词典与统计相结合的中文分词算法研究
汉语文本自动分词算法的研究
Ａｐ ｌ ａｉｎ 。０ ０．６ ３） １ ５ １ ７ ｐｉ ｔ ｓ ２ １ ４ （ ： ２ — ２ ． ｃ ｏ
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｃｈｎｅ ｅ ｓ ｇ ｎｔｔｏ ｍｅ ｈａ ｉｍ ｉ ａ ａｙ ｅ ． ｉ ｏ ｅ ｓｒ ｔ ｅ ｏ ｓ ｇ ｎ ａｉｎ ｄ ｃｉｎａｙ ｓ ｔａ ｔ ｉ ｓ ｅ ｍｅ ａ ｉｎ ｃ ｎｓ ｓ ｎ ｌｚ ｄＡｎ ｍｐｒｖ ｄ ｔｕｃｍ’ ｆ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｉ ｔ ｏ ｏ ｒ ｉ ｐｒｓ ｎｅ ａ ｄ ｉ ｅ ｅ ｔｄ， ｎ ｎ
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｉ ｅｉ ｎ ｐ ｌａｉ ｓ 算 机 工程 与应 用 ｏ ｐ ｔｒＥ ｇｎ ｒ ｇ ａｄＡ ｐｉ ｔ ｎ 计 ｅ ｎ ｆ ｏ
２ １ ，６ ３ ００４ （）
１５ ２
汉语 文本 自动分词 算法的研究
何 国斌 ， 晶璐 赵
ＨＥ Ｇｕ — ｉ ， ＨＡＯ Ｊｎ －ｕ ｏ ｂｎ Ｚ ｉｇ ｌ
摘
要： 分析 了 中 文 分词 词 典 的机 制 ， 出 了一 种 改 进 的 整 词 分 词 字 典 结 构 ， 提 并针 对 机 械 分 词 算 法 的 特 点 ， 其 与概 率 算 法 相 结 将
合 ， 讨 了一种 中文 自动分词概率算法。采用哈希及二分法对词典进行分词 匹配 实验表明 ， 探 该算法具有较 高的分词 效率和准确
ｖｅ ｆ ｔ ｉｗ ｏ ｉ ｍ ｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃ ｏ ｈ ｍｅ ｈ ｎ ｃ ｌ ｈ ｎ ｓ ｗ ｒ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔ ｓ ｆ ｔｅ ｉ ｃ ａ ｉａ Ｃ ｉｅ ｅ ｏ ｄ ｅ ｍｅ ｔｔ ， ｏ ｉ ｅ ｗｉ ｐ’ ａ ｉ ｓｉ ｌｏ ｉ ｍ ， Ｃｈ ｎ ｓ Ｗｏ ｄ ｏ ｔ ｈ ｔ ｂ ｂ ｌ ｔ ａ ｇ ｒｔ ｏ ｉ ｃ ｈ ａ ｉｅｅ ｒ Ａｕｏ ｔ Ｓ ｇ ｎａ ｉｎ ｒｂ ｂ ｌ ｔ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｉｃ ｓ ｅ ． ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ａ ｓ ａｃ ｉ ｓ ｄ ｏ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ ｔｍａｉ ｅ ｍｅ ｔｔ ｐ ｏ ａ ｉ ｓ ｃ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｓ ｕ ｓ ｄ Ｈａ ｈ ｎ ａ ｄ ｂ ｎ Ｕ ｅ ｒｈ ｓ ｅ ｔ ｃ ｏ ｉｉ ｔ ｄ ｕ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｍａｃ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ｏ ｔｈ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ
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。
计算机死机的故障原因及对策
