基于两字词簇的汉语快速自动分词算法

汉语自动分词算法综述2006年第4期福建电脑汉语自动分词算法综述瞿锋,陈纪元r冀士=母计车机牛与矬长学江苏苏州21f^)【摘要】:本文对目前已有的各种中文自动分词的算法,采用的模型,数据结构等方面进行了分析,比较,探讨了它们的优缺点,并指出了今后的研究方向.【关键词】:自动分词,算法模型.查全率,壶准率1.引言汉语与英语不同,英文文本是小字符集上的词串,而汉语是大字符集上的字串.汉语的句子不同于英文句子.英文单词之间有间隔.汉语文本中词与词之间没有明确的分隔标记.而是连续的汉字串.词是构成句子的基本单位.若要计算机智能地理解汉语中的每一句话.则必须让计算机明白该句子的各个词的含义.也就是说需要计算机智能地把每一句话.都把词正确地切分出来.才不会造成理解上的偏差.因而可以说汉语自动分词技术.是所有的中文信息处理应用系统中共同的,基础性的工作.对象语音识别,语音合成,文本校对,信息检索和机器翻译等等后续的高级应用.都有根本性的指导意义.显而易见.自动识别词边界.将汉字串切分为正确的词串的汉语分词问题无疑是实现中文信息处理的各项任务的首要问题.基于以上的一些情况.本文主要探讨了计算机智能地对汉语文本自动切分词的种种算法,模型.分析了其中的优缺点.并对今后的工作提出指导2.问题描述2.1系统任务汉语的语素和单字词.合成词和短语之问没有清晰的界限.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(C.C:C….C).输出是汉语的词串(w.Ww,……w),这里.w;可以是单字词也可以是多字词.在这个过程中.我们所要解决的一个主要问题就是.建立一个标准的分词系统词表.有一个权威的分词词表作为分词依据.很可惜,到目前为止,我们还没有.另外一个主要问题就是切分规范和消歧.这方面.虽然还没有出现一个百分之百完美的切分消歧算法.但是已经出现了很多比较好的,具有实际使用价值的算法汉语中歧义切分字段最主要有下面两中类型:交集型歧义字段:在字段AJB中,AJEW,且JB∈W,则称AJB为交集型歧义字段.其中A.J.B为字串,W为词表.组合型歧义字段:在字段AB中.ABEW.AEW,BEW,则称为组合型歧义字段.其中A.B为字串,W为词表.组合型歧义字段又称为多义型歧义字段或覆盖型歧义字段2.2评估方法因为汉语是一种粘结性的语言.因此要一致性地确定词的切分界限是困难的.为了定量地分析和表达系统的切分性能.一般将英语语法分析的有关评价标准应用于汉语的词法分析.主要的分词性能指标有两个:查全率R(RecaU)和查准率P(Preci. sion)[1].假设语料库中待切分的词总数为Scop,系统切分的词总数为Ssum,系统切分的匹配词数为M,则查全率和查准率分别定义如下:R=M,SP=M/s删查全率和查准率反映了分类质量的两个不同方面.两者必须综合考虑,不可偏废.3.分词技术3.1算法模型目前.中文分词算法可分为两类.基于规则的分词算法(大多数中文分词算法都属于此类)和基于语料库的分词算法.对于基于规则的分词算法的计算模型.均是采用概率论中的N一1阶马尔可夫过程(有N—gram.Bi—gram,Tri—gram.etc..).隐马尔可夫模型(HMM)和通信中的信道噪声模型.当然.这些模型最后都归结为计算词频的统计信息.也就是基于概率论的算法.对于基于语料库的分词算法.目前还没有看到一个很好的模型.3.2分词算法现有的中文分词算法主要有:正向最大匹配,逆向最大匹配.逐词遍历.设立切分标志,最佳匹配.有穷多层次列举,词频统计.邻接约束.专家系统.最少分词.神经元网络,Viterbi算法,演化算法.等等.上述算法中,除了演化算法和部分神经元网络属于基于语料库的分词算法外.