浅析中文分词方法
浅析分词作状语时的逻辑主语
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他 在女 友 面 前 说 话 时 ， 音 特 别 甜蜜 。 声
（ ｈｓ可 以看 出 ｓ ｅ ｋｎ 的 逻 辑 主 语 是 从 ｉ ｐ ａ ｉｇ
回来 时天 下 着 倾 盆 大雨 。 ｃ ｍｉ ａ ｋ ｈｅ） （ｏ ｎ ｂ ｃ ｇ
的逻 辑 主 语 没 有 出 现在 句 中 ，可 能 是 Ｉ主 ，
１ Ｉ ｒ ｉ ｓｃ ｔ ｎ ｏ ｓｃ ｍｉ ｇ ｂ ｃ ． 、ｔ ａ ｎ ａ ｓａ ｄ ｄ ｇ ｏ ｎ ａ ｋ
是 句 子 的主 语 。 般 而 言 ， 词 与 句子 的主 如 ： 一 动 语 是 动 宾关 系 时 用 过 去 分 词 ，构 成 主 谓 关 系 用 现在 分 词 。 但 有 些 试 题 并 不 遵 循 以 上 原则：
由于那个男孩 不知道 怎样做那件 事 ，
ｔ ｅ ｒ ｄ ｏ ｉ ｈ ｏｅ ｏ ｌ ｔｎ ｔ ｈ ａｈ ｒ ｈ ａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｈ ｔｌｔ ｉ ｅ ｏ ｔ ｅ ｗｅ ｔｅ ｓ
ｒ ｐ ｒ￣ ｅ ｏ ｔ
ｇｎ ｒ ｌ ｓｅｋｎ （ 般 说 来 ）ｃｍ ａｅ 所 以我 不 得 不 帮他 。 ｅ ｅａｙ ｐａ ｉｇ 一 ｌ ，ｏ ｐｒｄ
Ａ、 ｒ ｉｇ Ａｒ ｖ ｎ ｉ
Ｂ、 ｖｎ ｒｉｅ Ｈａ ｉ ｇａ ｒ ｄ ｖ
（ 的看 来）ｊｄ ｉ ｙ ｒ （ 据 … 判 断） 总 ， ｇ ｇｂ／ｏ 根 ｕ ｎ ｆｍ ，
ｐ ｔｎ ｎ ｔｅ ａ （ 句话 说 ） 。例 如 ： ｕ ｉ ｉａ ｏ ｒ ｙ 换 ｔｇ ｔ ｈ ｗ 等
ｔ ｗｔ 与 … 相 比 ） ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｈ ｌ ｏ／ ｉ ｆ ｈ ， ｎ ｉ ｒ ｓａｗ ｏｅ ｃ ｄ ｅ
２ Ｈｉ ｈ ｍｅ ｏ ｋ ｄ ｎ ， ｍ ｅ ｉｅ ｏ 、 ｓ ｏ ｗ ｒ ｏ ｅ Ｔ ｏ ｄ ｃ ｄ ｄ ｔ ｇ ｈ ｐ ｉ ｇ ｏｓｏ ｐｎ ．
sentence-piece分词原理
sentence-piece分词原理1. 原理介绍Sentence-piece分词的实现依靠贪心算法，其主要目的是将已知的训练数据集分割成尽可能多的、符合句子基本结构的词块，然后通过统计不同词组合的频次，生成分词词典。
分词的过程可以用以下步骤来描述：第一步，将语料库中的单词按照字符级别进行分割，然后统计每个单词的频次，生成单词的有序列表；第二步，设定初始词库大小，贪心地从单词列表中选择连续的字符序列，并将其作为词块加入到词典中。
然后根据该词块构成的频率，重新计算语料库中单词的频率，以消除词块的影响；第三步，重复第二步，直到达到设定的词库大小为止。
此时，词典中保存了所有得到的词块，每个词块都是根据语料库数据进行划分的“最佳词块”。
2. 中文应用在中文应用中，sentence-piece主要用于文本分析、自然语言处理、机器翻译等领域。
由于中文的分词难度较大，因此分词工具要求对中文的语言结构、语境、语气等有着丰富的理解和洞察力。
下面我们将以中文分词为例，简单介绍sentence-piece在中文应用中的一些特点。
1）对未登录词的处理能力较强由于受限于中文的复杂性，一些新的术语、专有名词、缩写等难以被识别和分词，形成了“未登录词”的问题。
而sentence-piece通过基于字符级别的拆分方式，能够快速地将未登录词进行拆分，并与相应的单词或短语组合，形成更为精准的分词结果。
2）具有高度灵活性Sentence-piece支持自定义参数设置，能够根据不同的文本需求，灵活地进行分词或者不分词处理。
比如可以设置词块长度、最小频率、最大词块、字符转义等参数，以满足不同的需求。
还可以将训练数据集进行预处理，例如去除停顿词，减少文本中干扰分词的语素，对分词所造成的负面影响进行有效的控制。
3）分词效果准确度较高除了拆分未登录词以外，sentence-piece在分词效果上也有很好的表现。
由于其基于语料库的贪心算法实现，能够灵活地根据文本数据的特征和规律，自我调整分词的结果，保证分词效果的准确度和稳定性。
jiba中文分词原理
jiba中⽂分词原理中⽂分词就是将⼀个汉字序列分成⼀个⼀个单独的词。