１．Ｉ “ 会的冷 ” 与词典 匹配 ， １ ＝社 Ｓ ， 不含此词 ； １． ｓ 减去一个字符 Ｓ ＝ 社会 的”与词典 匹配 ， 含此词 ； ２将 ｌ Ｉ“ ， 不 １． ｓ 减去一个字 符 ｓ ＝ 社会 ” 与词典 匹配 ， ３将 １ １“ ， 含此词 ，２ “ 是 ｓ ＝ 你／ 否 ／ 叹 ／ ／ 会／ ； 感 过 社 ” １ ．Ｉ “ ４Ｓ ＝ 的冷漠 ” 与词典 匹配 ， ， 不含此词 ； Ｉ． ｓ 减去一个字符 Ｓ ＝ 的冷 ”与词典 匹配 ， ５ １ 将 Ｉ“ ， 不含此词 ； １． ｓ 减去一个字 符 Ｓ ＝ 的” 只剩一个 字 ， ６将 １ Ｉ“ ， 切分 出来 ，２ “ 是 ｓ ＝ 你／ 否 ， 叹 ／ ／ 会／ ／； 感 过 社 的 ” １．ｌ “ ７Ｓ ＝ 冷漠” 与词 典 匹配 ， ， 含此词，２ “ 是否， 叹／ 社会／ ｓ ＝ 你／ 感 过／ 的／ 冷漠／； ”
四 、 结 总
由以上例子可 以看出 ， 改进 后的预处理 模块运算 次数 比改进前 的 减 少了。当然 ， 这只是对 于小 词典和短文 本来说 ， 如果是长 的文 本 ， 文 本 中含的代词会更 多 ， 这样 我们改进 的预处理模块 就会显示 出它的优 势， 会大大提高分词 的速度 。 参考文献 ［］ １ 翟风 文 ， 赫风龄等 字典 与统计相结合 的中文分词方法 Ｉ 小型 １ ］ 微 型 计 算 机 系统 ，０ ６ ２ ０ ［］ ２ 张旭． 个基 于词典与统计的 中文分词算 法［ 成 都： 一 Ｄ］ 电子科技
大 学 ，０ ６ ２ ０
ｌ．Ｉ “ ８ ＝ 的冷漠” 与词典匹配 ， Ｓ ， 不含此 词； ｌ． Ｓ 减去一个字符 Ｓ＝ 的冷” 与词典匹配 ， ９将 ｌ １“ ， 不含此词 ； ２１ ｓ 减 去一个字符 Ｓ ＝ 的” 只剩一个 字 ， （将 １ ． Ｉ“ ， 切分 出来 ，２ “ 是 ｓ ＝ 你，
中文分词技术的研究现状与困难
四、解决方案
为了克服中文分词技术的研究困难，以下一些解决方案值得：
1、优化分词算法：针对分词算法的复杂性问题，可以尝试优化算法的设计和 实现，提高其效率和准确性。例如，可以通过引入上下文信息、利用语言学知 识等方式来改进算法。
2、改进信息检索技术：在信息检索领域，可以尝试将先进的排序算法、推荐 系统等技术引入到检索过程中，以提高检索效果。此外，还可以研究如何基于 用户行为和反馈来优化检索结果。
3、缺乏统一的评价标准：中文分词技术的评价标准尚未统一，这使得不同研 究之间的比较和评估变得困难。建立通用的中文分词技术评价标准对于推动相 关研究的发展至关重要。
4、特定领域的应用场景：中文分词技术在不同领域的应用场景中面临着不同 的挑战。例如，在金融领域中，需要分词技术对专业术语进行精确识别；在医 疗领域中，需要处理大量未登录词和生僻字。如何针对特定领域的应用场景进 行优化，是中文分词技术的重要研究方向。
3、建立大型标注语料库：通过建立大型标注语料库，可以为分词算法提供充 足的训练数据，提高其准确性和自适应性。此外，标注语料库也可以用于开发 基于规则的分词方法和测试集的构建。
4、研究跨领域的应用场景：针对不同领域的应用场景，可以研究如何将中文 分词技术进行迁移和适配。例如，可以通过知识图谱等技术将不同领域的知识 引入到分词过程中，以提高分词效果。
然而，各种分词方法也存在一定的局限性和不足。例如，基于规则的分词方法 需要人工编写规则和词典，难以维护和更新；基于统计的分词方法需要大量标 注语料库，而且训练模型的时间和计算成本较高；基于深度学习的分词方法虽 然取得了较好的效果，但也需要耗费大量的时间和计算资源进行训练。
三、研究困难
