中文分詞

中文分詞

中文分詞(中文分詞)

中文分詞 (Chinese Word Segmentation) 指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。分詞就是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。我們知道，在英文的行文中，單詞之間是以空格作為自然分界符的，而中文只是字、句和段能通過明顯的分界符來簡單劃界，唯獨詞沒有一個形式上的分界符，雖然英文也同樣存在短語的劃分問題，不過在詞這一層上，中文比之英文要復雜的多、困難的多。

目錄 基本信息 算法分類 技術(shù)難點 應用 收縮展開 基本信息

背景

存在中文分詞技術(shù)，是由于中文在基本文法上有其特殊性，具體表現(xiàn)在： 1．與英文為代表的拉丁語系語言相比，英文以空格作為天然的分隔符，而中文由于繼承自古代漢語的傳統(tǒng)，詞語之間沒有分隔�！」糯鷿h語中除了連綿詞和人名地名等，詞通常就是單個漢字，所以當時沒有分詞書寫的必要。而現(xiàn)代漢語中雙字或多字詞居多，一個字不再等同于一個詞。 2．在中文里，“詞”和“詞組”邊界模糊 現(xiàn)代漢語的基本表達單元雖然為“詞”，且以雙字或者多字詞居多，但由于人們認識水平的不同，對詞和短語的邊界很難去區(qū)分。 例如：“對隨地吐痰者給予處罰”，“隨地吐痰者”本身是一個詞還是一個短語，不同的人會有不同的標準，同樣的“海上”“酒廠”等等，即使是同一個人也可能做出不同判斷，如果漢語真的要分詞書寫，必然會出現(xiàn)混亂，難度很大。 中文分詞的方法其實不局限于中文應用，也被應用到英文處理，如手寫識別，單詞之間的空格就很清楚，中文分詞方法可以幫助判別英文單詞的邊界。

作用

中文分詞是文本挖掘的基礎(chǔ)，對于輸入的一段中文，成功的進行中文分詞，可以達到電腦自動識別語句含義的效果。 中文分詞技術(shù)屬于自然語言處理技術(shù)范疇，對于一句話，人可以通過自己的知識來明白哪些是詞，哪些不是詞，但如何讓計算機也能理解？其處理過程就是分詞算法。

影響

中文分詞對于搜索引擎來說，最重要的并不是找到所有結(jié)果，因為在上百億的網(wǎng)頁中找到所有結(jié)果沒有太多的意義，沒有人能看得完，最重要的是把最相關(guān)的結(jié)果排在最前面，這也稱為相關(guān)度排序。中文分詞的準確與否，常常直接影響到對搜索結(jié)果的相關(guān)度排序。從定性分析來說，搜索引擎的分詞算法不同，詞庫的.不同都會影響頁面的返回結(jié)果。

算法分類

現(xiàn)有的分詞算法可分為三大類：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計的分詞方法。按照是否與詞性標注過程相結(jié)合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標注相結(jié)合的一體化方法。

字符匹配

這種方法又叫做機械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個“充分大的”機器詞典中的詞條進行配，若在詞典中找到某個字符串，則匹配成功（識別出一個詞）。按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長度優(yōu)先匹配的情況，可以分為最大（最長）匹配和最小（最短）匹配；常用的幾種機械分詞方法如下： 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（使每一句中切出的詞數(shù)最�。�； 4）雙向最大匹配法（進行由左到右、由右到左兩次掃描） 還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結(jié)合起來構(gòu)成雙向匹配法。由于漢語單字成詞的特點，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般說來，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧義現(xiàn)象也較少。統(tǒng)計結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠遠不能滿足實際的需要。實際使用的分詞系統(tǒng)，都是把機械分詞作為一種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進一步提高切分的準確率。 一種方法是改進掃描方式，稱為特征掃描或標志切分，優(yōu)先在待分析字符串中識別和切分出一些帶有明顯特征的詞，以這些詞作為斷點，可將原字符串分為較小的串再來進機械分詞，從而減少匹配的錯誤率。另一種方法是將分詞和詞類標注結(jié)合起來，利用豐富的詞類信息對分詞決策提供幫助，并且在標注過程中又反過來對分詞結(jié)果進行檢驗、調(diào)整，從而極大地提高切分的準確率。 對于機械分詞方法，可以建立一個一般的模型，在這方面有專業(yè)的學術(shù)論文，這里不做詳細論述。

