什么是中文分词？中文切词的简介

本文目录

• 什么是中文分词
• 中文切词的简介
• 什么是中文分词及中文分词的应用
• 搜索引擎常用的中文分词的方法有哪些
• Python中文分词的原理你知道吗
• 什么是汉语分词
• 百度中文分词如何分词

什么是中文分词

何为分词？中文分词与其他的分词又有什么不同呢？分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段可以通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，但是在词这一层上，中文比之英文要复杂的多、困难的多。中文分词的意义和作用要想说清楚中文分词的意义和作用，就要提到智能计算技术。智能计算技术涉及的学科包括物理学、数学、计算机科学、电子机械、通讯、生理学、进化理论和心理学等等。简单的说，智能计算就是让机器“能看会想，能听会讲”。要想实现这样的一个目标，首先就要让机器理解人类的语言，只有机器理解了人类的语言文字，才使得人与机器的交流成为可能。再反观我们人类的语言中，“词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分”，所以对于中文来讲，将词确定下来是理解自然语言的第一步，只有跨越了这一步，中文才能象英文那样过渡到短语划分、概念抽取以及主题分析，以至于自然语言理解，最终达到智能计算的最高境界，实现人类的梦想。从现阶段的实际情况来看，英文已经跨越了分词这一步，也就是说在词的利用上已经先我们一步，并且已经展现了良好的应用前景，无论是信息检索还是主题分析的研究都要强于中文，究其根本原因就是中文要通过分词这道难关，只有攻破了这道难关，我们才有希望赶上并超过英文在信息领域的发展，所以中文分词对我们来说意义重大，可以说直接影响到使用中文的每一个人的方方面面。中文分词的应用中文分词主要应用于信息检索、汉字的智能输入、中外文对译、中文校对、自动摘要、自动分类等很多方面。下面就以信息检索为例来说明中文分词的应用。通过近几年的发展，互联网已经离我们不再遥远。互联网上的信息也在急剧膨胀，在这海量的信息中，各类信息混杂在一起，要想充分利用这些信息资源就要对它们进行整理，如果由人来做这项工作，已经是不可能的，而如果面对中文信息不采用分词技术，那么整理的结果就过于粗糙，而导致资源的不可用，例如：“制造业和服务业是两个不同的行业”和“我们出口日本的和服比去年有所增长”中都有“和服”，而被当作同一类来处理，结果是检索“和服”的相关信息，会将他们都检索到，在信息量少的情况下，似乎还能够忍受，如果是海量信息，这样的结果就会令人讨厌了。通过引入分词技术，就可以使机器对海量信息的整理更准确更合理，在“制造业和服务业是两个不同的行业”中“和服”不会被当做一个词来处理，那么检索“和服”当然不会将它检索到，使得检索结果更准确，效率也会大幅度的提高。所以中文分词的应用会改善我们的生活，使人们真正体会到科技为我所用。

中文切词的简介

中文切词(又称中文分词，Chinese Word Segmentation)指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。
中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。
现有的分词算法可分为三大类：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。
中文分词的缘起
之所以存在中文分词技术，是由于中文在基本文法上有其特殊性，具体表现在：
1、与英文为代表的拉丁语系语言相比，英文以空格作为天然的分割符，而中文不存在
例句：“Knowledge is power“ , 可自然分割为 Knowledge/ is/ power 三个词，每个词能独立表义
而中文里：知识就是力量 , 由于缺少分隔符，无法进行符合汉字表义的切分：知识/ 就是/ 力量
2、在中文里，“词”比“单字”的表义能力更强
现代汉语的基本表达单元为“词”，以双字或者多字居多，其单独切分后难以独自表义
例如：机械工程，基本语义单元为“机械”和“工程”，如果按单子切分为“机”、“械”、“工”、“程”，则这些单字不符合人对中文语义的理解，因此不符合需求。

什么是中文分词及中文分词的应用

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）正向最大匹配法（由左到右的方向）； 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）； 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，可以将正向最大匹法和逆向最大匹法结合起来构成双向匹配法。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。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

