分词方法详解
中文分词相关技术简介
中文分词相关技术简介目前对汉语分词方法的研究主要有三个方面：基于规则的分词方法、基于统计的分词方法和基于理解的分词方法。
基于规则的分词方法基于规则的分词方法，这种方法又叫做机械分词方法,它是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匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。
常用的方法：最小匹配算法(Minimum Matching)，正向(逆向)最大匹配法(Maximum Matching)，逐字匹配算法,神经网络法、联想一回溯法，基于N-最短路径分词算法,以及可以相互组合，例如,可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法等。
目前机械式分词占主流地位的是正向最大匹配法和逆向最大匹配法。
◆最小匹配算法在所有的分词算法中，最早研究的是最小匹配算法(Minimum Matching)，该算法从待比较字符串左边开始比较，先取前两个字符组成的字段与词典中的词进行比较，如果词典中有该词，则分出此词，继续从第三个字符开始取两个字符组成的字段进行比较，如果没有匹配到，则取前3个字符串组成的字段进行比较，依次类推，直到取的字符串的长度等于预先设定的阈值，如果还没有匹配成功，则从待处理字串的第二个字符开始比较，如此循环。
例如，"如果还没有匹配成功"，取出左边两个字组成的字段与词典进行比较，分出"如果"；再从"还"开始，取"还没"，字典中没有此词，继续取"还没有"，依次取到字段"还没有匹配"(假设阈值为5)，然后从"没"开始，取"没有"，如此循环直到字符串末尾为止。
这种方法的优点是速度快，但是准确率却不是很高，比如待处理字符串为"中华人民共和国"，此匹配算法分出的结果为：中华、人民、共和国，因此该方法基本上已经不被采用。
英文分词方法python
英文分词方法python英文分词是将一段英文文本分解成单词的过程，常用于自然语言处理、文本分析等领域。
Python是一种流行的编程语言，也有很多工具和库可以用来进行英文分词。
以下是几种常用的方法：1. 使用NLTK库进行分词：NLTK（Natural Language Toolkit）是一个Python的自然语言处理库，内置了多种英文分词算法。
使用NLTK可以轻松进行分词，例如：```import nltknltk.download('punkt')from nltk.tokenize import word_tokenizetext = 'This is a sample sentence.'tokens = word_tokenize(text)print(tokens)```输出结果为：```['This', 'is', 'a', 'sample', 'sentence', '.']```2. 使用spaCy库进行分词：spaCy是另一个流行的自然语言处理库，其分词效果较好，速度也较快。
例如：```import spacynlp = spacy.load('en_core_web_sm')doc = nlp('This is a sample sentence.')tokens = [token.text for token in doc]print(tokens)```输出结果为：```['This', 'is', 'a', 'sample', 'sentence', '.']```3. 使用正则表达式进行分词：正则表达式也是一种常用的英文分词方法。
中文根据词语推断分类算法
中文根据词语推断分类算法
中文分词算法主要分为三大类：
1. 基于字典、词库分词（字符串匹配，机械分词方法）：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匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功，识别出一个词。
