百度中文分词接口_中文分词最大匹配算法_中文分词技术(中文分词原理)

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中文分词技术(中文分词原理)

一、为什么要进行中文分词？

词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，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，因此，中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。

Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。

二、中文分词技术的分类

我们讨论的分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。

第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的文本的分词处理。第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。

下面简要介绍几种常用方法:

1）．逐词遍历法。

逐词遍历法将词典中的所有词按由长到短的顺序在文章中逐字搜索,直至文章结束。也就是说,不管文章有多短,词典有多大,都要将词典遍历一遍。这种方法效率比较低，大一点的系统一般都不使用。

2）．基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法）

这种方法按照一定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。识别出一个词，根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配。根据不同长度优先匹配的情况，分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配。根据与词性标注过程是否相结合，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。常用的方法如下：

（一）最大正向匹配法(ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＭＭ法。其基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。若字典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理……如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。这样就完成了一轮匹配，然后取下一个i字字串进行匹配处理，直到文档被扫描完为止。

其算法描述如下：

(1)初始化当前位置计数器，置为0；

(2)从当前计数器开始，取前2i个字符作为匹配字段，直到文档结束；

(3)如果匹配字段长度不为0，则查找词典中与之等长的作匹配处理。

如果匹配成功，

则，

a)把这个匹配字段作为一个词切分出来，放入分词统计表中；

b)把当前位置计数器的值加上匹配字段的长度；

c)跳转到步骤2);

否则

a)如果匹配字段的最后一个字符为汉字字符，

则

①把匹配字段的最后一个字去掉；

②匹配字段长度减2；

否则

①把匹配字段的最后一个字节去掉；

②匹配字段长度减1；

b)跳转至步骤3）；

否则

a)如果匹配字段的最后一个字符为汉字字符，

则当前位置计数器的值加2；

否则当前位置计数器的值加1；

b)跳转到步骤2)。

（二）逆向最大匹配法(ＲｅｖｅｒｓｅＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＲＭＭ法。ＲＭＭ法的基本原理与ＭＭ法相同,不同的是分词切分的方向与MM法相反，而且使用的分词辞典也不同。逆向最大匹配法从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的2i个字符（i字字串）作为匹配字段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的一个字，继续匹配。相应地，它使用的分词词典是逆序词典，其中的每个词条都将按逆序方式存放，。在实际处理时，先将文档进行倒排处理，生成逆序文档。然后，根据逆序词典，对逆序文档用正向最大匹配法处理即可。

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