中文分词的三种方法
中文分词-ppt课件
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【目 录】
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什
查
分
分
应
么
询
词
词
用
是
处
技
技
举
中
理
术
术
证
文
概
分
分
述
析
词
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为什么要分词
英文 Knowledge is power 单词之间有空格，很容易进行词语的匹配。
中文的语义与字词的搭配相关
和服务必于三日之后裁制完毕 王府饭店的设施和服务是一流的
杭州市长春药店 杭州市长春药店
普通词与新词交织在一起
➢ 克林顿对内塔尼亚胡说 ➢ 胡锦涛听取龚学平等同志的汇报
中文分词概述（Cont.）
分词难点（需要重新处理）
需求多种多样
➢ 切分速度：搜索引擎VS单机版语音合成 ➢ 结果呈现：
➢ 切分粒度要求不同：机器翻译VS搜索引擎 ➢ 分词重点要求不同：语音合成VS搜索引擎 ➢ 唯一结果VS多结果：语音合成VS搜索引擎 ➢ 新词敏感度不同：语音合成VS搜索引擎 ➢ 处理对象：书面文本(规范/非规范)VS口语文本 ➢ 硬件平台：嵌入式VS单机版VS服务器版
基于关键词的口碑分析
客户：某知名全国连锁餐饮品牌 需求：自身及竞争对手在互联网上的口碑变化
2020/7/4
2020/7/4
Part 2
【接受用户查询后做了哪些事情】
『 查询处理 』
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查询处理
用户查询方式
用户提交字符串小于3个字符 用户提交字符串多于3个字符 提交的中文查询包含英文单词
中文的语义与字词的搭配相关
唐朝时，一个穷人到他朋友家去玩，这个穷人非常的聪明。 又一天，下起了雨，这个朋友想让他快点回去，不好意思说， 于是，写了一封信，但没加标点。这个朋友的意思是：下雨 天留客，天留人不留。没想到，这位聪明的穷人在信中夹了 标点，意思全变了：下雨天，留客天，留人不？留。
自然语言处理中的中文分词算法研究
自然语言处理中的中文分词算法研究自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是近年来快速发展的一门计算机科学领域。
它研究如何让计算机理解和运用人类语言，包括自动语音识别、机器翻译、文本分类和信息检索等。
其中，中文分词是NLP领域中的一个重要问题，影响着许多中文信息处理任务的效果。
中文和英文不同，中文没有空格来分隔不同的单词。
因此，为了进行中文文本的语言学分析和处理，首先需要将文本中的字分隔为单独的词语，这个过程就被称为中文分词。
中文分词是一个具有挑战性的问题，因为中文中存在着大量的歧义和多义词，词汇之间的联系也很复杂。
例如，“我是一个程序员”这个句子，可以被分割为“我/是/一/个/程序员”或“我/是一个/程序员”，两种分词方式都是合理的，但对应的语义略有不同。
因此，中文分词算法需要进行语言学分析，采用合理的规则或算法来对中文文本进行分词，以保证分词结果的准确性和可用性。
目前，主要的中文分词算法可以分为基于规则的分词算法和基于统计机器学习方法的分词算法。
基于规则的分词算法依赖于一些人工制定的分词规则，例如基于词典匹配、基于正则表达式和基于句法规则的方法。
其中，基于词典匹配的方法是比较常见的一种方法，它将中文文本中的每个词汇都匹配到一个预先制定的词典中，从而实现分词。
该方法的优点在于对专业术语等特定领域的文本效果比较好，但缺点在于词典的质量和规模对分词效果有直接影响，对新的词汇处理不灵活。
基于统计机器学习方法的分词算法则是利用大规模语料库中的词频、上下文等信息进行学习和预测。
典型的算法包括隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、条件随机场（Conditional Random Field, CRF）、最大熵模型（Maximum Entropy Model, MaxEnt）等。
这类算法能够更好地处理生僻词、新词和歧义词等问题，并且具有较强的自适应能力。
汉语分词简介
汉语分词
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主要的分词方法（一）
基于字符串匹配的分词方法：按照一定的策略将待分 析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进 行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功 。可 以切分, 否则不予切分。 实现简单, 实用性强, 但机械分词法的最大的缺点就是 词典的完备性不能得到保证。 a. 正向最大匹配（由左到右的方向） b. 逆向最大匹配法（由右到左的方向） c. 最少切分（使每一句中切出的词数最小） d. 双向匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）
