中文分词算法之最大匹配算法的研究
人工智能机器学习之NLP和中文分词算法
⼈⼯智能机器学习之NLP和中⽂分词算法前⾔：在⼈类社会中，语⾔扮演着重要的⾓⾊，语⾔是⼈类区别于其他动物的根本标志，没有语⾔，⼈类的思维⽆从谈起，沟通交流更是⽆源之⽔。
所谓“⾃然”乃是寓意⾃然进化形成，是为了区分⼀些⼈造语⾔，类似C++、Java等⼈为设计的语⾔。
NLP的⽬的是让计算机能够处理、理解以及运⽤⼈类语⾔，达到⼈与计算机之间的有效通讯。
01 什么是NLP1. NLP的概念NLP（Natural Language Processing，⾃然语⾔处理）是计算机科学领域以及⼈⼯智能领域的⼀个重要的研究⽅向，它研究⽤计算机来处理、理解以及运⽤⼈类语⾔（如中⽂、英⽂等），达到⼈与计算机之间进⾏有效通讯。
在⼀般情况下，⽤户可能不熟悉机器语⾔，所以⾃然语⾔处理技术可以帮助这样的⽤户使⽤⾃然语⾔和机器交流。
从建模的⾓度看，为了⽅便计算机处理，⾃然语⾔可以被定义为⼀组规则或符号的集合，我们组合集合中的符号来传递各种信息。
这些年，NLP研究取得了长⾜的进步，逐渐发展成为⼀门独⽴的学科，从⾃然语⾔的⾓度出发，NLP基本可以分为两个部分：⾃然语⾔处理以及⾃然语⾔⽣成，演化为理解和⽣成⽂本的任务，如图所⽰。
▲NLP的基本分类⾃然语⾔的理解是个综合的系统⼯程，它⼜包含了很多细分学科，有代表声⾳的⾳系学，代表构词法的词态学,代表语句结构的句法学，代表理解的语义句法学和语⽤学。
⾳系学：指代语⾔中发⾳的系统化组织。
词态学：研究单词构成以及相互之间的关系。
句法学：给定⽂本的哪部分是语法正确的。
语义学：给定⽂本的含义是什么？语⽤学：⽂本的⽬的是什么？语⾔理解涉及语⾔、语境和各种语⾔形式的学科。
⽽⾃然语⾔⽣成（Natural Language Generation，NLG）恰恰相反，从结构化数据中以读取的⽅式⾃动⽣成⽂本。
该过程主要包含三个阶段：⽂本规划：完成结构化数据中的基础内容规划语句规划：从结构化数据中组合语句来表达信息流实现：产⽣语法通顺的语句来表达⽂本2. NLP的研究任务NLP可以被应⽤于很多领域，这⾥⼤概总结出以下⼏种通⽤的应⽤：机器翻译：计算机具备将⼀种语⾔翻译成另⼀种语⾔的能⼒。
中文分词算法在专利文献中的应用研究
３ 专 利 文献 分词 算法
３１分 词 算 法综述 ． 现 有 的关 于 中文分 词 的技术 主要 是 有两 大类 ，一 种 是利 用海 量 词典 进行 分词 ，另一 种则 是利 用 统计进 行 分词 。词典 分词 的原 理 是将 Ｎ个 连续 汉 字与 词典 里 的 词语进行 适 配 ． 取 其最 长的适 配 词 ，拿 “ 计算 机 的 基本 原 理” 讲 ，“ 来 计算 ” 一 是 个 词 ，计 算 机” 是一 个 词 ， 词的时候 取 长度 较 长的‘ 算 ‘ 也 分 计 机” ，而不 会取 “ 计算 ” 机” 个 同；最 基础 的 词典分 词方法 、“ 两 有 正 向 匹配算 法 和逆 向匹配算 法 ，它 们分 别是 从 句子 的头和 ｎ 尾 进 行 匹配 ，其结 果 基本 一致 ，略有 不 同 ，词 典 分 词的准确 率 较 高 ，分词 的质量 由词 典 收纳词 的丰 富程度 决 定 ，其不具 备 对 未知 词语 的判 断 能力 。统 计 分词 可 以对文 献 中反 复出现
不 仅包 含技 术也 包 括法律 和 经 济信 息 ，除 了某 些 需要 保密 的
领域 ，如军 工行 业 ，专利 文献 涉 及 了绝 大部 分工 程技 术 领域 ，
如 果能 有效 利用 这些 信 息 ，就 可 以避 免重 复研 发 ，减 少开 发 时 间 ．降低 开发 成 本 ，也 可 以有效 防止 侵 犯他 人 合法 权益 ，
研 究论 文
Ｈ ＩＸ Ａ Ｋ Ｕ Ａ Ｉ Ｅ Ｘ Ｅ
中文分词算法在专利文献 中的应用研究串
福建省知识产权信 息公 共服务 中心 宋立峰
