中文分词

现有的分词算法主要可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。

1、 基于字符串匹配的分词方法

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配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，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。常用的几种机械分词方法如下；

1正向最大匹配

2逆向最大匹配

3最少切分（使每一句中切出的词数最小）

还可以将上述各种方法相互组合，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。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。由于分词是一个智能决策过程，机械分词方法无法解决分词阶段的两大基本问题：歧义切分问题和未登录词识别问题。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。

     一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。

     另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。

     对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，形式地表示为ASM(d,a,m)，即Automatic Segmentation Model。其中，

d：匹配方向，+1表示正向，-1表示逆向；

a：每次匹配失败后增加/减少字串长度（字符数），+1为增字，-1为减字；

m：最大/最小匹配标志，+1为最大匹配，-1为最小匹配。

例如，ASM(+, -, +)就是正向减字最大匹配法（即MM方法），ASM(-, -, +)就是逆向减字最大匹配法(即RMM方法)，等等。对于现代汉语来说，只有m=+1是实用的方法。用这种模型可以对各种方法的复杂度进行比较，假设在词典的匹配过程都使用顺序查找和相同的计首字索引查找方法，则在不记首字索引查找次数（最小为log<汉字总数> » 12~14）和词典读入内存时间的情况下，对于典型的词频分布，减字匹配ASM(d,-,m)的复杂度约为12.3次，增字匹配ASM(d,+,m)的复杂度约为10.6。

2、基于理解的分词方法

     通常的分析系统，都力图在分词阶段消除所有歧义切分现象。而有些系统则在后续过程中来处理歧义切分问题，其分词过程只是整个语言理解过程的一小部分。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。

3、基于统计的分词方法

     从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息为： ，其中 是汉字X、Y的相邻共现概率， 、 分别是X、Y在语料中出现的概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方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组，例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统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，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，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。