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中文分词词汇树一、引言中文分词是自然语言处理中一个重要的任务，它将一个连续的中文文本切分成一个个独立的词语。
中文的特点是没有明确的词与词之间的分隔符，因此进行中文分词是非常具有挑战性的。
在中文分词中，构建词汇树是一种常见的方法，它能够对中文文本进行高效且准确的分词。
二、词汇树的基本概念词汇树是一种有向图结构，它由中文文本的各个分词构成。
词汇树的根节点对应于整个中文文本，每个非叶子节点对应于一个分词，叶子节点对应于最小的词语单位。
通过构建词汇树，可以将中文文本切分成合适的词语。
三、构建词汇树的算法构建词汇树的算法通常包括以下几个步骤：1. 预处理首先将中文文本进行预处理，例如去除停用词、特殊符号等。
这样可以减少词汇树的大小和复杂度，同时提高分词的准确性。
2. 切分词语将预处理后的中文文本切分成一个个词语。
常用的切分方法包括最大匹配法、最小匹配法、正向最大匹配法、逆向最大匹配法等。
这些方法根据字典和统计信息来确定最佳的切分点。
3. 构建词汇树根据切分得到的词语，构建词汇树。
每个词语都作为一个节点，节点之间通过边连接。
通过构建词汇树，可以将中文文本的分词关系形象地表示出来。
4. 优化词汇树词汇树的构建可能会存在一些问题，例如歧义切分、长词切分等。
通过对词汇树进行优化，可以提高分词的准确性。
常用的优化方法包括使用统计模型、语言模型等。
四、应用领域词汇树在自然语言处理的许多领域都有广泛的应用，例如信息检索、机器翻译、文本分类、文本匹配等。
在这些应用中，中文分词是一个重要的预处理步骤，构建词汇树能够为后续的处理提供准确的输入。
五、词汇树的挑战与展望尽管词汇树在中文分词中取得了很好的效果，但仍然存在一些挑战。
例如，一些词语的切分需要依赖上下文信息，传统的词汇树构建方法难以捕捉这种信息。
因此，如何提高词汇树的准确性和鲁棒性是未来的研究方向。
另外，随着人工智能的发展，深度学习在中文分词中的应用越来越受关注。
深度学习模型能够利用大量的数据进行训练，从而得到更准确的分词结果。
中文分词相关技术简介目前对汉语分词方法的研究主要有三个方面：基于规则的分词方法、基于统计的分词方法和基于理解的分词方法。
基于规则的分词方法基于规则的分词方法，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)。
常用的方法：最小匹配算法(Minimum Matching)，正向(逆向)最大匹配法(Maximum Matching)，逐字匹配算法,神经网络法、联想一回溯法，基于N-最短路径分词算法,以及可以相互组合，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等。
目前机械式分词占主流地位的是正向最大匹配法和逆向最大匹配法。
◆最小匹配算法在所有的分词算法中，最早研究的是最小匹配算法(Minimum Matching)，该算法从待比较字符串左边开始比较，先取前两个字符组成的字段与词典中的词进行比较，如果词典中有该词，则分出此词，继续从第三个字符开始取两个字符组成的字段进行比较，如果没有匹配到，则取前3个字符串组成的字段进行比较，依次类推，直到取的字符串的长度等于预先设定的阈值，如果还没有匹配成功，则从待处理字串的第二个字符开始比较，如此循环。
例如，"如果还没有匹配成功"，取出左边两个字组成的字段与词典进行比较，分出"如果"；再从"还"开始，取"还没"，字典中没有此词，继续取"还没有"，依次取到字段"还没有匹配"(假设阈值为5)，然后从"没"开始，取"没有"，如此循环直到字符串末尾为止。
这种方法的优点是速度快，但是准确率却不是很高，比如待处理字符串为"中华人民共和国"，此匹配算法分出的结果为：中华、人民、共和国，因此该方法基本上已经不被采用。
《汉语分词的主要技术及其应用展望》一、汉语自动分词的提出词具有语音、语义和结构三大特征，其语义特征表现在必须具备一定的意义，表明客观现实中的某一事物的性质、特征、行为和关系等，没有意义的词是不存在的。
词里包含有两种不同性质的意义：词汇意义和语法意义。
词的结构特征表现在词在结构上是一个不可分割的整体，其意义不是它的几个构成成分（如果存在的话）的意义的简单总和。