其它都应算是基于规则的算法. 下面.就对一些最主要的分词算法做一些比较分析:f11最大正向匹配法r21该算法通常称为MM法.其基本思想为:设D为切分参考字典.Max表示为D中的最大词长.Str为待切分的句子或字串, MM法是每次从S中取出长度为Max的一个子串(假设Str长度大于Max.当小于Max时.则取出整个字串).把该子串与与D 中的词进行匹配.若成功,则该子串为词.指针后移Max个汉字后继续匹配.若不成功,则把该字串最后一个字去掉.再与D中的词匹配.如此匹配下去.直至匹配成功或至该串只剩一个字为止(表示该字可当做词.可在该字后面开始切分).该切分算法优点是执行起来简单.不需要任何的词法,句法,语义知识.没有很复杂的数据结构.唯一的要求就是必须有一个很强大的匹配字典D.缺点是不能很好地解决歧义问题.不能认识新词.根据分析.匹配的错误率为1/169.f21逆向最大匹配法r'-i该算法通常称为RMM算法(ReverseMaximumMatching Method).该算法的基本原理与MM算法一样,不同的是分词的扫描方向.它从右至左取子串进行匹配.对于一个字串/句子Str, 从右边往左取Max个汉字(若字串小于Max,则取整个字串).与D中进行匹配.若匹配.指针往前移.再取Max个字串.直至第一个字为止.若不匹配.则去除最左边的字.再进行匹配,直至最右边的词(n个字,n>=1)被匹配出.然后,指针往前移n个字.再取Max个字串,如此往复,直至该Str串全部被切分出.该切分算法与MM算法一样.优点很明显,实现简单,不需很多的词法,句法,语义的知识.但同样必须要有一个功能强大的匹配字典D. 缺点也是不能很好地解决歧义问题.不能切分新词.根据统计分析.RMM切分算法比MM算法有更高的切分正确率.切分错误率减小到1/245.上述两种切分法应可算是分词中最基本的两种切分算法了.很多的后续改进的切分法都是以这两种为基础,再加一些其他的消歧算法而形成的.f3113主词算法+Viterbi搜索算法(N—gram模型)与上述两种算法不同,该算法不需要预先配备一个功能强大的切分字典.而是自己本身采用自组词算法一一种基于字符(对汉字来说就是单字)统计频度自组词算法.该方法只需统计24福建电脑2006年第4期单字同现频度.系统可根据单字同现频度.从语料库中自动,动态地生成分词词典这样的分词词典能较好地反映分词对象领域的特有词汇.它具有占用系统存储空间小,处理效率高,实现比较容易.同时通过利用频度库中词的信息所隐含的汉语语言知识(如语法,句法等)进一步提高查准率.在生成分词词典后.就可以采用Viterbi算法来进行分词.在N—gram模型中,考虑某个汉字串C.C2C,C…C时.第n个字符C的出现只与其前面的n一1(n>=1)个字符有关.与每个字符位置相关连的状态有两种,记为S和NO—S.S表示某个切分的开始位置,而NO—S则相反.一种前向计算给出在字符串中每个位置的可能性(其中K>=2):Pm-~(CLCa…ck)=I玎laI(PN=(cl…c卜I)'p(CdCi4CiO'(c1."c1)'p(Cd<d> C¨))P5(CIc2...)=m"(P^0Cl...C~-L)p(<d>lCk~Ck.L)p(CklCk-L<d>)'Ps(cJ (1)'p((d>I(d>c¨)'p(CklC~.I(d>))其中P如O=p(ctI))P如.)=口0由上述可以看出.利用Viterbi算法进行最优路径搜索来分词.可以在一定程度上消除分词歧义.(4)覆盖歧义检测法+N—gram模型pl覆盖歧义检测法采用"长词优先"的原则.能够检测所有的交叉歧义,同时忽略所有的覆盖歧义.它输出的切分路径集称为最大无覆盖歧义切分路径集.此集合满足如下条件:在给定词典的条件下.一个句子的所有切分路径构成一个集合P.