根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配；根据不同长度优先匹配的情况，分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；根据与词性标注过程是否相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与词类标注相结合的一体化方法。
这类方法简单、分词效率较高，但字典中未收录的词识别率低。
2. 基于统计分词（无字典分词）：基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，相邻的字同时出现的次数越多，越有可能构成一个词语。
对语料中的字组频度进行统计，不需要切词字典，但错误率很高。
可以考虑：使用基本词典进行关键词分词，使用统计方法识别新词组，两者结合。
3. 基于理解分词：通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。
由于汉语语义的复杂性，难以将各种语言信息组织成机器能够识别的形式，目前这种分词系统还处于试验阶段。
中文分词算法在不断改进和完善中，以适应不断变化的文本和语境。
在实际应用中，通常会根据具体情况选择最合适的分词算法。
中文bpe分词
中文bpe分词（原创实用版）目录1.中文分词的重要性2.BPE 分词方法的原理3.BPE 分词方法的优势4.BPE 分词方法的实际应用5.总结正文一、中文分词的重要性中文文本与英文文本在处理上存在很大差异，其中一个关键因素就是中文没有明确的词语边界。
英文文本通过空格可以清晰地划分单词，而中文文本则需要进行分词处理，将连续的文本切分成有意义的词汇单元。
中文分词在自然语言处理、信息检索、文本挖掘等领域具有重要意义。
二、BPE 分词方法的原理BPE（Backward Prefix-suffix）分词方法是一种基于字典的分词方法。
该方法通过遍历输入文本，动态构建一个有向无环图（DAG），并利用该图进行分词。
具体原理如下：1.构建字典：首先根据输入文本构建一个字典，存储每个字符或词语的出现频率及其前缀和后缀信息。
2.遍历输入文本：从输入文本的开始位置开始，依次将字符或词语添加到字典中，并更新它们的前缀和后缀信息。
3.动态规划：利用字典中的信息，通过动态规划算法计算每个字符或词语的分词概率。
4.切分词语：根据分词概率，从输入文本的末尾开始，向前切分出有意义的词语。
三、BPE 分词方法的优势BPE 分词方法具有以下优势：1.能够处理未登录词：BPE 分词方法可以识别字典中不存在的词语，如新词、专有名词等。
2.切分精度高：BPE 分词方法可以根据词语在文本中的上下文信息进行切分，从而获得较高的切分精度。
3.鲁棒性好：BPE 分词方法能够处理各种复杂的输入文本，如包含歧义、重复、噪音等。
四、BPE 分词方法的实际应用BPE 分词方法在许多自然语言处理任务中都有广泛应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
通过 BPE 分词方法，可以有效提高这些任务的性能和准确性。
五、总结作为一种基于字典的中文分词方法，BPE 分词方法具有处理未登录词、切分精度高、鲁棒性好等优势。
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
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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 ”
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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。
中文分词的原理
中文分词的原理
中文分词是自然语言处理中的一个重要任务，其主要目的是将连续的中文文本划分成有意义的词语序列。