人们在阅读时，大脑有一个模糊的分词过程，它是与视觉到声音的转换和语义理解交叉或同时进行的，并以语感的形式体现出来，由于文化修养和知识水平的差异，不同的人对词和非词，词和词组的预感差别很大。
因而人工分词的同一性得不到保证。
北京航空学院曾做过一个实验，三十余个具有高中文化水平的青年对五百字的一个语言材料人工分词，同一率只有50%左右。
在大篇文字材料处理时，人工分词不仅速度慢，长时间单调枯燥工作也使错误切分次数大大增加。
这些都表明人工分词不能满足汉字处理现代化的要求，但要对书面汉语实现计算机自动分词，并非易事，这与汉语特性有很大关系。
与印欧语系相比，现代汉语至少在四个方面于分词不利：第一，汉语的词不分写，而且词无明确的形态标志，这给计算机进行汉语的词法分析带来一大障碍。
其次，汉语是一种无形态变化的分析型语言，缺乏明显的句法形式标记，其语法主要靠虚词和不同的词序来实现。
第三，汉语的形态不发达，增加了语言的表层结构对语义的依赖性，所以，汉语句子成分的语法作用强烈依赖于该成分的意义。
第四，汉语构词具有极大的灵活性和自由性。
只要词汇意义和语言习惯允许，就能组合起来，没有限制。
如果在自动分词处理时，既不进行语法分析，也不进行语义理解，只是机械的匹配比较，那很容易实现，但必然会出现许多错误切分，而要提高分词精度，就必须进行语法分析和语义理解，于是就引发了一系列耐人寻味的问题。
汉语词自动切分是计算机中文信息处理的第一步，也是计算机科学界、语言文字学界以及信息管理学界所面临的挑战性难题，这一“瓶颈”的解决是计算机自然语言理解、人工智能、信息检索、机器翻译和自动文摘等领域突破的关键, 长期以来一直困扰着这一研究领域的许多专家学者。
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大规模文本的分词处理。
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。
浅谈百度分词与关键词匹配度的优化方法百度分词技术一直是一门学问。
对于搜索词，百度会不会进行分词，怎么分词，会影响到我们确立目标关键词及关键词排名优化的效果。
掌握好分析技术，可以提高关键词语搜索词的匹配度，从而提高网站的排名，获得精准的流量。
对于百度分词，我们需要了解百度是怎么分词，以及如何利用好分词技术来选择目标关键词。
百度是如何进行分词的对于搜索词，首先要判断百度会不会进行分词。
简单的专有名词，如“网站”“手机”“医院”这样的词肯定不会分来。
3字词如“好手机”，我们通过搜索结果来看一下可见百度也没有进行分词。
搜索其他的3字词，百度也几乎没有分词，可见3个字一下的搜索词基本都是完全匹配的。
下面对4个字的词进行搜索，“婚纱摄影”。
笔者看了前3页的搜索结果，发现从上图中可以看出百度已经对这个词就行了分词，分为“婚纱摄影”，“婚纱”，“摄影”这3个词。
从用户搜索词的匹配度来看，先从匹配度最高的词“婚纱摄影”来排序。
4个字的词百度已经进行了分词，对于更多字的搜索词，百度分词时采用的组合也会更多。
百度分词对关键词排名优化的影响通过搜索关键词，发现搜索结果的排序是按照对于搜索词的匹配程度来排序。
不管一个词有多长，百度最开始一定是按照完全匹配来查找的。
如可以搜索一篇文章的标题，搜索的第一个结果肯定是这篇文章。
匹配度越高的词，排名结果越靠前。
按照匹配度来区分的话，可以分为完全匹配和不完全匹配。
完全匹配的关键词，我们一般可以设定为网站的目标关键词，由于完全匹配，可以达到搜索的最精准。
目标关键词的设定保证精准简单，并且直观的体现在网站的标题上，精准体现。
不完全匹配的关键词，因为网站的标题，关键词、描述都是有限的，所以不能保证所有关键词都是完全匹配的。
不能完全匹配，只能分词。
在长尾词的优化上，可以使用更多的不完全匹配，这样的方法不在于精而在于量上。
百度分词技术还有很多学问，笔者也只是略懂皮毛，本篇文章只是告诉大家根据百度分词，掌握利用关键词匹配度的方法来进行优化会起到事半功倍的效果。
简易中文分词中文分词是指将连续的汉字序列切分成一个个词语的任务，是中文自然语言处理领域中非常重要的任务之一。
中文分词在文本处理、机器翻译、信息检索等应用中起着至关重要的作用。
下面将介绍中文分词的基本概念、算法以及一些常见的分词工具。
一、中文分词的基本概念中文分词的目标是将一个句子或一个文本按照词语的粒度进行切分，得到一个词语序列。