［ 摘要］ 介 绍 了专利 文献 中中文 分词 的基本 方法 ，主要 分析 了基于 词 类 的错误 驱动 学 习方 法 、条件 随机 场 方法 、期 望最 大值
简述中文分词算法的种类和基本原理
简述中文分词算法的种类和基本原理下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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一种快速高效的中文分词算法
作 者 简 介 ： 正 喜 ， ， 波 城 市 职业 技术 学 院信 息 学 院 ， 级 工 程 师 。 石 男 宁 高
石 正 喜 ： 种 快 速 高 效 的 中 文 分 词 算 法 一
５ ５
我们树 的 匹配遍 历 过程 并不 完 全 是线 性 的 。最 坏 的查找 算 法是 ０（ （ Ｎ） Ｎ代 表 儿 子数 ） 当然 如 果 。
有 较 高的 分 词 效 率 。
关键词 ： 自然语 言 处理 ； 中文 分 词 ； 速 高效 的 分 词 算 法 快
中图 分 类 号 ： Ｐ ０ ． Ｔ ３ １６ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ： ２ ０ ） ３ ０ ５ ０ （０ ９ ０ — ０ ４— ３
１ 最 大 匹配 法 的 缺 陷
的儿 子数也 会减 少 ， 竟 以“ 冒” 头 的词 在 整 毕 感 开 个词 库也 只有 四十 多个 ， 以“ 冒清 ” 而 感 开头 的词
词算 法没有 长 度限制 ； ） 歧 义包 容 。当我们 碰 到 ３、
则 只有两 三 个 了 。这 意 味着 如 果 设 计 得 不 合 理 ，
收 稿 日期 ：０ ９—０ ２０ ５—１ ｌ
种 可能性 都包 含进去 ， 为分词 的结果 。 作
２ 、 率低 。效 率 低 是最 大 匹 配 法分 词 必 然 会 来 ）效
的问题 ；） 掩 盖分 词 歧 义 。例 如 ： 有 意 见 分歧 ” ３ 、 “
，
３ 词 库 建 立
建立 词库 时 ， 要考 虑以 下问题 ： 需 ３ １词库 的保 存格 式 。 现在 最 常 用 的保 存 数 ． 据 的方式 当然 是关 系数 据库 ； 次是 文 件 系统 中 其 的二 进制 文件 。显然 关系数 据 库对 于 我们并 不 适
中文的token数
中文的token数概述在自然语言处理领域，token是文本的最小单位，可以是单个字符、单词或词组。
中文作为一种复杂的语言，其token数的计算与英文等其他语言存在着不同。
本文将探讨中文的token数计算方法及其应用。
中文分词与token中文分词是将连续的中文字符序列切分成具有意义的词组或词语的过程。
由于中文没有空格来明确分隔词语，中文分词对于进行文本处理和语言理解至关重要。
而分词的结果就是文本的token。
分词算法中文分词算法可以分为基于词典的方法和基于统计的方法两大类。
基于词典的方法依赖于词典中包含的词语信息，通过匹配词典中的词语来进行分词。
基于统计的方法则是利用大规模语料库中的统计信息，通过分析词语间的关联性来进行分词。
目前比较常用的中文分词算法包括正向最大匹配（Maximum Matching，MM）、逆向最大匹配（Reverse Maximum Matching，RMM）、双向最大匹配（Bidirectional Maximum Matching，BMM）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）等。
分词示例下面是一段中文文本的分词示例：输入文本：我喜欢自然语言处理领域的研究。
分词结果：我喜欢自然语言处理领域的研究。
可以看到，分词后的结果是以单个词语作为一个token。