汉语分词
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未登录词识别的方法
统计的方法：根据相邻词同现的次数来统计得到各类 用字、词的频率。优点：占用的资源少、速度快、效 率高；缺点：准确率较低、系统开销大、搜集合理的 有代表性的统计源的工作本身也较难。 基于规则的方法：核心是根据语言学原理和知识制定 一系列规则。优点：识别较准确；缺点：很难列举所 有规则，规则之间往往会顾此失彼，产生冲突，系统 庞大、复杂，耗费资源多但效率却不高 两者融合：取长补短。即在规则中加入了统计信息或 在统计方法过后又用到过滤规则以提高新词总体的识 别效果
汉语分词 15
未登录词（OOV）
虽然一般的词典都能覆盖大多数的词语，但有 相当一部分的词语不可能穷尽地收入系统词典 中，这些词语称为未登录词或新词 分类：
专有名词：人名、地名、机构名称、商标名 网络语：“给力”、“神马” 重叠词：“高高兴兴”、“研究研究” 派生词：“一次性用品” 与领域相关的术语：“互联网”、“排气量 ”
汉语分词 18
汉语分词
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汉语分词 9
主要的分词方法（三）
基于统计的分词方法 ：基本原理是根据字符串 在语料库中出现的统计频率来决定其是否构成 词 无词典分词法也有一定的局限性, 会经常抽出 一些共现频度高、但并不是词的常用字符串, , 如“这一”、“之一”以及“提供了”等等。 在实际应用的统计分词系统中都要使用一部基 本的分词词典(常用词词典)进行串匹配分词, 即将字符串的词频统计和字符串匹配结合起来, 既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点, 又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。
基于语义分析的中文分词技术研究
基于语义分析的中文分词技术研究中文分词是自然语言处理中非常重要的一环。
中文语言的特殊性使得中文分词不同于英文等其他语言的分词。
而基于语义分析的中文分词技术更是一种能够提高分词准确率的重要方法。
一、中文分词的基本概念和方法中文分词是将汉语文本切分成有意义的词语序列。
在英文等其他语言中，分词通常可以通过空格等简单的规则来进行。
但中文没有空格，因此中文分词相对来说更加复杂。
常见的中文分词方法包括基于规则和基于统计的方法。
基于规则的分词方法是指通过预设的规则来进行分词，如根据词性判断是否需要切分等。
而基于统计的方法则是通过对大量的语料库进行统计分析，从而得出最有可能的切分结果。
这些传统的分词方法虽然在某些场景中效果较好，但仍然存在许多问题。
例如，基于规则的分词方法所面临的人工成本较高，需要大量的专业人员制定规则，而基于统计的方法在处理低频词等问题上并不理想。
二、基于语义分析的中文分词技术基于语义分析的中文分词技术是在传统分词方法的基础上，加入了对语义信息的分析。
这种方法可以通过对上下文的语义分析，识别并提高低频词和新词的识别率，从而提高分词的准确率。
在语义分析的基础上，本文将介绍一些常用的基于语义分析的中文分词技术。
1. 基于词向量的中文分词技术词向量是将词语映射到高维向量空间中的一种方法。
该方法通过对大量的语料进行训练，将每个词语转化为一个向量，从而使得在向量空间中相似的词语距离较近。
基于词向量的中文分词技术则是利用了这个特性，通过将相邻词语在向量空间中的距离进行分析，从而识别出搭配紧密的词语并进行切分。
2. 基于深度学习的中文分词技术深度学习是一种通过模拟人脑的神经网络来解决问题的机器学习方法。
基于深度学习的中文分词技术则是针对语义信息不足的问题，通过建立深度神经网络模型来进行语义分析和词性标注。
该技术通过训练模型，从而可以识别出搭配紧密的词语，并进行分词。
同时，该技术还可以通过对新词进行识别，从而提高分词的准确率。
中文分割词组
中文分割词组中文的分割词任务相对于英文的分割词来说更具挑战性，因为中文中没有空格来明确分隔不同的词组。
在英文中，空格被用来区分不同的单词，而在中文中，词与词之间没有明显的分隔符，这给分割词任务带来了一定的困难。
要想正确地将一个中文句子分割成词组，需要对中文语言的结构和语法规则有比较深入的了解。
在中文分词的过程中，需要考虑一些问题。
首先是歧义性问题，即一个汉字可能存在多种不同的组合方式。
比如，“长城”，可以分为“长”和“城”，也可以看作是一个词组。
其次是新词的问题，随着社会发展和科技进步，新词不断涌现，这些新词如何合理地被分割也是一个挑战。