中文分词技术的研究面临着诸多困难和挑战，以下是一些主要词方法：该方法主要依靠人工编写的分词规则来进行分词。 代表性的工作包括台湾大学开发的中文分词系统“THULAC”和北京大学开发 的“PKU中文分词系统”。这些系统均基于词典和规则，具有较高的准确率和 召回率。
lac分词介绍
lac分词介绍摘要：一、LAC分词简介二、LAC分词原理与算法三、LAC分词在自然语言处理中的应用四、LAC分词的优缺点五、我国在LAC分词领域的研究与发展正文：一、LAC分词简介LAC（Linear Approximation to Context-Free Grammars）分词，即线性近似文法分词，是一种基于概率图模型的中文分词方法。
相较于传统的基于词典的分词方法，LAC分词具有更高的准确率和更强的鲁棒性。
二、LAC分词原理与算法LAC分词基于线性近似文法（Linear Approximation to Context-Free Grammars）模型，通过对上下文无关文法进行线性化处理，将分词问题转化为一个序列标注问题。
LAC分词算法主要包括两部分：1）基于条件随机场（CRF）的序列标注；2）基于统计机器学习（SMT）的解码算法。
三、LAC分词在自然语言处理中的应用LAC分词作为一种高效的分词方法，在自然语言处理领域具有广泛的应用，如文本分类、信息抽取、命名实体识别、情感分析等。
通过将原始文本切分成有意义的词汇单元，LAC分词为后续的自然语言处理任务提供了良好的基础。
四、LAC分词的优缺点优点：1.准确率高，能较好地处理歧义问题；2.鲁棒性较强，对噪声数据和不规范文本具有较好的容忍度；3.适用于大规模文本处理，计算效率较高。
缺点：1.需要大量的训练数据和标注数据；2.模型复杂度较高，不易理解和调整；3.有时会出现过拟合现象。
五、我国在LAC分词领域的研究与发展近年来，我国在LAC分词领域取得了显著的研究成果。
不仅在算法和技术上不断优化和创新，还针对中文语言特点开发了多种具有代表性的LAC分词工具，如清华大学的THULAC、北京大学的LCF和上海交通大学的SegInfer 等。
这些研究成果为我国自然语言处理领域的发展奠定了坚实基础。
综上所述，LAC分词作为一种先进的中文分词方法，在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。
manticoresearch 中文分词
manticoresearch 中文分词Manticoresearch中文分词Manticoresearch是一款基于Sphinx开源搜索引擎的全文检索服务器，它支持中文分词，能够有效地处理中文文本的搜索需求。
本文将介绍Manticoresearch中文分词的原理和应用。
一、中文分词的重要性中文是一种复杂的语言，词汇之间没有明显的分隔符号，这给中文文本的处理带来了困难。
而在搜索引擎中，准确的分词是实现精确搜索的基础。
因此，中文分词在搜索引擎的应用中显得尤为重要。
二、中文分词的原理Manticoresearch中文分词采用了基于词典和规则的分词算法。
首先，它通过预先构建一个词典，将常见的词汇和词组进行记录和归类。
然后，在进行分词时，Manticoresearch会根据词典中的信息进行匹配，将文本中的词汇进行切分。
三、Manticoresearch中文分词的应用1. 搜索引擎Manticoresearch中文分词的主要应用场景就是搜索引擎。
通过对用户输入的搜索关键词进行分词，Manticoresearch能够更好地理解用户的搜索意图，并提供更加精确的搜索结果。
2. 文本分析除了搜索引擎，Manticoresearch中文分词还可以应用于文本分析。
通过对文本进行分词，可以统计词频、提取关键词、进行文本分类等操作，从而实现对文本内容的深入分析。