与英文不同，中文中的词语之间没有明显的间隔符号，因此，中文分词是一个相对复杂的问题。
中文分词的原理可以简单概括为基于词典的匹配和基于统计的方法。
基于词典的匹配是指通过一个词典来判断一个文本中的词语是否存在。
词典中包含了大量的中文词语，每个词语都有一个对应的词典项。
在分词过程中，系统会逐个扫描文本，并从词典中查找匹配项。
如果找到了匹配项，那么将这个词语划分出来；如果没有找到匹配项，那么就需要进行其他的处理方式。
基于词典的匹配方法可以保证分词的准确性，但是其覆盖范围有限，无法完全覆盖所有的词语。
基于统计的方法则是通过建立一个模型来预测一个文本中哪些位置可能是词语的分界点。
这个模型是通过大量的语料库训练得到的，其中包含了许多已经切好词的文本。
在分词过程中，系统会利用这个模型计算每个位置的分词概率，并选择概率最大的位置作为分界点。
基于统计的方法可以扩大分词的覆盖范围，但是可能会导致一些错误的切分结果。
在实际应用中，中文分词通常会将基于词典的匹配方法和基于统计的方法结合起来。
首先，通过基于词典的匹配方法，划分出词典中包含的词语；然后，利用基于统计的方法，对剩余的文本进行分词。
这种结合的方法可以兼顾准确性和覆盖范围，提高中文分词的效果。
总之，中文分词是中文自然语言处理中的重要任务。
它的原理包括基于词典的匹配和基于统计的方法。
通过合理地结合这两种方法，可以提高中文分词的准确性和覆盖范围，从而更好地满足人们对中文文本处理的需求。
中文bpe分词
中文bpe分词
（最新版）
目录
1.中文分词的重要性
2.BPE 分词方法的概述
3.BPE 分词的具体操作步骤
4.BPE 分词的优势与不足
5.应用实例与未来发展
正文
一、中文分词的重要性
中文文本与英文等拉丁字母文字不同，没有明确的词语边界，这给文本处理带来了诸多困难。
中文分词就是指将连续的文本切分成有意义的独立词汇的过程，它在自然语言处理、信息检索、机器翻译等领域具有重要的应用价值。
二、BPE 分词方法的概述
BPE（Backward Prefix-suffix）分词方法是一种基于字典的分词方法，其核心思想是基于前缀和后缀构建有向无环图（DAG），并通过最短路径算法求解最优分词结果。
相较于传统的基于词典的分词方法，BPE 分词具有更强的适应性和通用性。
三、BPE 分词的具体操作步骤
1.构建字典：首先需要构建一个包含所有可能的前缀和后缀的字典。
2.构建有向无环图：根据字典中的前缀和后缀，构建一个有向无环图。
3.求解最短路径：采用最短路径算法（如 Dijkstra 算法）在有向无环图中求解最优分词结果。
4.得到分词结果：根据最短路径算法的结果，得到最终的分词结果。
四、BPE 分词的优势与不足
1.优势：BPE 分词方法具有较强的适应性和通用性，可以应对不同领域和风格的文本，且分词效果较好。
2.不足：BPE 分词方法的计算复杂度较高，对计算资源有一定要求；此外，由于其基于字典构建，对于新词的识别能力较弱。
五、应用实例与未来发展
BPE 分词方法在许多自然语言处理任务中都取得了良好的效果，例如文本分类、情感分析、机器翻译等。
bpe分词例子-概念解析以及定义
bpe分词例子-概述说明以及解释1.引言1.1 概述BPE（Byte-Pair Encoding）分词是一种基于统计的分词算法，它在自然语言处理领域中被广泛应用。
它的原理是通过不断合并出现频率最高的字符或字符组合来进行分词，从而得到最优的分词结果。
BPE分词算法最初用于数据压缩领域，后来被应用于机器翻译、语言模型等领域。
相比于传统的分词方法，BPE分词具有一些独特的优势。
首先，BPE分词是一种无监督学习的算法，它能够根据文本的特征自动学习分词规则，无需人工干预。
其次，BPE分词可以处理未登录词和歧义词的情况，能够更好地适应各种语言的特点。
此外，BPE分词还可以在处理低频词时更好地保留语义信息，提高了分词的准确性。
然而，BPE分词也存在一些不足之处。
首先，BPE分词对于处理大规模文本的时间和空间复杂度较高，需要进行多次的合并操作，消耗了较多的计算资源。