此外，还有专有名词、缩略词等问题需要考虑。
为了解决中文分词的问题，研究者们提出了许多不同的方法。
传统的方法包括基于词典的方法、基于统计的方法和基于规则的方法。
基于词典的方法是利用预先建立的词典或者词表来进行分词，但是这种方法往往不能很好地处理新词和专有名词。
基于统计的方法则是通过对语料库的统计分析来确定词的边界，这种方法可以处理一些新词，但依赖于大规模的语料库。
基于规则的方法则是利用语言学规则来确定词的边界，但是这种方法需要大量的人工规则，工作量大且不易泛化。
随着深度学习技术的发展，基于神经网络的中文分词方法也逐渐兴起。
这种方法可以利用大规模的语料库来训练模型，模型可以学习到更复杂的语言规律，能够很好地处理歧义性和新词问题。
目前，基于神经网络的方法已经成为中文分词的主流方法，取得了很好的效果。
除了传统的中文分词任务，近年来还涌现了一些新的分割词任务，如命名实体识别（Named Entity Recognition）、事件抽取（Event Extraction）等。
这些任务在中文句子的分割词基础上，进一步要求识别句子中的专有名词、事件触发词等信息，为更深层次的语义分析提供基础。
总的来说，中文分割词任务是中文自然语言处理中的重要问题之一，对于理解中文句子、进行信息检索、机器翻译等都具有重要意义。
中文分词简介
算法过程： (1) 相邻节点 v k-1 , v k 之间建立有向边 <v k-1 , v k > ，边对应的词默认为 c k ( k =1, 2, …, n) (2) 如果 w= c i c i+1 …c j (0<i<j<=n) 是一个词，则节点v i-1 , v j 之间建立有向边 <v i-1 , v j > ，边对应的词为 w
歧义切分问题
歧义字段在汉语文本中普遍存在，因此，切分歧义是中文分词研究中一个不 可避免的“拦路虎”。 （交集型切分歧义） 汉字串AJB如果满足AJ、JB同时为词（A、J、B分别为汉 字串），则称作交集型切分歧义。此时汉字串J称作交集串。 如“结合成”、“大学生”、“师大校园生活”、“部分居民生活水平”等等。 （组合型切分歧义） 汉字串AB如果满足A、B、AB同时为词，则称作多义组合 型切分歧义。 “起身”：（a）他站│起│身│来。（b）他明天│起身│去北京。 “将来”：（a）她明天│将│来│这里作报告。（b）她│将来│一定能干成大事。
中文分词的辅助原则
1. 有明显分隔符标记的应该切分之 。 2. 附着性语素和前后词合并为一个分词单位。 3. 使用频率高或共现率高的字串尽量合并为一个分词单位 。 4. 双音节加单音节的偏正式名词尽量合并为一个分词单位。 5. 双音节结构的偏正式动词应尽量合并为一个分词单位 。 6. 内部结构复杂、合并起来过于冗长的词尽量切分。
其他分词方法
▶由字构词（基于字标注）的分词方法 ▶生成式方法与判别式方法的结合 ▶全切分方法 ▶串频统计和词形匹配相结合的分词方法 ▶规则方法与统计方法相结合 ▶多重扫描法
Part 5
总结
分词技术水平
自开展中文分词方法研究以来，人们提出的各类方法不下几十种甚至上百 种，不同方法的性能各不相同，尤其在不同领域、不同主题和不同类型的汉语 文本上，性能表现出明显的差异。 总之，随着自然语言处理技术整体水平的提高，尤其近几年来新的机器学 习方法和大规模计算技术在汉语分词中的应用，分词系统的性能一直在不断提 升。特别是在一些通用的书面文本上，如新闻语料，领域内测试（训练语料和 测试语料来自同一个领域）的性能已经达到相当高的水平。但是，跨领域测试 的性能仍然很不理想。如何提升汉语自动分词系统的跨领域性能仍然是目前面 临的一个难题。 另外，随着互联网和移动通信技术的发展，越来越多的非规范文本大量涌 现，如微博、博客、手机短信等。研究人员已经关注到这些问题，并开始研究 。
中文分词
汉语的修饰在前
他说的确实在理
他/说/的确/实在/理 他/说/的/确实/在理
双向匹配
最短路径算法
最少分词问题 等价于在有向图中搜索最短路径问题
发 1 2
展 3
中 4
国 5
家 6
基于统计的最短路径分词算法
基本的最短路径每条边的边长为1
当最短路径有多条时，往往只保留一条结果
南京市长江大桥
南京市/长江大桥 南京/市长/江大桥
歧义例子续
当结合成分子时
当/结合/成分/子时 当/结合/成/分子/时 当/结/合成/分子/时 当/结/合成分/子时
中文分词歧义分类
交集型歧义
如果AB和BC都是词典中的词，那么如果待切分字串 中包含“ABC”这个子串，就必然会造成两种可能的切 分：“AB/ C/ ” 和 “A/ BC/ ”。 比如“网球场”就可能造成交集型歧义（网球/ 场/ : 网/ 球场/）。
路径1： 0－1－3－5
路径2： 0－2－3－5
该走哪条路呢？
最大概率法分词
S: 有意见分歧
W1: 有/ 意见/ 分歧/ W2: 有意/ 见/ 分歧/
Max(P(W1|S), P(W2|S)) ?