理解法

這種分詞方法是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現(xiàn)象。它通常包括三個部分：分詞子系統(tǒng)、句法語義子系統(tǒng)、總控部分。在總控部分的協(xié)調(diào)下，分詞子系統(tǒng)可以獲得有關(guān)詞、句子等的句法和語義信息來對分詞歧義進行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和信息。由于漢語語言知識的籠統(tǒng)、復雜性，難以將各種語言信息組織成機器可直接讀取的形式，因此目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處在試驗階段。

統(tǒng)計法

從形式上看，詞是穩(wěn)定的字的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時出現(xiàn)的次數(shù)越多，就越有可能構(gòu)成一個詞。因此字與字相鄰共現(xiàn)的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度�？梢詫φZ料中相鄰共現(xiàn)的各個字的組合的頻度進行統(tǒng)計，計算它們的互現(xiàn)信息。定義兩個字的互現(xiàn)信息，計算兩個漢字X、Y的相鄰共現(xiàn)概率�；ガF(xiàn)信息體現(xiàn)了漢字之間結(jié)合關(guān)系的緊密程度。當緊密程度高于某一個閾值時，便可認為此字組可能構(gòu)成了一個詞。這種方法只需對語料中的字組頻度進行統(tǒng)計，不需要切分詞典，因而又叫做無詞典分詞法或統(tǒng)計取詞方法。但這種方法也有一定的局限性，會經(jīng)常抽出一些共現(xiàn)頻度高、但并不是詞的常用字組，例如“這一”、“之一”、“有的”、“我的”、“許多的”等，并且對常用詞的識別精度差，時空開銷大。實際應用的統(tǒng)計分詞系統(tǒng)都要使用一部基本的分詞詞典（常用詞詞典）進行串匹配分詞，同時使用統(tǒng)計方法識別一些新的詞，即將串頻統(tǒng)計和串匹配結(jié)合起來，既發(fā)揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點，又利用了無詞典分詞結(jié)合上下文識別生詞、自動消除歧義的優(yōu)點。 另外一類是基于統(tǒng)計機器學習的方法。首先給出大量已經(jīng)分詞的文本，利用統(tǒng)計機器學習模型學習詞語切分的規(guī)律（稱為訓練），從而實現(xiàn)對未知文本的切分。我們知道，漢語中各個字單獨作詞語的能力是不同的，此外有的字常常作為前綴出現(xiàn)，有的字缺常常作為后綴（“者”“性”），結(jié)合兩個字相臨時是否成詞的信息，這樣就得到了許多與分詞有關(guān)的知識。這種方法就是充分利用漢語組詞的規(guī)律來分詞。這種方法的最大缺點是需要有大量預先分好詞的語料作支撐，而且訓練過程中時空開銷極大。 到底哪種分詞算法的準確度更高，目前并無定論。對于任何一個成熟的分詞系統(tǒng)來說，不可能單獨依靠某一種算法來實現(xiàn)，都需要綜合不同的算法。例如，海量科技的分詞算法就采用“復方分詞法”，所謂復方，就是像中西醫(yī)結(jié)合般綜合運用機械方法和知識方法。對于成熟的中文分詞系統(tǒng)，需要多種算法綜合處理問題。

技術(shù)難點

有了成熟的分詞算法，是否就能容易的解決中文分詞的問題呢？事實遠非如此。中文是一種十分復雜的語言，讓計算機理解中文語言更是困難。在中文分詞過程中，有兩大難題一直沒有完全突破。