它必然存在一个不包含覆盖歧义的切分路径的子集合O属于P.而对于任给句子的一种切分路径XEP,都能找到一种切分路径yEQ.使得Y与x之间只存在覆盖歧义而不存在交叉歧义.其中.摄大无覆盖歧义切分路径集的意思就是如果向该集合当中加入一种不属于该集合的切分路径.则此切分路径必然和集合中的一种切分路径存在覆盖歧义;而如果从此集合中删除一种切分路径.必然会导致句子的一些切分路径无法在该集合中找到与之只存在覆盖歧义而不存在交叉歧义的切分路径由此可见,对于不存在交叉歧义的句子,其最大无覆盖歧义切分路径集中只存在一种切分路径.而对于存在交叉歧义的句子,其最大无覆盖歧义切分路径集中存在多种切分路径.此时就存在消歧的问题,就需要利用其它的算法来进行选择.达到消歧的目的.典型的是选择统计语言模型(N—gram).这里,在消歧时也采用了N—gram模型.但与算法3不同的是,这里我们可以进一步把N—gram模型再进行细化.分别细化成U—gram,Bi-gram,Tri-gram等三中不同的模型.并用模型的复杂度这一可量化值做阈值.对这三种不同的子模型进行消歧比较.另外,在采用N—gram模型时.需要有已切分成词序列的汉语语料,覆盖歧义检测法不能输出唯一的结果.故还需要利用其它的切分方法得到初始已切分语料.比如RMM法.演化算法14]上述的几种算法都是基于规则的分词算法.是基于概率论的N—gram模型或其变异.这些算法的一个缺点就是会丢失小概率事件.这里提到的演化算法是源于对人们分词过程的模拟.特点是不依赖任何显式的语言规则和接续对信息.而只依据已标注语料库中的隐式语言规则和接续对信息.谈算法基本框架为:建立系统评价知识U初始化种群(Initi0p(P0p)):UWhile((notHnished(Pop)Ine(IAY~nemtionGount);种群进化(Evolving(P0p)):种群评估(Ev且lunting(P0p));end;Uon-Count))dobeginWriteResult;对于建立系统评价知识库.实际上就是一个词到句子的倒排索引.把已标识的语料库中的所有语句装入语句链条,顺序扫描语句链表.从中抽取单词,建立倒排索引.初始化种群就是对欲处理的语料按照算法要求做初始化.并在初始种群中加入一些特殊的初始个体:全零,全一,仅有一位为一,等等.种群进化:采用类似"队列演化"的进化策略来进行变异.每次进化时.前几名不变,对前一半的除前几名之外的个体,让其自身变异.由第一名自身变异产生的后代来取代后一半的个体. 种群评估:尽量找到最少的句子.且这些句子的词语结构与该候选分词方案最一致.同时又遵循长词优先原则(即分词方案中的词语数要尽可能的少).该演化算法不是基于概率论的模型.故不会忽略一些小概率事件.也不会出现接续对数据稀疏问题.而且.不会出现由于新词的的加入而使"知识库"非线性膨胀问题.同时.该算法也能很好地处理组合歧义问题.但该算法最大的问题是"知识库"如果不是足够大.造成词库不全,就会大大增加切分的错误率.而且在初始化种群中.还需要有很多人为的干扰因素在里面.需要经过大量的实验测试.才能得到一个较好的切分结果.f6)MM+RMM+统计法消歧分词法前面已经说过.MM法和RMM法对于消歧没有很好的处理办法.这里就采用一种统计法进行消歧.从而达到高效分词的目的.该算法主要采用MM法和RMM法进行分词,若两者分词的结果不一样,则认为该句有歧义,再采用统计法进行消歧.