现有的分词算法有三⼤类：基于字符串匹配的分词：机械分词⽅法，它是按照⼀定的策略将待分析的字符串与⼀个充分⼤的机器词典中的词条进⾏匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。
基于理解的分词⽅法：通过让计算机模拟⼈对句⼦的理解，达到识别词的效果，特点就是在分词的同时进⾏句法，语义的分析，利⽤句法信息和语义信息来处理歧义现象。
通常包括三个部分：分词⼦系统，句法语义⼦系统，总控部分。
基于统计的分词⽅法：给出⼤量的已经分词的⽂本，利⽤统计机器学习模型学习词语切分的规律称为训练，从⽽实现对未知⽂本的切分，例如最⼤概率分词⽅法和最⼤熵分词⽅法等。
随着⼤规模语料库的建⽴，统计机器学习⽅法的研究和发展，基于统计的中⽂分词⽅法渐渐成为了主流⽅法。
jieba⽀持三种分词模式：1.精确分词，试图将句⼦最精确的切开，适合⽂本分析。
2.全模式：把句⼦中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度⾮常快，但是不能解决歧义。
3.搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提⾼召回率，适合⽤于搜索引擎分词。
基本原理：1.基于字典树trie树结构实现⾼效的词图扫描，⽣成句⼦中汉字所有可能成词情况所构成的有向⽆环图（DAG)jieba分词⾃带了⼀个叫做dict.txt的词典，⾥⾯有2万多条词，包含了次条出现的次数和词性，这个⼀个条原理就是把这2万多条词语，放到⼀个trie树中，⽽trie树是有名的前缀树，也就是说⼀个词语的前⾯⼏个字⼀样，就表⽰他们具有相同的前缀。
具有查找速度快的优势。
2.采⽤了动态规划查找最⼤概率路径，找出基于词频的最⼤切分组合动态规划中，先查找待分词句⼦中已经切分好的词语，对该词语查找该词语出现的频率，如果没有该词，就把词典中出现频率最⼩的那个词语的频率作为该词的频率。
对句⼦从右到左反向极端最⼤概率，因为从右往左计算，正确率要⾼于从左往右计算，因为汉语句⼦的中⼼在后⾯，就是落在右边。
分词预处理技术
分词预处理技术分词预处理技术是自然语言处理（NLP）中的一个重要步骤，它将一段连续的文本切分成独立的词或者单词序列。
在中文中，由于没有明确的词与词之间的分隔符，所以分词是特别关键的一步。
以下是几种常见的中文分词预处理技术：1. 基于词典的分词：这种方法使用一个包含常见词汇的词典，将输入文本与词典进行匹配，从而将文本分割成词语。
这种方法简单有效，但对于新词或专有名词等未收录在词典中的词汇处理效果较差。
2. 基于规则的分词：这种方法使用一系列语法规则或模式来指导分词过程。
规则可以基于语言学知识或者特定的领域知识，例如基于标点符号、词性等进行判断和切分。
这种方法对于特定领域的文本有较好的适应性，但需要手动编写和维护规则。
3. 基于统计的分词：这种方法通过对大规模语料库进行训练，利用统计模型来进行分词。
常见的统计模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、最大熵模型（Maximum Entropy Model，MaxEnt）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
这种方法可以根据语料库的特点自动学习词语的概率分布，对未知词汇也有一定的处理能力。
4. 基于深度学习的分词：近年来，深度学习在分词任务中取得了很好的效果。
通过使用循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）或者Transformer等深度学习模型，可以对输入的文本进行序列标注，将每个字符标记为词语的起始、中间或结束位置。
这种方法能够学习到更复杂的上下文信息，对于上下文敏感的分词有较好的效果。
除了以上提到的方法，还有一些其他的技术用于解决特定的分词问题，例如基于词向量的分词、基于半监督学习的分词等。
在实际应用中，可以根据具体的场景和需求选择适合的分词预处理技术。
中文分词
能够处理大多数常用词带来的歧义问题 不能处理新词以及新词带来的歧义问题
解决之道：Class-based Ngram
在统一的框架下进行分词与新词识别 将词分为若干类