搜索引擎常用的中文分词的方法有哪些

1. 分词是指将一段句子切分成一个个单独的词项，对于英文来讲，单词作为词项，由于英文的书写格式，词与词之间必须有空格，这样搜索引擎很容易将一段句子处理成词项的集合;但是中文来讲，词之间没有空格，搜索引擎不能够直接将句子处理成词项的集合，需要一个分词过程，这里简单介绍搜索引擎中文分词的方法。
   　　一、基于词典的分词方法
   　　也叫“机械分词法”，将分词的句子与词典中的词语进行匹配，如果匹配成功，则将匹配的部分作为一个词，最后生成一个词语序列，根据分词的方向与优先长度不同可分为一下四种方法：
   　　1、正向匹配法
   　　根绝句子的正序(由左至右)进行匹配，例如：发展中国家，切分为：发展/中国/家。
   　　2、逆向匹配法
   　　根据句子的逆序(由右至左)进行匹配，例如：发展中国家，切分为：发展/中/国家。
   　　3、最大匹配法
   　　根据词典中最长的词语的长度确切分，如果不是，则在使用次一级长度去切分，假设字典中最长的词语是4个，以“发展中国家”为例，首先截取前四个“发展中国”判断，如果与字典中的词匹配，那么就是词项，如果不匹配，那就截取前三个词“发展中”来判断，以此类推直至切分出词项。
   　　4、最小匹配法
   　　同最大匹配法刚好相反。
   　　二、基于理解分词的方法
   　　为了解决分词中的歧义问题，搜索引擎完全模拟人理解句子的过程，对句子进行句法分析与语义分析，这个方法需要大量的语言知识和信息，计算过程比较复杂，对搜索引擎的基础硬件要求比较高。
   　　三、基于统计分词的方法
   　　随着时代与互联网的发展，会产生很多新的词汇，例如一些人名、新科技名词、新事件名(比如XX门、XX帝等)，这些词汇未被词典收录，这些词成为“未登录词”，这些词汇的切分就要依靠统计分词的方法，搜索引擎通过统计这些字在整个语料库中出现的频率，例如在语料库中发现“S”、“E”、“O”同时出现的次数非常高，那么搜索引擎就判定”SEO”是一个词汇。

Python中文分词的原理你知道吗

中文分词，即 Chinese Word Segmentation，即将一个汉字序列进行切分，得到一个个单独的词。表面上看，分词其实就是那么回事，但分词效果好不好对信息检索、实验结果还是有很大影响的，同时分词的背后其实是涉及各种各样的算法的。

中文分词与英文分词有很大的不同，对英文而言，一个单词就是一个词，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，需要人为切分。根据其特点，可以把分词算法分为四大类：

基于规则的分词方法

基于统计的分词方法

基于语义的分词方法

基于理解的分词方法

下面我们对这几种方法分别进行总结。

基于规则的分词方法

这种方法又叫作机械分词方法、基于字典的分词方法，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。该方法有三个要素，即分词词典、文本扫描顺序和匹配原则。文本的扫描顺序有正向扫描、逆向扫描和双向扫描。匹配原则主要有最大匹配、最小匹配、逐词匹配和最佳匹配。

最大匹配法（MM）。基本思想是：假设自动分词词典中的最长词条所含汉字的个数为 i，则取被处理材料当前字符串序列中的前 i 个字符作为匹配字段，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；若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。统计结果表明，该方法的错误率 为 1/169。

逆向最大匹配法（RMM）。该方法的分词过程与 MM 法相同，不同的是从句子（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。统计结果表明，该方法的错误率为 1/245。

逐词遍历法。把词典中的词按照由长到短递减的顺序逐字搜索整个待处理的材料，一直到把全部的词切分出来为止。不论分词词典多大，被处理的材料多么小，都得把这个分词词典匹配一遍。

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的非文字符号，如标点符号等；非自然标志是利用词缀和不构成词的词（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的切分标志，分词时先找出切分标志，把句子切分为一些较短的字段，再用 MM、RMM 或其它的方法进行细加工。这种方法并非真正意义上的分词方法，只是自动分词的一种前处理方式而已，它要额外消耗时间扫描切分标志，增加存储空间存放那些非 自然切分标志。

最佳匹配法（OM）。此法分为正向的最佳匹配法和逆向的最佳匹配法，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的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。

此种方法优点是简单，易于实现。但缺点有很多：匹配速度慢；存在交集型和组合型歧义切分问题；词本身没有一个标准的定义，没有统一标准的词集；不同词典产生的歧义也不同；缺乏自学习的智能性。

基于统计的分词方法

该方法的主要思想：词是稳定的组合，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。因此字与字相邻出现的概率或频率能较好地反映成词的可信度。可以对训练文本中相邻出现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们之间的互现信息。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，便可以认为此字组可能构成了一个词。该方法又称为无字典分词。

该方法所应用的主要的统计模型有：N 元文法模型（N-gram）、隐马尔可夫模型（Hiden Markov Model，HMM）、最大熵模型（ME）、条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRF）等。

在实际应用中此类分词算法一般是将其与基于词典的分词方法结合起来，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。