该统计法主要采用互信息及t一测试差这两个统计量解决交集型歧义字段的切分互信息:对有序汉字串xy,汉字x.Y之间的互信息为:l(x;y)=log2(Nr(x,y)/(r(x)r(y)))其中,N为语料库的总字数,,y)为x,Y邻接同现的次数,r(x1,r(y1分别为x,Y独立出现的次数.t一测试:对有续汉字串xyz,汉字Y相对于x及z的t一测试为:t):(r(y,z)/~y)-r(x,yx))×y,z)y)+r(x.,y),))t一测试差:对有续汉字串vxyxw,汉字x.v之间的t一测试差为:△t(x:y)=t)一t曲)算法流程:11利用词典进行正向及反向最大匹配分词21如果对字段JS,正,反给出两种切分方案SEG1.SEG2.则:a1如果两种方案切分段数不同.则选择切分段数少的方案作为切分结果.b)如果两种方案切分段数相同,则计算可能断点Pl.,处的l值及△t值先利用l值判断:如果l(PI1)一l(P=,则肯定SEG2;如果l(P一l(P【I)>=.L,则肯定SEG1;ll(P【.)一l(P<a,则利用△t值来判断:如果△t..)一△t(P>=B,则肯定SEG2;如果△t(P一At1))=B,则肯定SEGI;II(P.—I(P~I<a且I△t(Pl一△t(P<13.则退回利用l值做最后判断如果l(P..)>l(P,则肯定SEG2,否则肯定SEG1常数a,B由实验测定.该算法中一个重要的资源是r该算该算法中一个重要的资源是r(x.y1,即相邻两个汉字的同现概率,它从生语料库中得到. 其统计量较大.可以有不同的算法来实现,比如Hash表,等等. 还有关于a,B值的实验测定,也有一定难度.这些值的确定对切分结果会有很大的影响.总体上看.虽然说该算法仅仅对交集型歧义进行处理.但我们知道交集型歧义占全部歧义的9O%以上.如果能预定好相关的一些参数.该算法也不失为一种好的消2006年第4期福建电脑25歧算法.4.结果分析对于MM和RMM算法,这两种算法的基本原理一样.不同的仅是分词时扫描方向不一样这两种分词法都是目前广泛应用的机械切分法.是很多其它切分法的基础.该切分依据一个分词词典.并采用"长词优先"原则.这种切分原则虽然在大多情况下是合适的.但也会引发一些切分错误,按照统计分析,MM的切分错误率为1/169.RMM的切分错误率为l/245.但这仅是理论数据.原理上需要一个足够强大的参考字典.能够把所有的汉语词语都包括进来.实际上这还没法做到,尤其对于地名和人名的切分.由上述的RMM测试结果可以看出.RMM的句子切分正确率可达到94.18%o1.MM切分结果则还要低些.也在9O%以上.当然.这里包含的交叉歧义的句子所占比率应较不高.否则,将大大减低切分正确率(如上表的RMM结果65.76%),因为MM和RMM算法对交叉歧义无能为力.尽管MM和RMM算法有这严重的缺陷.但由于其算法简单,执行速度快,所需资源较少,而且还不需要任何的词法,句法,语义等方面的知识,因此,在很多要求不是很高的情况下.这两种算法被广泛的应用着.对于"自主词算法+Viterbi搜索算法".该算法不需要预先准备一个强大的词典.而是采用统计频度自组词算法,自己生成一个分词词典.再利用Viterbi算法来切分词.如上所示的测试结果可以看出,本算法具有较高的查全率和查准率.原因在于采用N—gram模型.由机器对生语料库训练自动生成分词词典.能大幅度减少词互扰和高频锐化现象所造成的干扰.同时实验发现,大部分的切分错误来源于大词库所带来的切分歧义.通过改进Viterbi算法可以进一步减少切分错误当然.该算法是基于N—gram的统计语言模型.必然存在有一个切分概率问题.存在有切分歧义和小概率切分错误的问题但通过对Viterbi算法的改进.可以改善这一问题.另外.由于本算法采用两步走的形式,故在资源公要求会高一点,处理的效率上会相对低一些,速度也会有些影响,对于需要有好的切分效果,而对资源不看紧的的应用方面.该算法应是一不错的选择.覆盖歧义检测法则是另外一种基于统计的"长词优先"的算法.其最大的特点是忽略覆盖歧义的同时保留了所有的交叉歧义.从而提供了一种能够对覆盖歧义和交叉歧义分开处理的方法.