词典词：教师（词典处理） 仿词：2000年（规则处理） 新词：范路（基于类的新词识别） 形态词：高高兴兴（规则处理） 不同类型的词用不同处理方法，最后利用Ngram框架寻找全 局最优切分结果
P(C ) ≅ ∏P(ci | ci−2ci−1)
m 1 i=1
m
P (S1n | C1m ) = P (s1, s2 ,⋅ ⋅ ⋅, sn | c1, c2 ,⋅ ⋅ ⋅, cm ) ≅ P ([s1,⋅ ⋅ ⋅, sc1−end],⋅ ⋅ ⋅,[scm−start,⋅ ⋅ ⋅, sn ] | c1, c2 ,⋅ ⋅ ⋅, cm ) ≅ ∏ P ([scj −start,⋅ ⋅ ⋅, scj −end] | c j )
中文分词一席谈
suntian@
内容提要
中文分词概述 分词技术发展 国际分词评测 分词技术总结
中文分词概述
什么是分词？ 什么是分词？
分词就是利用计算机识别出文本中词汇的过程。比如 句子“内塔尼亚胡说的确实在理”
中文分词概述（Cont.）
分词作用
互联网绝大多数应用都需要分词，典型应用实例 汉字处理：拼音 汉字处理：拼音输入法、手写识别、简繁转换 …告推荐、内容监控 … 语音处理： 语音处理：语音识别、语音合成 … …
w w
P (W | O ) = max ∏ P ( wt | wt −1 , ot )
w t =1
T
W：分词结果 O：待分词文本
生成式分词（Cont.）
es中英文分词
es中英文分词Elasticsearch（简称为es）是一种开源分布式搜索引擎，广泛用于各种应用场景中，如全文搜索、日志分析、实时推荐等。
在多语言环境下，es对中英文的分词处理尤为重要。
本文将介绍es中英文分词的原理和实现方式。
一、中文分词中文文本由一系列汉字组成，而汉字与字之间没有明确的分隔符。
因此，中文分词就是将连续的汉字切分成有意义的词语的过程。
es中的中文分词器使用了基于词典匹配和规则引擎的方式进行分词。
1. 词典匹配基于词典匹配的中文分词器会将待分析的文本与一个中文词典进行匹配。
词典中包含了中文的常用词汇。
当待分析的文本与词典中的词汇相匹配时，就将其作为一个词语进行标记。
这种方法简单高效，适用于大部分中文分词场景。
2. 规则引擎规则引擎是一种基于规则的匹配引擎，它可以根据事先定义好的规则来对文本进行处理。
es中的规则引擎分词器可以根据指定的规则对中文文本进行分词操作。
这种方式的优点是可以根据具体的分词需求编写灵活的规则，适应不同语料库的分词要求。
二、英文分词英文文本中的词语之间通常以空格或标点符号作为分隔符。
因此，英文分词的目标是将文本按照空格或标点符号进行分隔。
es中的英文分词器使用了基于空格和标点符号的切分方式。
它会将空格或标点符号之间的文本作为一个词语进行标记。
如果文本中包含连字符或点号等特殊符号，分词器会将其作为一个整体进行标记。
三、多语言分词es还支持多语言环境下的分词处理。
对于既包含中文又包含英文的文本，es可以同时使用中文分词器和英文分词器进行处理。
这样可以将中文和英文的词语分开，并分别进行索引，提高搜索的准确性和效率。
四、自定义分词器除了内置的中文分词器和英文分词器，es还提供了自定义分词器的功能。
用户可以根据自己的需求，编写自己的分词规则或使用第三方分词工具，然后将其配置到es中进行使用。
在es中，可以通过设置分词器的类型、配置分词规则和添加自定义词典等方式来实现自定义分词器。
火车采集中文分词-概述说明以及解释
火车采集中文分词-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分：在信息时代的今天，随着互联网和大数据的飞速发展，海量的中文文本数据正如火箭般迅猛增长。
在处理这些数据时，我们往往需要对其中的每个字或词进行正确划分和分析，这就需要运用到中文分词技术。
中文分词是将连续的中文文本切分成词语单位的过程，它是中文语言处理的关键步骤。
本文将深入探讨火车采集中文分词的相关技术和应用。
火车采集作为一种数据采集工具，广泛应用于各行各业，其中包括了对中文文本的采集和分析。
而中文分词作为其中的重要环节，对于火车采集工具的使用和效果具有至关重要的作用。
在本文的2.1节中，我们将先对火车采集的背景进行介绍，包括其基本原理和主要功能。
对于那些对火车采集不太了解的读者来说，这部分内容将提供一个全面的开端。