中文分词的挑战在于中文没有像英文那样使用空格来分隔单词，而且往往存在词语之间重叠的情况，如“千万”、“怎么办”等。
因此，中文分词需要结合词典、规则以及统计等方法来解决这些问题。
1.词语的定义在中文分词中，词语的定义往往是基于语言学的角度，即在语义上具有一定完整含义的最小语言单位。
词语可以是单个汉字，也可以是由多个汉字组成的词组。
例如，“中国”、“人民”、“共和国”等都是一个词语。
2.分词的准则中文分词的准则主要包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向最大匹配法等。
正向最大匹配法是从左到右将句子进行扫描，每次选择最长的词语作为分词结果；逆向最大匹配法与正向最大匹配法相反，从右到左进行扫描；双向最大匹配法则是将正向和逆向两个方向的结果进行比较，选择最优的分词结果。
这些方法都是基于词典进行匹配的。
3.未登录词的处理未登录词是指在词典中没有出现的词语，比如一些新词、专有名词等。
处理未登录词是中文分词中的一个难点，可以通过统计、规则以及机器学习等方法进行处理。
二、中文分词的常见算法和方法1.基于词典的分词算法基于词典的分词算法是指利用已有的词典对文本进行匹配，找出其中的词语作为分词结果。
基于词典的方法包括正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配等。
这些方法的优点是简单高效，但对于未登录词的处理较为困难。
2.基于统计的分词算法基于统计的分词算法是指利用已有的大规模语料库进行统计，通过分析词语的频率、邻接关系等信息来进行分词。
常用的统计方法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、最大熵模型（Maximum Entropy Model，MEM）、条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
中文分词案例中文分词是自然语言处理中的一个重要任务，其目的是将连续的中文文本切分成单个的词语。
中文分词在很多应用中都起到了关键作用，例如机器翻译、信息检索、文本分类等。
本文将以中文分词案例为题，介绍一些常用的中文分词方法和工具。
一、基于规则的中文分词方法1. 正向最大匹配法（Maximum Matching, MM）：该方法从左到右扫描文本，从词典中找出最长的词进行匹配，然后将该词从文本中删除。
重复这个过程，直到文本被切分完毕。
2. 逆向最大匹配法（Reverse Maximum Matching, RMM）：与正向最大匹配法相反，该方法从右到左扫描文本，从词典中找出最长的词进行匹配，然后将该词从文本中删除。
重复这个过程，直到文本被切分完毕。
3. 双向最大匹配法（Bidirectional Maximum Matching, BMM）：该方法同时使用正向最大匹配和逆向最大匹配两种方法，然后选择切分结果最少的作为最终结果。
二、基于统计的中文分词方法1. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）：该方法将中文分词问题转化为一个序列标注问题，通过训练一个隐马尔可夫模型来预测每个字的标签，进而切分文本。
2. 条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）：与隐马尔可夫模型类似，该方法也是通过训练一个条件随机场模型来预测每个字的标签，进而切分文本。
三、基于深度学习的中文分词方法1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：该方法通过使用卷积层和池化层来提取文本特征，然后使用全连接层进行分类，从而实现中文分词。
2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：该方法通过使用循环层来捕捉文本的时序信息，从而实现中文分词。
四、中文分词工具1. 结巴分词：结巴分词是一个基于Python的中文分词工具，它采用了一种综合了基于规则和基于统计的分词方法，具有较高的准确性和速度。
文本分词的方法
宝子，今天咱来唠唠文本分词这事儿。
一、基于词典的分词方法。
这就像是查字典一样。
把文本里的词和预先准备好的词典里的词去匹配。
比如说有个大词典，里面啥词都有。