P( S | W ) P(W ) P(W | S ) P(W ) P( S )
P(W ) P( w1, w2 ,...,wi ) P( w1 ) P( w2 ) ... P( wi )
对其它符合要求的路径不公平
这里考虑每个词的权重，即每条边的边长 不相等
最简单的权重是词频（必须真实、科学有效）
如何应对中文文本的分词挑战
如何应对中文文本的分词挑战中文是一门古老而复杂的语言，其特点之一就是没有空格来分隔单词。
这给中文文本的处理带来了很大的挑战，尤其是在自然语言处理和机器学习领域。
分词作为中文文本处理的基础工作，对于正确理解和处理中文文本至关重要。
本文将探讨如何应对中文文本的分词挑战，并介绍一些常见的分词方法和工具。
一、中文分词的挑战中文的分词挑战主要体现在以下几个方面：1. 词语的歧义性：中文中存在大量的多义词和歧义词，同一个字可以有多种不同的词性和含义。
例如，“打”既可以表示“打篮球”，也可以表示“打电话”。
这种歧义性给分词带来了很大的困难。
2. 词语的合成性：中文中的词语常常是由多个字组合而成的，这些字在语义上有时候是相互依存的。
例如，“北京大学”是一个词语，由“北京”和“大学”两个字组成。
这种合成性给分词带来了一定的复杂性。
3. 专有名词和新词的处理：中文中有大量的专有名词和新词，这些词汇在分词过程中容易被切分开来，导致错误的分词结果。
例如，“微信”是一个新词，如果不加以特殊处理，很容易被切分成“微”和“信”。
二、常见的中文分词方法为了应对中文文本的分词挑战，研究者们提出了许多有效的分词方法。
下面介绍几种常见的方法：1. 基于词典的方法：这种方法利用预先构建好的词典进行分词。
将待分词的文本与词典进行匹配，找出所有可能的切分方式，并通过一定的评估准则选择最优的切分结果。
这种方法简单有效，但对于未登录词和歧义词的处理较为困难。
2. 基于统计的方法：这种方法通过统计大量的语料库数据来学习词语的概率分布，然后利用概率模型进行分词。
常见的统计模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
这种方法可以较好地解决未登录词和歧义词的问题，但对于词语合成性的处理仍然有一定的困难。
3. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在自然语言处理领域取得了显著的成果。
利用深度学习技术，可以将分词任务看作是一个序列标注问题，通过训练神经网络模型来实现分词。
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中文分词的三种方法
中文分词是对汉字序列进行切分和标注的过程，是许多中文文本处理任务的基础。
目前常用的中文分词方法主要有基于词典的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
基于词典的方法是根据预先构建的词典对文本进行分词。
该方法将文本与词典中的词进行匹配，从而得到分词结果。
优点是准确率较高，但缺点是对新词或专业术语的处理效果不佳。
基于统计的方法是通过建立语言模型来实现分词。
该方法使用大量的标注语料训练模型，通过统计词语之间的频率和概率来确定分词结果。
优点是对新词的处理有一定的鲁棒性，但缺点是对歧义性词语的处理效果有限。
基于深度学习的方法是利用神经网络模型进行分词。
该方法通过训练模型学习词语与其上下文之间的依赖关系，从而实现分词。
优点是对新词的处理效果较好，且具有较强的泛化能力，但缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
综上所述，中文分词的三种方法各自具有不同的优缺点。
在实际应用中，可以根据任务需求和资源条件选择合适的方法进行处理。
例如，在自然语言处理领域，基于深度学习的方法在大规模数据集的训练下可以取得较好的效果，可以应用于机器翻译、文本分类等任务。
而基于词典的方法可以适用于某些特定领域的文本，如医药领
域或法律领域，因为这些领域往往有丰富的专业词汇和术语。
基于统计的方法则可以在较为通用的文本处理任务中使用，如情感分析、信息抽取等。
总之，中文分词方法的选择应根据具体任务和数据特点进行灵活调整，以期获得更好的处理效果。