接着在2.2节，我们将探讨中文分词技术的重要性。
中文分词作为自然语言处理领域中的基础任务，对于各种文本挖掘、情感分析、机器翻译等应用具有重要影响。
我们将通过解释其在实际应用中的必要性和优势，让读者对中文分词的重要性有更深刻的认识。
最后，在结论部分中，我们将探讨火车采集中文分词的应用前景和总结整篇文章。
我们将对本文所介绍的技术进行回顾和总结，并对未来火车采集中文分词的发展方向进行展望。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解火车采集中文分词的概况和意义。
同时，本文也将为相关领域的研究者和从业者提供一定的参考和启发。
让我们一起深入探索火车采集中文分词的世界，为中文文本处理和分析的发展助一臂之力。
1.2 文章结构本文将按照以下结构展开火车采集中文分词的讨论。
首先，我们将介绍火车采集的背景，包括其定义和主要特点。
通过了解火车采集的基本概念，读者能够更好地理解接下来讨论的中文分词技术对火车采集的重要性。
接着，我们将详细探讨中文分词技术的重要性。
我们会解释中文分词技术在文本理解、信息检索和自然语言处理等领域的应用，并阐述为什么中文分词对于火车采集至关重要。
中文分词错误纠正算法与优化
中文分词错误纠正算法与优化中文分词是自然语言处理中的重要任务之一，它将连续的中文文本切分成有意义的词语，为后续的文本处理和语义分析提供基础。
然而，由于中文的特殊性，分词中经常出现错误，如歧义词的切分、未登录词的处理等。
因此，研究中文分词错误纠正算法与优化成为了一个热门的研究方向。
一、中文分词错误的原因分析中文分词错误主要源于以下几个方面：1. 歧义词切分：中文中存在大量的歧义词，即同一组汉字可以有多种不同的切分方式，例如“北京大学生喝进口红酒”。
正确的切分应该是“北京/大学生/喝/进口/红酒”，而错误的切分可能是“北京/大学/生/喝/进口/红酒”。
2. 未登录词处理：未登录词是指分词词典中没有收录的新词或专有名词。
由于中文的词汇量庞大且不断更新，分词词典无法及时收录所有的新词，因此会出现未登录词的情况。
例如，“微信红包”在分词词典中可能无法找到对应的切分规则。
3. 语料库不完备：中文分词算法通常依赖于大规模的语料库进行训练和模型构建。
然而，由于语料库的不完备性，某些特殊领域或方言的词语可能无法被准确地切分。
二、中文分词错误纠正算法为了解决中文分词中的错误问题，研究者们提出了一系列的算法和方法：1. 基于规则的方法：基于规则的方法通过事先定义一系列的切分规则来进行分词，例如最大匹配法和最短路径法。
这些方法简单易懂，但对于歧义词和未登录词的处理效果较差。
2. 基于统计的方法：基于统计的方法通过统计语料库中的词频和词组频率来进行分词。
这些方法可以较好地处理歧义词和未登录词，但对于语料库不完备的情况下会有一定的限制。
3. 基于机器学习的方法：基于机器学习的方法通过建立分类器或序列标注模型来进行分词。
这些方法可以通过训练大规模的语料库来提高分词的准确性和泛化能力，但需要较多的训练数据和计算资源。
三、中文分词错误纠正的优化除了算法层面的优化，还可以从以下几个方面对中文分词错误进行优化：1. 词典的更新：及时更新分词词典，收录新词和专有名词，以提高分词的准确性。
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２０１５年第３期
（总第１４７期）
信息通信
１ＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ＆ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴ１０ＮＳ
２Ｏ１５
（Ｓｕｍ．Ｎｏ １４７）
浅析中文分词方法
彭琦，俞舂强
（广西师范大学网络中心，广西桂林５４］．００４）
摘要：中文分词是在中文信息处理系统中的关键步骤，文章探讨了常见的几种中文分词方法，，２７Ｌ他们的优点和缺点，并
指出了在中文分词工作中的困难。
关键词：中文分词；分词算法
中图分类号：ＴＰ３９１．１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３．１１３１（２０１５）０３—００９２．０２