当遇到一个句子，就从前往后看，能在词典里找到的最长的词就先分出来。
就像“我爱北京天安门”，“我”“爱”“北京”“天安门”这些词都在词典里，就这么一个个分开啦。
这种方法简单直接，就像按图索骥，不过呢，要是遇到一些新词，像现在流行的网络新词“yyds”之类的，词典里没有，那就可能分错或者分不开喽。
二、统计机器学习分词方法。
这个就有点小高级啦。
它是通过统计大量的文本数据来学习词的模式。
比如说，在很多文章里，“我们”这个词总是一起出现，那机器就会学习到这个规律。
它会计算每个字组合成词的概率。
就像猜谜语一样，根据概率来判断哪些字应该组成一个词。
这种方法的好处是能处理一些没在词典里的词，但是呢，它需要大量的数据来训练，就像一个小孩要吃很多东西才能长大变强一样。
而且有时候也会有一些小错误，毕竟数据有时候也会骗人嘛。
三、深度学习分词方法。
哇哦，这可是个很厉害的家伙。
深度学习模型就像一个超级大脑。
它会自动学习文本中的特征。
比如用神经网络，它有好多层，就像一个超级复杂的迷宫。
文本从一头进去，经过层层的计算，最后输出分词结果。
这种方法很强大，能处理各种复杂的情况。
但是呢，它就像一个超级跑车，需要很强大的计算资源，而且模型训练起来也比较复杂。
不过一旦训练好了，效果那是杠杠的。
[⾃然语⾔处理]中⽂分词技术背景最近接触到了⼀些NLP⽅⾯的东西，感觉还蛮有意思的，本⽂写⼀下分词技术。
分词是⾃然语⾔处理的基础，如果不采⽤恰当的分词技术，直接将⼀个⼀个汉字输⼊，不仅时间复杂度会⾮常⾼，⽽且准确度不⾏。
⽐如：“东北⼤学”若直接拆分，会和“北⼤”相关联，但其实没有意义。
有没有英⽂分词？西⽅⽂字天然地通过空格来将句⼦分割成词语，因此⼀般不需要分词。
但是东⽅⽂字往往没有天然形成的分隔符，因此需要将中⽂进⾏分词。
中⽂分词的理论基础⽬前中⽂分词都是基于三种⽅法：基于词典的⽅法、基于统计的⽅法、基于机器学习的⽅法。
基于词典的⽅法该⽅法的基础很容易理解，就是实现给定⼀个词库，然后通过某种匹配⼿段将⽂本和词库⾥边的词进⾏匹配，从⽽实现分词的效果。
最常见的匹配⼿段是最⼤正向匹配，该⽅法顾名思义，就是从左到右依次扫描，将能够匹配到的最长的词作为⼀个分出来的单词。
该⽅法的明显缺点是会产⽣歧义。
例如：“南京市长江⼤桥”会被分成“南京市长/江/⼤桥”。
鉴于此状况，⼜有学者提出了最⼤逆向匹配，就是反过来从右到左进⾏匹配，如“南京市长江⼤桥”就会被分割为“南京市/长江⼤桥”。
这是正确的。
汉语中偏正结构的语法较多，总体上逆向匹配的正确率更⾼点。
另外还有⼀种⽅法叫做双向匹配法，就是把上述两种⽅法⼀起⽤。
如果正向和反向的分词结果⼀样，那就认为是正确的，否则再选取⼀些规则重新判别。
基于词典的⽅法，优点在于速度快，简单易于理解。
但是缺点在于只能解决有限程度上的歧义，⽽且如果词库过⼤，则歧义更为严重。
基于统计的⽅法该⽅法的⽬的是为了解决歧义的。
该⽅法⾸先将⽂本全分割，也就是将⽂本的所有可能的分割⽅法全部穷尽，然后构造⼀个⽆环图。
然后计算从开始到结束那条路的概率最⼤，那么哪条路就是分词结果。
计算概率的⽅法是：对于⼀个中⽂字符串“a1a2a3...an”如何正确的⽤词语c1,c2..cm表⽰就是中⽂分词的任务，也就是说我们要去找寻P(c1c2..cm)最⼤的分词，按照马尔科夫链的想法就是说我们就是求P(c1)*P(c1|c2)*P(c1c2|c3)*...P(c1c2...cm-1|cm)最⼤。
自然语言处理技术中的中文分词研究
中文分词是自然语言处理技术中的重要研究领域之一，其目的是将连
续的中文文本切分成有意义的词语或词组。
中文分词的研究主要包括以下几个方面：
1.词典匹配法：基于预先构建的词典，通过匹配文本中的词语来进行
分词。
这种方法简单快速，但对新词和歧义词处理效果较差。
2.基于统计的方法：通过分析大规模语料库中的统计信息，例如词频、互信息等，来确定词语的切分边界。
这种方法能够较好地处理新词和歧义词，但对于上下文信息的利用较少。
3.基于规则的方法：根据语法规则和语义规则，在语料库中可以找到
一些固定模式的词语，通过应用规则来进行分词。
这种方法需要较多的人
工设计和维护规则，对语言的灵活性要求较高。
4. 基于机器学习的方法：通过构建分词模型，利用机器学习算法自
动学习分词规则。
常用的机器学习方法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）等。
