分词方法入门

本文主要是介绍分词方法入门，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果，帮助计算机理解复杂的中文语言。

在构建中文自然语言对话系统时，结合语言学不断优化，训练出了一套具有较好分词效果的算法模型，为机器更好地理解中文自然语言奠定了基础。在此，对于中文分词方案、当前分词器存在的问题，以及中文分词需要考虑的因素及相关资源，

中文分词：

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

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）

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）

4）双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）

基于理解的分词方法：这种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。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。

基于统计的分词方法：给出大量已经分词的文本，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。

主要统计模型：N元文法模型（N-gram），隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model ，HMM），最大熵模型（ME），条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRF）等。

基于字典、词库匹配分词算法

该算法是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个已建立好的“充分大的”词库/字典进行匹配，若找到某个词条，则说明匹配成功，识别了该词。常见的基于词典的分词算法有：正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向匹配分词法等。

基于词典的分词算法是应用最广泛、分词速度最快的。很长一段时间内研究者都在对基于字符串匹配方法进行优化，比如最大长度设定、字符串存储和查找方式以及对于词表的组织结构，比如采用TRIE索引树、哈希索引等。

基于机器学习算法

目前常用的是算法是HMM、CRF、SVM、深度学习等算法，比如stanford、Hanlp分词工具是基于CRF算法。以CRF为例，基本思路是对汉字进行标注训练，不仅考虑了词语出现的频率，还考虑上下文，具备较好的学习能力，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果。Nianwen Xue在其论文《Combining Classifiers for Chinese Word Segmentation》中首次提出对每个字符进行标注，通过机器学习算法训练分类器进行分词，在论文《Chinese word segmentation as character tagging》中较为详细地阐述了基于字标注的分词法。常见的分词器都是使用机器学习算法和词典相结合，一方面能够提高分词准确率，另一方面，可以自定词典，方便加入domain specific的词语改善领域适应性。

基于知识理解：

随着深度学习的兴起，也出现了基于神经网络的分词器，例如有人员尝试使用双向LSTM+CRF实现分词器，其本质上是序列标注，所以有通用性，命名实体识别等都可以使用该模型，据报道其分词器字符准确率可高达97.5%。算法框架的思路与论文《Neural Architectures for Named Entity Recognition》类似，利用该框架可以实现中文分词，如下图所示

目前常用的分词工具

中科院计算所的NLPIR系统：ictclas.nlpir.org/nlpir/

哈工大的LTP:https://github.com/HIT-SCIR/ltp

哈工大社会计算与信息检索研究中心开发，有调用接口，每秒请求的次数有限制

清华大学的THULAC:https://github.com/thunlp/THULAC

目前已经有Java、Python和C++版本，并且代码开源

斯坦福：https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml

Java实现的CRF算法。可以直接使用训练好的模型，也提供训练模型接口。

Hanlp: https://github.com/hankcs/HanLP

求解的是最短路径。优点：开源、有人维护、可以解答。原始模型用的训练语料是人民日报的语料，当然如果你有足够的语料也可以自己训练

Jieba：https://github.com/yanyiwu/cppjieba

有Python包，基于前缀词典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)；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；对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法

KCWS分词器(字嵌入+Bi-LSTM+CRF): https://github.com/koth/kcws

本质上是序列标注，这个分词器用人民日报的80万语料，据说按照字符正确率评估标准能达到97.5%的准确率

MMSEG https://technology.chtsai.org/mmseg/

www.coreseek.cn/opensource/ 每次从一个完整的句子里，按照从左向右的顺序，识别出多种不同的3个词组合，然后根据消歧义规则，确定最佳备选词组合；选择备选词组合中的第一个词，作为1次迭代的分词结果；剩余的2个词继续进行下一轮的分词运算，采用这种办法的好处是，为传统的前向匹配算法加入上下文信息，解决每次选词只考虑词本身，而忽视上下文相关词的问题，消歧规则：