歧義識別

歧義是指同樣的一句話，可能有兩種或者更多的切分方法。主要的歧義有兩種：交集型歧義和組合型歧義，例如：表面的，因為“表面”和“面的”都是詞，那么這個短語就可以分成“表面 的”和“表 面的”。這種稱為交集型歧義（交叉歧義）。像這種交集型歧義十分常見，前面舉的“和服”的例子，其實就是因為交集型歧義引起的錯誤�！盎瘖y和服裝”可以分成“化妝 和 服裝”或者“化妝 和服 裝”。由于沒有人的知識去理解，計算機很難知道到底哪個方案正確。 交集型歧義相對組合型歧義來說是還算比較容易處理，組合型歧義就必須根據(jù)整個句子來判斷了。例如，在句子“這個門把手壞了”中，“把手”是個詞，但在句子“請把手拿開”中，“把手”就不是一個詞；在句子“將軍任命了一名中將”中，“中將”是個詞，但在句子“產(chǎn)量三年中將增長兩倍”中，“中將”就不再是詞。這些詞計算機又如何去識別? 如果交集型歧義和組合型歧義計算機都能解決的話，在歧義中還有一個難題，是真歧義。真歧義意思是給出一句話，由人去判斷也不知道哪個應該是詞，哪個應該不是詞。例如：“乒乓球拍賣完了”，可以切分成“乒乓 球拍 賣 完 了”、也可切分成“乒乓球 拍賣 完 了”，如果沒有上下文其他的句子，恐怕誰也不知道“拍賣”在這里算不算一個詞。

新詞識別

命名實體（人名、地名）、新詞，專業(yè)術(shù)語稱為未登錄詞。也就是那些在分詞詞典中沒有收錄，但又確實能稱為詞的那些詞。最典型的是人名，人可以很容易理解。句子“王軍虎去廣州了”中，“王軍虎”是個詞，因為是一個人的名字，但要是讓計算機去識別就困難了。如果把“王軍虎”做為一個詞收錄到字典中去，全世界有那么多名字，而且每時每刻都有新增的人名，收錄這些人名本身就是一項既不劃算又巨大的工程。即使這項工作可以完成，還是會存在問題，例如：在句子“王軍虎頭虎腦的”中，“王軍虎”還能不能算詞？ 除了人名以外，還有機構(gòu)名、地名、產(chǎn)品名、商標名、簡稱、省略語等都是很難處理的問題，而且這些又正好是人們經(jīng)常使用的詞，因此對于搜索引擎來說，分詞系統(tǒng)中的新詞識別十分重要。新詞識別準確率已經(jīng)成為評價一個分詞系統(tǒng)好壞的重要標志之一。

應用

在自然語言處理技術(shù)中，中文處理技術(shù)比西文處理技術(shù)要落后很大一段距離，許多西文的處理方法中文不能直接采用，就是因為中文必需有分詞這道工序。中文分詞是其他中文信息處理的基礎(chǔ)，搜索引擎只是中文分詞的一個應用。其他的比如機器翻譯（MT）、語音合成、自動分類、自動摘要、自動校對等等，都需要用到分詞。因為中文需要分詞，可能會影響一些研究，但同時也為一些企業(yè)帶來機會，因為國外的計算機處理技術(shù)要想進入中國市場，首先也是要解決中文分詞問題。在中文研究方面，相比外國人來說，中國人有十分明顯的優(yōu)勢。 分詞準確性對搜索引擎來說十分重要，但如果分詞速度太慢，即使準確性再高，對于搜索引擎來說也是不可用的，因為搜索引擎需要處理數(shù)以億計的網(wǎng)頁，如果分詞耗用的時間過長，會嚴重影響搜索引擎內(nèi)容更新的速度。因此對于搜索引擎來說，分詞的準確性和速度，二者都需要達到很高的要求。研究中文分詞的大多是科研院校，清華、北大、哈工大、中科院、北京語言學院、山西大學、東北大學、IBM研究院、微軟中國研究院等都有自己的研究隊伍，而真正專業(yè)研究中文分詞的商業(yè)公司除了海量科技以外，幾乎沒有了�？蒲性盒Ｑ芯康募夹g(shù)，大部分不能很快產(chǎn)品化，而一個專業(yè)公司的力量畢竟有限，看來中文分詞技術(shù)要想更好的服務于更多的產(chǎn)品，還有很長一段路。

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