3. 建立索引Manticoresearch中文分词还可以应用于建立索引。
在进行全文检索时，通过对文本进行分词并建立索引，可以加快搜索速度，并提高搜索结果的准确性。
四、Manticoresearch中文分词的优势1. 高效性Manticoresearch中文分词采用了高效的分词算法，能够快速处理大规模中文文本。
2. 精确性Manticoresearch中文分词基于词典和规则，能够准确识别中文词汇，避免了分词错误和歧义。
3. 可定制性Manticoresearch中文分词提供了词典的定制功能，可以根据具体的需求灵活调整词典内容，提高分词的准确性和适应性。
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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要 ： 于对算 法的时间复杂度和分词精度的综合考虑 ， 出了一种分词词 典和统计 分析相结 合的解决 方 基 提
案 。该算法采用统计和机械分词相结合 的策略 ， 合理解决 了歧 义词和未登 录词两 大难题 ， 实验证 明分词效果
比较 理 想 。
关键词 ： 分词 词 典 ； 计 分 析 ；未 登 录 词 ； 义 词 统 歧
Ｄｅ ． ０ｌ ｃ２ ０
文 章 编 号 ：０７—１４ ２ １ ）６— ９ ７— ３ １０ ４ Ｘ（０ ０ ０ ０ ０ ０
文献标志码 ： Ａ
词 典 与统 计 相 结合 的 中文分 词 算 法 研 究
李宏 波
（ 武汉理工大学 计算机科学与技术学 院， 湖北 武汉 ４ ０ ７ ３ ００）
摘
笔 者所 描述 的 系统是 基 于统计 和词 典相 结合 的一种 解决 方 案 。通 过 两 种 方 法 的有 机结 合 ， 有 效 地弥 补 了对方 的缺 点 ， 系统 在 分 词 精度 和效 使
率 上有 比较 良好 的表 现 。系统 主要 架构 图如 １ 所
示 圳 ］ 。
的词条分 离 出来 。基 于字符 串 匹配 的算 法 以分 词
好 句子层 面 的问 题 ， 一 定要 先 解 决 好 词 层 面上 就 展， 但是 ， 歧义 处理 和未 登录词 识别 仍然 是 中文分 词 的两大难 题 … 。传 统 的 分 词 策 略 首 先 利 用 机 械分 词 的方 法完 成 基 本 的分 词处 理 ， 别 出词 典 识 中包 含 的词 条 ， 根据 基 于统 计 的方 法解 决 未 被 再 识别 出 的词 条 、 含 歧 义 字 段 和未 登 录词 。事 实 包 证明， 只有 将机 械分 词和 统计 方法结 合起 来 ， 才能 开发 出 比较 完善 的分 词 系统 ＩＪ ４。笔 者从 分词 效
第３ 卷 第６期 ２
２１ １ ００年 ２月
武 汉 理 工 大 学 学 报 ・信 息 与 管 理 工 程 版
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｕ （Ｎ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｏ Ｒ Ａ ＦＷ Ｔ ＩＦ Ｒ Ａ ＩＮ＆ Ｍ Ｎ Ｇ Ｍ Ｎ Ｎ ＩＥ ＲＮ ） Ａ Ａ Ｅ Ｅ ＴＥ ＧＮ Ｅ ＩＧ
Ｖｏ ． ２ Ｎｏ ６ １３ ．
从形 式上 看 ， 是 字 的 稳定 组 合 。文 本 中如 词 果两 个字 或多 个字 同时 出现 的频 率 达到一 定程 度 时， 就可 以认 为 这 种 组合 是 一 个 词 。字 与字 相 邻 出现 频率 能够 反 映 成 词 的 可信 度 ， 就 是 基 于 统 这
计 中文分 词方 法 的核心 思想 。该 方法 只需 对语料 这 、之一 ” 。 等
２ 统 计 与 词 典 相 结 合 的 分 词 方 法