这种方法能够较好地利用上下文信息进行分词，具有较高的准确性。
当前，中文分词的研究趋势主要集中在深度学习方法上，如循环神经
网络（Recurrent Neural Networks，RNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。
这些方法在大规模语料库上进行训练，
能够学习到更多的上下文信息，提高分词的准确性和鲁棒性。
此外，中文分词还面临一些挑战，如新词识别、歧义消解、命名实体识别等。
未来的研究方向主要包括结合多种方法进行分词、跨语言分词、领域自适应分词等。
中文分词的三种方法
中文分词是对汉字序列进行切分和标注的过程，是许多中文文本处理任务的基础。
目前常用的中文分词方法主要有基于词典的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
基于词典的方法是根据预先构建的词典对文本进行分词。
该方法将文本与词典中的词进行匹配，从而得到分词结果。
优点是准确率较高，但缺点是对新词或专业术语的处理效果不佳。
基于统计的方法是通过建立语言模型来实现分词。
该方法使用大量的标注语料训练模型，通过统计词语之间的频率和概率来确定分词结果。
优点是对新词的处理有一定的鲁棒性，但缺点是对歧义性词语的处理效果有限。
基于深度学习的方法是利用神经网络模型进行分词。
该方法通过训练模型学习词语与其上下文之间的依赖关系，从而实现分词。
优点是对新词的处理效果较好，且具有较强的泛化能力，但缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
综上所述，中文分词的三种方法各自具有不同的优缺点。
在实际应用中，可以根据任务需求和资源条件选择合适的方法进行处理。
例如，在自然语言处理领域，基于深度学习的方法在大规模数据集的训练下可以取得较好的效果，可以应用于机器翻译、文本分类等任务。
而基于词典的方法可以适用于某些特定领域的文本，如医药领
域或法律领域，因为这些领域往往有丰富的专业词汇和术语。
基于统计的方法则可以在较为通用的文本处理任务中使用，如情感分析、信息抽取等。
总之，中文分词方法的选择应根据具体任务和数据特点进行灵活调整，以期获得更好的处理效果。
中文分词的三种方法(一)中文分词的三种中文分词是指将一段中文文本划分为一个个有实际意义的词语的过程，是自然语言处理领域中的一项基本技术。
中文分词技术对于机器翻译、信息检索等任务非常重要。
本文介绍中文分词的三种方法。
基于词典的分词方法基于词典的分词方法是将一段文本中的每个字按照词典中的词语进行匹配，将匹配到的词作为分词结果。
这种方法的优点是分词速度快，但缺点是无法解决新词和歧义词的问题。
常见的基于词典的分词器有哈工大的LTP、清华大学的THULAC等。
基于统计的分词方法基于统计的分词方法是通过对大规模语料库的训练，学习每个字在不同位置上出现的概率来判断一个字是否为词语的一部分。
这种方法能够较好地解决新词和歧义词的问题，但对于生僻词和低频词表现不够理想。
常见的基于统计的分词器有结巴分词、斯坦福分词器等。
基于深度学习的分词方法基于深度学习的分词方法是通过神经网络对中文分词模型进行训练，来获取词语的内部表示。
这种方法的优点是对于生僻词和低频词的表现较好，但需要大量的标注数据和计算资源。
常见的基于深度学习的分词器有哈工大的BERT分词器、清华大学的BERT-wwm分词器等。
以上是中文分词的三种方法，选择哪种方法需要根据实际应用场景和需求进行评估。
接下来，我们将对三种方法进行进一步的详细说明。
基于词典的分词方法基于词典的分词方法是最简单的一种方法。
它主要针对的是已经存在于词典中的单词进行分词。
这种方法需要一个词典，并且在分词时将文本与词典进行匹配。
若匹配上，则将其作为一个完整的单词，否则就将该文本认为是单字成词。
由于它只需要匹配词典，所以速度也是比较快的。
在中文分词中，“哈工大LTP分词器”是基于词典的分词工具之一。
基于统计的分词方法基于统计的分词方法是一种基于自然语言处理技术的分词方法。
其主要思路是统计每个字在不同位置出现的概率以及不同字的组合出现的概率。
可以通过训练一个模型来预测哪些字符可以拼接成一个词语。
中⽂分词中的难题！分词中的难题 有了成熟的分词算法，是否就能容易的解决中⽂分词的问题呢？事实远⾮如此。