基于语义的分词方法

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、矩阵约束法、语法分析法等。

扩充转移网络法

该方法以有限状态机概念为基础。有限状态机只能识别正则语言，对有限状态机作的第一次扩充使其具有递归能力，形成递归转移网络 （RTN）。在RTN 中，弧线上的标志不仅可以是终极符（语言中的单词）或非终极符（词类），还可以调用另外的子网络名字分非终极符（如字或字串的成词条件）。这样，计算机在 运行某个子网络时，就可以调用另外的子网络，还可以递归调用。词法扩充转移网络的使用， 使分词处理和语言理解的句法处理阶段交互成为可能，并且有效地解决了汉语分词的歧义。

矩阵约束法

其基本思想是：先建立一个语法约束矩阵和一个语义约束矩阵， 其中元素分别表明具有某词性的词和具有另一词性的词相邻是否符合语法规则， 属于某语义类的词和属于另一词义类的词相邻是否符合逻辑，机器在切分时以之约束分词结果。

基于理解的分词方法

基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。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。目前基于理解的分词方法主要有专家系统分词法和神经网络分词法等。

专家系统分词法

从专家系统角度把分词的知识（包括常识性分词知识与消除歧义切分的启发性知识即歧义切分规则）从实现分词过程的推理机中独立出来，使知识库的维护与推理机的实现互不干扰，从而使知识库易于维护和管理。它还具有发现交集歧义字段和多义组合歧义字段的能力和一定的自学习功能。

神经网络分词法

该方法是模拟人脑并行，分布处理和建立数值计算模型工作的。它将分词知识所分散隐式的方法存入神经网络内部，通过自学习和训练修改内部权值，以达到正确的分词结果，最后给出神经网络自动分词结果，如使用 LSTM、GRU 等神经网络模型等。

神经网络专家系统集成式分词法

该方法首先启动神经网络进行分词，当神经网络对新出现的词不能给出准确切分时，激活专家系统进行分析判断，依据知识库进行推理，得出初步分析，并启动学习机制对神经网络进行训练。该方法可以较充分发挥神经网络与专家系统二者优势，进一步提高分词效率。

以上便是对分词算法的基本介绍。

什么是汉语分词

汉语分词是由计算机自动识别文本中的词边界的过程。从计算机处理过程上看，分词系统的输入是连续的字符串（C1C2C3……Cn），输出是汉语的词串（W1W2W3……Wm）, 这里，Wi 可以是单字词也可以是多字词。然而，汉语文本和英文文本却不同,词与词之间没有明确的分隔标记，而是连续的汉字串。这比寻找英文文本的词边界要困难得多.然而对机器翻译来说汉语分词是至关重要的一环.

百度中文分词如何分词

而百度中文分词就是把词按照一定的规格，将一个长尾词分割成几个部分，从而概括一段话的主要内容。在百度中文分词中，百度强调的是：一、
字符串匹配的分词方法。我们需要有一定的字符串做基础，就是一段词用字符分开，比如标点符号，空格等。才能够进行分词匹配，我们把这些字符串叫做机械词典。机械词典的个数不定。由每个搜索引擎自己确定。每个机械词典之间还会有优先级。字符串匹配的分词方法最常用的有几种：1、正向最大匹配法（由左到右的方向）2、逆向最大匹配法（由右到左的方向）3、最少切分（使每一句中切出的词数最小）百度中文分词基于字符串匹配举例给大家说明一下：“我想去澳大利亚旅游”正向最大匹配：我想去，澳大利亚旅游逆向最大匹配：我想，想去，澳大利亚，旅游。最少切分：我把上面哪句话分成的词要是最少的“我想去，澳大利亚旅游”这就是最短路径分词法，分出来就只有2个词了。另外，不同的搜索的词典不同，分出来的词也不同。二、理解的分词方法。这种分词方法不需要机械词典。这种其实就是一种机器语音判断的分词方法。很简单，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来分词，这种分词方法，现在还不成熟。处在测试阶段。三、统计的分词方法。这个顾名思义，就是根据词组的统计，发现那些相邻的字出现的频率高，那么这个词就很重要。可以作为用户提供字符串中的分隔符。比如，“我的，你的，许多的，这里，这一，那里”。等等，这些词出现的比较多，就从这些词里面分开来。四、对于百度中文分词的理解：基于统计的分词方法得到的词或者句子的权重要高于基于字符串匹配得到的。就是全字匹配得到的词的权重会高于分开的词的权重。根据自己的观察现在百度大部分都是使用的是正向匹配。百度分词对于一句话分词之后，还会去掉句子中的没有意义的词语。