其次，BPE分词生成的分词结果可能会产生一些不符合语法规则的切分，这可能会对后续的自然语言处理任务产生一定的影响。
综上所述，BPE分词是一种重要的分词算法，具有广泛的应用前景。
它通过统计学习的方式，能够自动学习分词规则，并在处理各种语言的文本时表现出良好的鲁棒性和准确性。
未来，随着大数据和深度学习的发展，BPE分词算法将不断优化和完善，为自然语言处理领域提供更有效的工具和方法。
文章结构部分的内容包括对整篇文章的组织和框架进行介绍。
文章结构部分主要是为读者提供一个大致的导读，让读者了解整篇文章的组成和每个部分的内容。
在本文中，文章结构如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的1.4 总结2. 正文2.1 BPE分词的定义和原理2.2 BPE分词的应用场景2.3 BPE分词的优点和缺点3. 结论3.1 BPE分词的重要性3.2 BPE分词的未来发展趋势3.3 总结在引言部分，我们会阐述本文的主题和重要性，同时给出文章结构的概述。
文章结构部分的内容则会具体介绍每个部分的内容和目的，帮助读者理解整篇文章的逻辑和思路。
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《汉语分词的主要技术及其应用展望》、汉语自动分词的提出词具有语音、语义和结构三大特征，其语义特征表现在必须具备一定的意义，表明客观现实中的某一事物的性质、特征、行为和关系等，没有意义的词是不存在的。
词里包含有两种不同性质的意义：词汇意义和语法意义。
词的结构特征表现在词在结构上是一个不可分割的整体，其意义不是它的几个构成成分（如果存在的话）的意义的简单总和。
人们在阅读时，大脑有一个模糊的分词过程，它是与视觉到声音的转换和语义理解交叉或同时进行的，并以语感的形式体现出来，由于文化修养和知识水平的差异，不同的人对词和非词，词和词组的预感差别很大。
因而人工分词的同一性得不到保证。
北京航空学院曾做过一个实验，三十余个具有高中文化水平的青年对五百字的一个语言材料人工分词，同一率只有50%左右。
在大篇文字材料处理时，人工分词不仅速度慢，长时间单调枯燥工作也使错误切分次数大大增加。
这些都表明人工分词不能满足汉字处理现代化的要求，但要对书面汉语实现计算机自动分词，并非易事，这与汉语特性有很大关系。
与印欧语系相比，现代汉语至少在四个方面于分词不利：第一，汉语的词不分写，而且词无明确的形态标志，这给计算机进行汉语的词法分析带来一大障碍。
其次，汉语是一种无形态变化的分析型语言，缺乏明显的句法形式标记，其语法主要靠虚词和不同的词序来实现。
第三，汉语的形态不发达，增加了语言的表层结构对语义的依赖性，所以，汉语句子成分的语法作用强烈依赖于该成分的意义。
第四，汉语构词具有极大的灵活性和自由性。
只要词汇意义和语言习惯允许，就能组合起来，没有限制。
如果在自动分词处理时，既不进行语法分析，也不进行语义理解，只是机械的匹配比较，那很容易实现，但必然会出现许多错误切分，而要提高分词精度，就必须进行语法分析和语义理解，于是就引发了一系列耐人寻味的问题。
汉语词自动切分是计算机中文信息处理的第一步，也是计算机科学界、语言文字学界以及信息管理学界所面临的挑战性难题，这一“瓶颈”的解决是计算机自然语言理解、人工智能、信息检索、机器翻译和自动文摘等领域突破的关键长期以来一直困扰着这一研究领域的许多专家学者。
尽管汉语词自动切分研究已经取得了可喜的进展，但是在汉语词的规范、自动分词算法突破、切分歧义处理、自然语言理解和人工智能等诸多领域还存在着难以克服的阻碍，仍需要多个学科领域的专家学者们通力协作，才能获得新的突破。
二、现有的分词方法为了克服汉语词计算机自动切分这一难题，许多年来，大量的学者都加入了这一领域的研究，使汉语自动分词取得了丰硕的研究成果。