２ １ 系统架 构 图 ．
配 。无论 是何 种 匹 配 算法 ， 核 心 思 想 均 是将 待 其
分 析 串和词典 中的词 条 进 行 匹 配 ， 词 典 中存 在 将
词典 为 核 心 ， 法 简 单 ， 易 实 现 。 由 于 汉 语 语 算 容 法、 词法 的复杂 性 ， 使得基 于 字符 串匹 配的分 词算 法有 先天 劣势 ， 的词条不 断 出现 ， 新 对这 些词 典 中 并不存 在 的词条 ， 能识别 ； 不 中文分 词 中的另 外一
（ ） 待 分 词 文 档 进 行 预 处 理 ， 掉 文 档 中 １对 去
献。机械分词有其 自身的优点 ， 只要是 词典 中存
在 的词条 ， 法 的分词 准确 率 、 算 分全 率等分 词 精度 指标 表 现 良好 ， 词 效 率 也 比较 高 。但 是纯 粹 的 分
机械 分词 并不 能 解 决 中文 分 词 中 的两 大 难 题 ， 歧 义识 别 和未登 录词 的识 别 １ ２ 基 于统计 的分 词 方法 ． 。
武汉理工大学学报 ・ 信息 与管理工程版
２１ ０ ０年 １ ２月
为 临时词典 和核 心词典 。
｛
预 处 理
其 中， 临时词 典并 不是分 词 的依据 ， 存储在 该
词 典 中的是 一些 备 选 词 汇 ， 些 词 汇 中并不 是 所 这 有 的都 能够 进入 核 心 词典 ， 只有 满 足 设计 要 求 的 词 汇才会 被 移动 到核心 词典 。核心 词典 是 中文 分 词 的 唯一依据 ， 初 始 化状 态 包 含 了法定 的常 用 其 词汇 ， 随着分 词系统 的经 验不 断增加 ， 心词典 中 核 会 自动加 入更 多 的词 汇 ， 以保 证 分 词 的效 果 是 动 态 的 ， 且朝 着更好 的方 向发 展 。 并 根据 对现 代汉 语 构 词 特点 的统 计 发 现 ， 字 单 词 、 字 词 、 字 词 、多 字 词 的 概 率 分 别 为 两 ３
１ 传统的基于词典和基于统计的分词方法
１ １ 基 于词 典 的分词 方法 ．
传 统 的基于词 典 的分词 指 的是基 于 字符 串匹
配 的方 法 。按照 待分 文本 的扫 描方 向和 匹配词 条 的长短 可将机 械 分词 的方 法 分 为 ４种 ： 向最 大 正 匹配 、 向最小 匹 配 、 向最 大 匹配和 逆 向最小 匹 正 逆
率 和分 词精 度两 方 面考虑 提 出一种 词典 与统计 相 结 合 的 中文 分词算 法 。
中 的字组 合 频 度 进 行 统 计 ， 需 要 切 分 词 典 。 不
纯 粹 的基 于统计 的分 词 是 有 局 限性 的 ， 然 这 种 虽 方 法 在一定 程 度 上解 决 了歧 义 和 未 登 录 词 问题 ， 但 该算 法经 常会 抽 取 出一 些 组 合 频 度 相 当 大 ， 却
中图 分 类 号 ：Ｋ １ Ｔ ９ Ｄ Ｉ１．９ ３ ｊｉ ｎ １０ Ｏ ：０ ３ ６／．ｓ ．０ ７—１４ ．０ ００ ． １ ｓ ４ Ｘ ２ １ ．６ ０ ３
中文 分词 是 中文信 息处理 系统 中非 常重 要 的
一
个难 题 ， 即歧 义 问题 ， 械分 词也 不 能做 出任何 贡 机
部分 ， 在汉语 中词 是最 小 的语 言单 位 ， 要想 处理 的问题 。虽 然 中 文 分 词 技 术 已 经 有 了较 大 的发
的标 点 、 英文 字母 等非 汉字 信息 ， 自定 义分 隔符 用
收 稿 日期 ：００— ５—２ ． ２１ ０ ２
作 者 简 介 ： 宏 波 （９ ４一） 男 ， 津 蓟 县 人 ， 汉 理 工 大 学计 算 机科 学 与技 术 学 院 硕 士研 究 生 李 １８ ， 天 武
９８ ０
待分 词文档