中文的token数计算方法中文的token数计算方法与英文等其他语言不同，主要原因是中文作为一种象形文字，其字符与词语并没有一对一的对应关系。
基于字符的计算方法最简单的计算方法是基于字符的计算方法，将每个中文字作为一个token。
这种方法简单、直观，但忽略了中文词汇的组合关系，对于文本理解和信息抽取等任务可能不够准确。
基于词语的计算方法更准确的计算方法是基于分词结果的计算方法，将分词后的每个词语作为一个token。
这种方法能够更好地反映中文词汇的组合关系，但需要进行分词操作，比较耗时。
中文token数计算示例下面是一个中文文本的token计算示例：输入文本：我喜欢自然语言处理领域的研究。
基于Hash结构词典的逆向回溯中文分词技术研究
中图法分类 号： Ｐ ９ Ｔ ３１
文献标 识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ０７２ ２ Ｌ） ３５５ —４ １０ ．０４（Ｏ Ｏ ２ —１８０
Ｒｅ ｅ ｓ ｃ ｔａ ｋｎｇｒ ｓ ａｃ ｆＣｈ ｎ ｓ ｅ ｍ ｅ ｔｔｏ ｖ ｒｅｂａ ｋ ｒ ｃ ｉ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｉ ｅ ｅｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ ｂａ ｅ ｎ ｄ ｃｉｎａｙ ｏ ｓ ｔｕ ｔ ｒ ｓ ｄ ｏ ｉｔｏ ｒ ｆＨａ ｈ ｓｒ ｃｕ ｅ
５５ ２ １， ２） １８ ００ １（３ ３
计算 机 工 程 与设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅ ｎ ｄ ｅ ｇ ｏ ｐｔ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｎ Ｄ ｓ ｎ ｅ ｎ ｉ ａ ｉ
・开 发 与应 用 ・
基于 Ｈ ｓ 结构词典的逆向回溯中文分词技术研究 ａｈ
梁 桢 ， 李 禹生
（ 汉 工业 学院 计 算机 与信 息工程 系，湖北 武 汉 ４ ０ ２ ） 武 ３ ０ ３
ｂ ｓ ｄ ｏ ｉｔ ｎ ｒ ｔ ｓ ｔ ｃ ｕ ｅ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ Ｆ ｒｔ ， ｆ ｒ ｈ ｓ ｆ ｃｅ ｃ ｆｆ ｓ ｒ ｉ ｔ ｎ ｒ ｔ ａ ｈ ｓ ｕ ｔ ｅ ａ ｌｓ ａ ｅ ｎ ｄ ｃｉ ａ ｙ ｗｉ Ｈａ ｈ Ｓ ｒ ｔ ｒ ｒ ｓ ｎ ｅ ． ｉ ｌ ｏ ｈ ｕ ｓ ｓｙ ｏ ｅｉ ｕ ｔ ｎ ｉ ｉｎ ｙ ｏ ｒ ｔ ｉ ｗｏ ｄ ｄ ｃｉ ａｙ ｗｉ ｈ ｓ ｔ ｃ ｕ ， ｔ ｏ ｈ ｒ ｒ ａ
ＬＩ ＡＮ Ｇ ｅ ， ＬＩ ｕ ｓ ｅ ｇ Ｚｈ ｎ —ｈ ｎ Ｙ
（ ｐ ｒ ｎ ｆ ｍｐ ｔｒ ｎ ｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅｉｇ Ｗｕ ａ ｏｙｅ ｈ ｉ Ｕｎｖ ｒｉ ， Ｗｕ ａ ３ ０ ３ Ｄｅ ａｔ ｔ ｍｅ ｏ Ｃｏ ｕｅ ｄＩ ｏ ｍａｉ ｎ ｉｅ ｒ ， ａ ｎ ｏ ｎ ｈ ｎＰ ｌｔｃ ｎｃ ｉｅｓｔ ｙ ｈ ｎ４ ０ ２ ，Ｃｈｎ ） ｉａ
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 。
中文分词技术
一、为什么要进行中文分词？词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。
Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。
除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。