近年来，语言学界、人工智能领域和情报检索界的学者们，在汉语自动分词与自动标引的研究与实践上进行了大量的研究，找到了许多解决汉语分词的方法，归纳起来有：最大匹配法、逆向最大匹配法、逐词遍历法、设立切分标志法、最佳匹配法、有穷多层次列举法、二次扫描法、高频优先分词法、基于期望的分词法、联想——回溯法、双向扫描法、邻接约束法、扩充转移网络分词法、语境相关法、全自动词典切词法、基于规则的分词法、多遍扫描联想法、部件词典法、链接表法、最少分词词频选择法、专家系统分词法、基于神经网络的分词方法等22 种。
归纳起来，目前国内公开报道过的分词系统采用的分词方法主要有三种类型：（1）机械分词法。
机械分词法主要有最大匹配法（MM法）、逆向最大匹配法（RMM、OMM、IMM ）、逐词匹配法、部件词典法、词频统计法、设立标志法、并行分词法、词库划分和联想匹配法等。
（2）语义分词法。
语义分词法引入了语义分析，对自然语言自身的语言信息进行更多的处理，如扩充转移网络法、知识分词语义分析法、邻接约束法、综合匹配法、后缀分词法、特征词库法、约束矩阵法、语法分析法等。
（3）人工智能法。
又称理解分词法，人工智能是对信息进行智能化处理的一种模式，主要有两种处理方式：一种是基于心理学的符号处理方法。
模拟人脑的功能，像专家系统。
即希望模拟人脑的功能，构造推理网络，经过符号转换，从而可以进行解释性处理。
一种是基于生理学的模拟方法。
神经网络旨在模拟人脑的神经系统机构的运作机制来实现一定的功能。
以上两种思路也是近年来人工智能领域研究的热点问题，应用到分词方法上，产生了专家系统分词法和神经网络分词法。
这些方法又大体上可分为两类：一类是基于规则的，大多数中文分词方法都属此类；一类是基于语料库的，如神经网络分词法部分的属于此类。
基于规则的分词算法的计算模型均是概率论中的马尔可夫过程又称元语法、隐马尔可夫过程和通信中的信道噪声模型。
但无论是马尔可夫过程还是信道噪声模型最后都归结为计算词频的统计信息，串频和互信息是词频的另一种表现形式。
但遗憾的是自然语言远不是一个经过事先精心规划的系统，难以用一套完整的规则去准确地预测正式汉语文本中所出现的各种变异。
1.最大匹配法（MM）这种方法又称5-4-3-2-1查词法，最长匹配法，回巡检索法，其基本思想是：假设自动分词词典中的最长词条所含汉字个数为i，则取被处理材料当前字符串序列中的前i个字作为匹配字段，查找分词词典,若词典中有这样一个i字词，则匹配成功，匹配字段作为一个词被切分出来，如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，匹配字段去掉最后一个汉字，剩下的字符作为新的匹配字段，再进行匹配，如此进行下去，直到匹配成功为止。
有专家统计过，MM法的错误切分率为1/169。
2.逆向最大匹配法（RMM）这种方法的分词过程与MM法相同，不过是从句子（或文章）末尾开始处理，每次匹配不成功时去掉的是前面的一个汉字。
据说RMM方法的分词精度比MM法要高，其错误切分率是1/245。
3.逐词遍历法把词典中的词按由长到短递减的顺序逐字搜索整个待处理材料，一直到把全部词切分出来为止。
不论分词词典多大，被处理材料多么小，都得把整个分词词典匹配一遍。
上述三种方法思路清楚，易于机器实现，但由于是把词典作为判词得唯一标准，忽略了汉语词汇得灵活多变性，因而局限性大，出错率高，拒分现象严重，时间复杂度高，这是它们不能被单一采用得最主要原因。
4.设立切分标志法切分标志有自然和非自然之分。
自然切分标志是指文章中出现得非文字符号，如标点符号等。
非自然标志是利用词缀和不构成词得词(包括单音词，复音节词以及象声词等)。
设立切分标志法首先收集众多得切分标志，分词时先找出切分标志，把句子切分为一些较短得字段，然后用MM、RMM或其他方法进行细加工。
这种方法并非真正意义上得分词方法，只是自动分词得一种前处理方式而已，它要额外消耗时间扫描切分标志，增加存贮空间存放那些非自然切分标5.最佳匹配法(OM)此法由北京航空航天大学提出，分为正向得最佳匹配和逆向得最佳匹配法。
其出发点是：在词典中按词频的大小顺序排列词条，以求缩短对分词词典的检索时间，达到最佳效果，从而降低分词的时间复杂度，加快分词速度。
实质上，这种方法也不是一种纯粹意义上的分词方法，它只是一种对分词词典的组织方式。
