词之间没有任何空格之类的显 示标志指示词的边界。
• 汉语自动分词来源于如下三方面： ➢分词规范 ➢歧义切分 ➢未登录词的识别
7.1 汉语自动分词中的基本问题
汉语分词规范问题： ➢单字词与词素之间的划界 ➢词与短语的划界 “二字或三字词，以及结合紧密、使用稳定
i =1
• 我们组合成一个团队 • Ad/v/p/m/n0.5 • 我们、组合、成 • Ad/v/v/m/n0.4 • 我们/组/合成/一个/团队0.35 • Ad/v/n • 我们/组合/成/一个/团队0.3
• 基于单词的三元统计模型
如果把单词序列作为HMM的中间状态，词 性标注作为输出，那么P(W,T)的另一种简化 形式为(7-10)
7.2基本分词方法
• 基本方法： ➢正向最大匹配法(FMM) ➢逆向最大匹配法 ➢双向扫描法 ➢逐词遍历法 ➢基于词表的分类法
7.2.1 基于统计语言模型的分词方法
• 汉语分词四类： ➢能与分词词表中任何一个词相匹配的字段
为一个词。 ➢文本中任意一个经此法派生出来的词或短
语为一个词(重叠形式，前缀派生，后缀派 生，动词加趋向动词，等等) ➢文本中被明确定义的一个实体名词是一个 词 ➢文本中任何一个专有名词是一个词
7.2.2 N-最短路径方法
• 图7-2
• 时间复杂度为O(n2 )，该算法与其有两个本质区 别：
• 有向边的源节点编号均小于目的结点编号，即 所有边的方向一致；
• 算法最终求解的是有向图首尾结点之间的N-最 短路径。
• 运行时间与n(字串长度)、N(最短路径数)以及 某个字作为词末端字的平均次数k(总次数除以 所有词末端字的总数，即结点平均入度)成正 比。
• 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。
7.2.4 基于三元统计模型的分词与词 性标注一体化方法
• 句子S是由单词串组成，W=w1…..wn，单词 wi的词性标注为ti,词性标注符号序列可表示 为T=t1……tn,分词与词性标注的任务就是要 在S所对应的各种切分和标注形式中，寻找T 和W的联合概率P(W,T)为最优的词切分和标 注组合。
• 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。
交集型切分歧义为“偶发歧义”，多义组 合型切分歧义为“固有歧义”。
• 混合型
• 它集交集型与组合型的特点与一身，而且 情况复杂，都是交集型字段内含组合型字 段。
• 这篇文章写的太平淡了。 • 即使太平时期也不应该放松警惕。
• 人们通常将专有名词和数字、日期等词通 称为命名实体。命名实体的识别是自动分 词的关键问题之一。(7.3 7.4)
2、门把手弄坏了。(组合型歧义) 门/ 把/ 手/ 弄/ 坏/ 了/ 。 门/ 把手/ 弄/ 坏/ 了/ 。 例如，“将来”、“现在”、“才能”、 “学生会”等，都是组合型歧义字段。
梁南元对一个含有48092字的自然科学、 社会科学样本进行统计，结构交集型切分 歧义有518个，多义组合型切分歧义有42个。