二、中文分词技术的分类我们讨论的分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。
第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。
这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。
第二类基于统计的分词方法则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，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。
下面简要介绍几种常用方法:1）．逐词遍历法。
逐词遍历法将词典中的所有词按由长到短的顺序在文章中逐字搜索,直至文章结束。
也就是说,不管文章有多短,词典有多大,都要将词典遍历一遍。
这种方法效率比较低，大一点的系统一般都不使用。
2）．基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法）这种方法按照一定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，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标注相结合的一体化方法。
常用的方法如下：（一）最大正向匹配法 (ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＭＭ法。
其基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。
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研 究 与开 发
中文分词算法之最大 匹配算法的研究
张 玉 茹
（ 庆市农业学校 ， 肇 肇庆 ５ ６ ７ ） ２ ０ ０
摘
要 ：对 ＇前 中 文分 词 算 法 中的 最 大 匹配 算 法进 行 研 究 ， 细 分 析 用 该算 法的 长 词优 先 原 则进 行 ３ － 详
分 词切 分 ， 析 最 大 匹配 算 法 的 分 类 和 用 简单 的例 子 阐 明算 法思 想 ， 同 时指 出 最 大 匹 配 分 并
现 代 计 算机
２ １ ．８ ０ １０
！三
当 词 库 中 的词 长过 长 时 ． 配 的 效 率 就 会 下 降 ． 匹 毕 竟 一 般 搜 索 输 入 的关 键 字 只 有 三 几 个 词 ．如 果 词 典 中
词 的 最 大 长 度 为 １ ．那 大 多 数 的 匹 配 过 程 都 要进 行 八 ２
算 法所 存 在 的缺 点 ． 出优 化 设 想 。 提
关键 词 ：中 文分 词 ；最 大 匹配 ；缺 点 ；优 化
０ 引 言
最 大 匹 配 算 法 是 一 种有 着 广泛 应 用 的机 械 分 词 方 法 ．该 方 法 依 据 一个 分 词 词 表 和一 个 基 本 的 切 分 评 估
原 则 ． 长 词 优 先 ” 则 ． 进 行 分 词 。这 种 评 估 原 则 即“ 原 来
配 当 ｔ＞ Ｌ Ｎ 时 ． ｔ ｌ＝Ｅ 取 ｌ的前 面 Ｌ Ｎ长 度 个 数 的字 作 Ｅ 为 匹 配 字 串 ．在 词 库 中 进 行 匹 配 找 到 ．则 从 ｔ 第 ｌ的 Ｌ Ｎ个 字 开 始 取 Ｌ Ｎ个 字 组 成 匹 配字 串 ． 词 库 中 进 Ｅ Ｅ 在
是 “ 京 奥 运 会欢 迎 您 ， 迎 您来 到北 京 ” 首 先 经过 预 北 欢 。
处 理 文 段 被 分 为 “ 京 奥 运 会 欢 迎 您 ” “ 迎 您 来 到 北 和 欢 北 京 ” 由于 “ 京 奥 运会 欢 迎 您 ” 长 度 大 于 Ｌ Ｎ， ， 北 的 Ｅ 则