OM法的分词词典每条词前面必须有指明长度的数据项，所以其空间复杂度有所增加，对提高分词精度没有影响，分词处理的时间复杂度有所降低。
6.有穷多层次列举法其基本思路是：把待处理材料中标点符号区分的语言片断作处理对象，先处理不用查词表的具有特殊标志的字符串，如阿拉伯数字，拉丁字母等，然后用环境词表确定属于15类可列举的词，即先判断一个词能否组成多音词，如五音词，四音词，三音词，双音词，最后确定是否为单音词，这样便把一个个语段化分成较小语段。
这实际上是切分标志法的一种变形方法。
7.二次扫描法其基本思想是：取待处理材料中两个切分标志之间的部分作为样本串，检查分词词典中是否有一个词，它的前两个汉字和该样本串相同，若有的话，则取样本串的前三个汉字作为匹配串，重新在分词词典中找以匹配串为子串的词，若有，则重复下去，直到进行到i个汉字为止，（设i为分词词典中最长词所含汉字的个数），则切分出一个i字词；若没有，则完成一次扫描；把匹配串的最后一个汉字去掉，作为新的匹配串，进行第二次扫描，第二次扫描用RMM或MM 法进行。
8.高频优先分词法这种方法基于词频统计、字与字之间构词结合力和歧义切分等现象的分析而提出。
它不是纯粹意义上的机械分词方法，而是在分词过程中处理歧义字段的一种方式，例如，AB、BC是两个词，如果BC的频度比AB大，则ABC这一歧义字段应切分为A/BC。
该方法的一个明显缺点是频度较低的词，永远被错误切分。
如果仅考虑当前正在处理文本中的词频的话，将会得到良好效果，问题是如何得到当前正在处理文本的词频。
这种方法增加分词的空间复杂度，低频词的错误切分难以克服，目前尚未见成功的报道。
9.基于期望的分词法该法是基于汉语语法及语用规律以及人们语言习惯而提出，它认为一个词的出现对于它后面紧相随的词有一种期望。
当然是期望大的词优先，分词时根据期望，到期望值较大的词所在的词库中找出所对应的词，从而切分出相对应的词。
这种方法增加了分词的时空复杂度，但在一定程度上提高了分词的精度。
目前该法仍处于理论探讨阶段。
10.联想-回溯法其基本做法是：首先将待切分的汉语言文本，依据特征库分割为若干子串，每个子串为词或词群（几个词组合而成的线性序列），然后再用实词库和规则库将词群细分为词。
这种方法实际上采用了设立切分标志法和有穷多层次列举法的思想，由于实行分级建库，故增加了分词的空间复杂度，把分词过程分解成分割和细分两个过程，使得分词的时间复杂度增大。
它能提高分词精度，具备可行性，已在机器上实现。
11.双向扫描法该法重点是放在检错和纠错上，基本做法是将正向扫描（MM）和逆向扫描（RMM）的结果相比较，一致的部分认为是正确的，不一致的部分（称为疑点）则采用人工干预、记频算法或上下文相关信息选取一种切分。
这种方法对于正、逆向扫描结果一致而被认为正确但实际上切分不正确的字段（例如“结合成分子时”）没有强有力的处理手段。
时间复杂度比单向扫描至少增加一倍。
其分词词典必须同时支持正逆两种顺序的检索，词典结构无疑是比较复杂的，或者要设立两种结构的词典。
此方法可作为一种检查歧义字段的方法，但其效果尚不如词尾字构词法。
12.邻接约束法这种方法是利用自然语言中的邻接约束排除不合适切分以提高分词精度。
由于汉语句法语义或习惯用法的限制，或人们为了避免造成阅读上的困难，相邻词语之间有一种约束关系，例如“那里”不能切分成“那/里”。
汉语中某些单词在句法结构中不拥有或只能条件拥有某些固定位置（如句子或片段的开头或结尾等），不同类型的单词之间具有特定的约束（如副词、助动词一般不后接名词等），某些单音动词只在特定文体或格式中出现（如“知” 一般不单独出现），等等，这些语言现象可以用来解决部分歧义切分问题。
13.扩充转移网络分词法本世纪六十年代末由J.Thome等提出运用状态转移网络分析自然语言的思想，1970年由W.A.Woods等在前人工作的基础上提出了扩充转移网络（ATN），ATN 以有限状态机的概念为基础，用ATN来组织词典就可以构成一个动态词典，它可以带来静态词典所没有的好处，它能处理只作为词头或词尾的定位字，区分词链字串或非词链字串，并使分词处理和语言理解的句法处理阶段的交互成为可能。