中文分词是对中文信息进行处理的第一步，是进行中文 信息处理的基础。一个分词系统的好坏直接决定着这个中文 信息处理系统的好坏。然而，中文文本并非像英语一样是由 一个个单词组成的，每个单词之间都有空格来隔开。在汉语 中的每一句话都是用每个单独的汉字组成的，在一句话的中 间停顿或者结尾处辅以标点，那么怎样才能从这样的一句话 中将中文中的“词”拆出来获取有效的词语信息，这就是中文 分词系统需要进行的工作。 １词的概念 需要对中文文本进行分词，第一个任务就是确定什么是 词，但是至今没有一个公认的对词的定义，国内如此，国际上 也是如此。不过我们可以从如下描述中来认识词的概念，比 如说：“词是一种建筑语言的单位，也就是造句的时候能够自 由运用的最小单位。”“词是代表一定意义、具有固定的语音形 式。可以独立运用的最小结构单位。”“词是最小的能独立运 用的有意义的语言单位。川” 我们可以从以上描述中认识到词的～些特征，比如说，是 表示一定意义的，是独立的，是最小的单位等。在实际的分词 工作中，词的概念与词的边界往往又是模糊的，比如说在汉语 中的“东西”这个词，它由两个单字“东”、“西”组成，每个单字 都可以成为一个词，两个单字组合在一起也可以成为一个词。 这种在实际分词工作中词边界的模糊性给中文文本分词工作 带来了极大的困难。 ２词汇切分理论 从最近的十年来看，中文分词方法的主流思想可以分为 两大类，第一类是基于词典与规则的分词方法，另一类是基于 统计与模型的分词方法。这两类方法都有优点，也各有不足。 基于词典与规则的分词方法简单易懂，只需要一部词典加上 自己设立的规则，便可进行分词工作，缺点是分词精度往往不 高，而且对未登录词不能进行处理，只能切分词典中已经有的 词。基于统计与模型的分词方法要比基于词典与规则的分词 方法有更高的分词精度，而且能够对未登陆词进行处理，大大 提高词语切分的精度，但是基于统计与模型的分词系统往往 比较复杂，除了建立模型之外，还需要有大量的已经切分好的 中文语料来对模型进行训练。 ２．１基于词典与规则的分词方法 这种方法是非常符合人们的理解的，人们在学习书写汉 语的时候，首先学习的是一个一个的汉字，然后将汉字组成词， 然后再进行造句。那么基于词典的分词方法就是先给计算机 一本“词典”让它“学习”这本词典，然后依照程序进行分词工 ９２ 作。具有代表性的分词方法有正向最大匹配法、反向最大匹
配法等。
正向最大匹配法和反向最大匹配法的分词原则都是将句
子中的一小段从句子的开始或者末尾切出，然后将这一小段
字符逐个从字典中扫描，如果这一小段字符与字典中的词语
相匹配，那么就将这个词语记录下来，如果这一小段字符串并
不存在于词典之中，就将字符串的最后或者末尾一个字去掉，
继续与词典中的词匹配，直到匹配到为止。
这样的匹配办法虽然机械的，但是简单可行，这种方法的
缺陷在于未登陆词的识别性能不高。有关结果表明未登录词
造成的分词精度失落至少比分词歧义大五倍以上 。一些只
需要提取词典内信息的分词系统通常都可以使用这种方法来
达到预期的效果，但是对于需要分词精度比较高的中文处理
系统来说，则不能使用这种方法。
２．２基于统计与模型的分词方法
基于统计与模型的方法认为词是在所有的文章中都是具
有稳定组合的字串，因此在文本中，这种字串出现的次数越多，
他们的结合也就越紧密，依照这样的思想来判断这个字串是
否是一个词。
基于统计与模型的方法虽然起源较晚，但是在中文分词
上却能够比基于词典的方法更胜一筹，这是因为基于统计与
模型的中文分词方法在处理未登录词的效果上面比基于词典
的分词方法更胜一筹。
比较常见的基于统计与模型的分词方法有互信息模型、Ｎ
元统计模型、隐马尔科夫模型、最大熵模型等。
３词汇切分的困难
３．１分词与理解的先后问题
要使得计算机能够理解文本的前提条件是计算机能够识
别出词，并从每个词的意思以及词的排列组合中来探取整个
句子的意思，从这个角度来说，计算机对文本进行处理时应该
是先进行分词后进行处理。但从另外一个方面来看，如果计
算机不能够理解整个句子的意思，那么要想让计算机完全识
别出中文文本中的词，并进行正确区分，是非常难的。暂且不
说这两种方法的可行性，从逻辑上来看似乎走入了一个先有
蛋还是先有鸡的逻辑误区。
我们观察人对文本的理解，可以说是一个一边识别词一
边进行理解的过程，这两个过程是相辅相成缺一不可的，是一
个整体，如果将一个整体割裂开来，兀自进行单方面的研究是
徒劳无果的。
３．２歧义问题