词表 ， 不需 要任何词法 、 法 、 句 语义 知识 ）程序实 现简 ， 单． 开发周期 短 。 是一个 简单实用 的方法 。最大匹配算
１ 算 法 思 想
首 先 是 建 立 词 库 ． 已经 确 定 的 词存 放 到字 典 中 ， 把 并 获取 词 库 长 度 最 大 的 词 的 长 度 Ｌ Ｎ．设 待 匹配 的文 Ｅ
本 为 Ｔ． 过 预处 理 （ 照 标点 符 号 把 Ｔ切 分 成 一个 个 Ｔ经 按 中文 字 串 ） 为 Ｔห้องสมุดไป่ตู้＝ｔｔ 中 文字 串ｌ取 ｔ ， 果 ｔ＜ Ｅ 成 １ ｛ ｌ＝ ｉｉ ， １如 ｌＬ Ｎ 直 接 在 词 典 中查 找 ｔ ， １ 如果 找 到 ． ｔ 是 一 个 词 ， 则 ｌ就 取
／ ／ ／
（ ） 理 歧 义 ２处
完 整 的 词 。而且 能 实 现从 字 往 上 回溯 ．直 到 找 到 根 结 点 。因 此 在 每个 节 点里 都 保 存 了父 节 点 的指 针 ， 样 也 这 浪 费 了一 部 分 的存 储 空 间 为 了实 现 消 除歧 义 ．采 用 了 与 最 大 匹 配 算 法 完 全 不 同 的 理 念 ．将 词 库 中存 在 的 词 全 部 编 人 新 的词 库并 有 重 叠 例 如 “ 国人 民解 放 军 ” 由于 词 库 里 存 在 “ 中 ． 中
方 案 ． 很 明显 它 存 在 很 多 缺 点 ． 但 这些 缺 点 限 制 了最 大 匹 配法 在 大 型搜 索 系 统 中的 使 用 频 率 。 最大 匹 配法 存
在 的缺 点 有 以下几 点 ：
（ ） 长 限制 １词
个字 。 后再匹 配 。 果 当 ｔ 剩下第一个字时 ， ｔ 然 如 １只 则 ｌ
的第 一个 字 是 一 个 词 ， 匹配 完 成 ，ｌ ｔ一 一 个 字 ． 匹 ｔ＝ ｌ 第 再
收 稿 日期 ：０ １ ０ －１ ２１－７ ４ 修 稿 日期 ：０ １ ０ —１ ２ １— ８ ４
作 者 简介 ： 玉茹 （９ ０ ）女 ， 东肇 庆 人 ， 师 ， 科 ， 究 方向 为课 件 制 作 、 真 软 件 制 作 、 文分 词 算 法等 张 １８ － ， 广 讲 本 研 仿 中
行匹配 ， 到 Ｔ 直 １结 束 ． 整 个 匹 配 过 程完 成 。 则
虽 然 在 大 多 数情 况 下是 合理 的 ，但 也 会 引 发 一 些 切 分 错 误 。这 种 切分 方法 ， 要 最 少 的语 言 资 源 （ 需 一 个 需 仅
例如 ： 词库长度最长的词长 Ｌ Ｎ ６ 待检测的文段 Ｅ＝。
测 字 串按 上 面 规 则 进行 匹 配如 果 一 直 没 有 发 现 匹 配 的
词 ， 么第 一 个 字 “ ” 就 当 作 一 个 独 立 的 词 ， 开 始 那 欢 ， 再
新 的 匹 配 ． 到 文 段结 束 直
２ 最大 匹配 算 法 的缺 点
尽 管 最 大 匹配 法 分 词 是 常 用 解决 中 文分 词 算 法 的
法 包 括 正 向最 大 匹配 算 法 、逆 向最 大 匹 配算 法 和 双 向 最 大 匹配 算 法 。 以下 对 最 大 匹 配 算 法 的 思 想 进行 详 细 的 分 析 ．并 研 究 这 种 算 法 存 在 的 缺 点 和 提 出优 化 的 方
法
先 取 Ｌ Ｎ个 长 度 的字 串 “ 京 奥 运会 欢 ” 在 词 库 中 匹 Ｅ 北 ． 配 “ 京 奥运会欢 ” 看是不 是一 个词 ， 典没有 ， 北 看 词 把
“ 京 奥 运 会 欢 ” 的 最 后 一 个 字 去 掉 得 到 “ 京 奥 运 北 北 会 ” 在 词 库 中匹 配 “ 国 奥运 会 ” 词 库 中找 到 这 个 词 。 ， 中 ， 则 认 为 “ 京 奥 运 会 ” 为 一 个 词 ． 后 从 “ 京 奥 运 北 成 然 北 会 ” 第 一 个 字 “ ” 始 再 取 Ｌ Ｎ 长 度 个 字 组 成 待 检 后 欢 开 Ｅ