中⽂是⼀种⼗分复杂的语⾔，让计算机理解中⽂语⾔更是困难。
在中⽂分词过程中，有两⼤难题⼀直没有完全突破。
1、歧义识别 歧义是指同样的⼀句话，可能有两种或者更多的切分⽅法。
主要的歧义有两种：交集型歧义和组合型歧义，例如：表⾯的，因为“表⾯”和“⾯的”都是词，那么这个短语就可以分成“表⾯的”和“表⾯的”。
这种称为交集型歧义（交叉歧义）。
像这种交集型歧义⼗分常见，前⾯举的“和服”的例⼦，其实就是因为交集型歧义引起的错误。
“化妆和服装”可以分成“化妆和服装”或者“化妆和服装”。
由于没有⼈的知识去理解，计算机很难知道到底哪个⽅案正确。
交集型歧义相对组合型歧义来说是还算⽐较容易处理，组合型歧义就必需根据整个句⼦来判断了。
例如，在句⼦“这个门把⼿坏了”中，“把⼿”是个词，但在句⼦“请把⼿拿开”中，“把⼿”就不是⼀个词；在句⼦“将军任命了⼀名中将”中，“中将”是个词，但在句⼦“产量三年中将增长两倍”中，“中将”就不再是词。
这些词计算机⼜如何去识别? 如果交集型歧义和组合型歧义计算机都能解决的话，在歧义中还有⼀个难题，是真歧义。
真歧义意思是给出⼀句话，由⼈去判断也不知道哪个应该是词，哪个应该不是词。
例如：“乒乓球拍卖完了”，可以切分成“乒乓球拍卖完了”、也可切分成“乒乓球拍卖完了”，如果没有上下⽂其他的句⼦，恐怕谁也不知道“拍卖”在这⾥算不算⼀个词。
2、新词识别 命名实体（⼈名、地名）、新词，专业术语称为未登录词。
也就是那些在分词词典中没有收录，但⼜确实能称为词的那些词。
最典型的是⼈名，⼈可以很容易理解。
句⼦“王军虎去⼴州了”中，“王军虎”是个词，因为是⼀个⼈的名字，但要是让计算机去识别就困难了。
如果把“王军虎”做为⼀个词收录到字典中去，全世界有那么多名字，⽽且每时每刻都有新增的⼈名，收录这些⼈名本⾝就是⼀项既不划算⼜巨⼤的⼯程。
百度中文分词技巧
什么是中文分词？我们都知道，英文句子都是由一个一个单词按空格分开组成，所以在分词方面就方便多了，但我们中文是一个一个汉字连接而成，所以相对来说是比较复杂的。
中文分词指的是将一个汉语句子切分成一个一个单独的词，按照一定的规则重新组合成词序列的过程。
这个也称做“中文切词”。
分词对于搜索引擎有着很大的作用，是文本挖掘的基础，可以帮助程序自动识别语句的含义，以达到搜索结果的高度匹配，分词的质量直接影响了搜索结果的精确度。
目前搜索引擎分词的方法主要通过字典匹配和统计学两种方法。
一、基于字典匹配的分词方法
这种方法首先得有一个超大的字典，也就是分词索引库，然后按照一定的规则将待分词的字符串与分词库中的词进行匹配，若找到某个词语，则匹配成功，这种匹配有分以下四种方式：
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）
通常，搜索引擎会采用多种方式组合使用。
但这种方式也同样给搜索引擎带来了难道，比如对于歧义的处理（关键是我们汉语的博大精深啊），为了提高匹配的准确率，搜索引擎还会模拟人对句子的理解，达到识别词语的效果。
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。
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，当然我们的搜索引擎也在不断进步。
二、基于统计的分词方法
虽然分词字典解决了很多问题，但还是远远不够的，搜索引擎还要具备不断的发现新的词语的能力，通过计算词语相邻出现的概率来确定是否是一个单独的词语。
所以，掌握的上下文越多，对句子的理解就越准确，分词也越精确。
举个例子说，“搜索引擎优化”，在字典中匹配出来可能是：搜索/引擎/优化、搜/索引/擎/优化，但经过后期的概率计算，发现“搜索引擎优化”在上下文相邻出现的次数非常多，那么基于统计就会将这个词语也加入进分词索引库。
关于这点我在《关于电商与圈的分词测试》就是同样的一个例子。
中文分词的应用分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。
因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。
参考文档及网站:
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