因此可以说本算法是仅对交叉歧义处理的分词算法.在消歧过程中.分别采用U-gram.Bi-gram和Tri-gram三种统计语言模型算法.来进行处理.由上述测试结果显见.随着算法模型阶数的增加,模型精度逐渐提高.切分正确率也有所提高.但在初始语料库中.如果包含有一定的切分错误的语料,那么,在模型精度提高到一定程度后.由于原始切分错误的再现,切分正确率反会有所下降.Tri-gram就是所示,如果在初始语料库中的切分错误很少的话,～gram将会有最高的精度.纵观本算法的测试结果.可见.本算法对交叉歧义的消歧具有很高的正确率.如果在初始的语料库里对词的切分.再通过一些辅助手段得到一个很高的正确率的话.消歧结粜将会更好.另外,如果在本算法中再加入对覆盖歧义的消歧处理.那就会得到一个很满意的结果.将会有广泛的应用.当然,本算法中由于算法的复杂性,因此在资源的利用方面将会要求较高.因此,可以根据实际的需求.选择Bi—gram或Td—gram的算法来达到目的演化分词算法是一种基于语料库的切分法.其能有效地处理语法结构上的特例,能够较方便地提高分词精度,特别是对组合歧义有较好的处理效果.从上面的测试结果来看,演化算法具有不错的切分结果.具有一定的实用性.在实验中发现,对算法精度的影响.主要来自于初始"知识库"的不够大,对算法收敛性的影响主要来自于"初始化种群".如果对"知识库"再行加大,使词库更完整些.对分正确率的提高会有有很大的帮助.通过多次实验对"初始化种群"进行人为干预,达到初始化要求,将会有满意的收敛性.另外,还可发现本算法的一个优点,该算法所依赖的隐式信息的规模与语料库中的语句数基本成线性关系,故语料库的扩大不会引起隐式信息以非线性的速率膨胀.由于本算法会对语料库做多次处理.因此在处理速度和资源的利用率上会有所减低但对本算法一些缺点做了改进后,将会有很高的实用性.对于"MM+RMM+统计消歧分词法".主要是针对交叉歧义进行消歧,由于使用了MM和RMM法,故在资源上就需要一个功能强大的分词词典.又由于采用丁二次切分后,再通过统计进行消歧.因此.在时问和空问上所需的资源相对较多.另外,在切分精度上.由于统计算法的先天不足,并采用了"长词优先"原则,使得本算法在精度上较难有很明显的提高,特别是q,B两参数的实验确定.较难设定得恰如其分.设定的好坏将对结果产生较大的影响.尽管有这些困难和问题,从测试的结果来看,本算法还是得到一个很好的分词精度,在对交叉歧义的处理上,还是具有一定的实用性.对比上述几种对交叉歧义的处理结果,发现该算法的正确率相对低一点.一个很大的原因就是分词词典不够大.综上所述,我们可以看出.对于消除交叉歧义.已经达到一个很高的正确率了.而且大部分的算法都是基于规则的统计算法.后续的研究将是如何更～步提高切分正确率.可以看出,如果把消除交叉歧义和消除组合歧义的算法结合起来,分词效率将会有一个更大的提高.另外,如何建立一个功能强大的词典, 也是一个需要研究的问题,尤其是对于人名和地名的切分问题,词典显得尤为重要5.结束语汉语分词是中文信息处理的基础,有着极其广泛的实际应用从基本的汉字输入到文字处理,以及文本检索,分类,人工智能等等,无处不渗透着分词系统的应用.由于分词系统的重要性.因此就出现了各种各样的分词算法.本文就常用的几种的基于规则或非基于规则的算法进行了一些总结,分析了各自的一些优缺点.对以后的一些研究提供一些借鉴作用.我们认为,通过对分词技术的深入研究,开发出高质量的分词系统,必将促进中文信息处理系统的广泛应用.参考文献1.吴应良等.一种基于N—gram模型和机器学习的进语分词算法.电子与信息.2001,23-11.2.吴栋等.中文信息检索引肇中的若干技术.[ntemet.3.王显芳等.利用覆盖歧爻检测法和统计语言模型进行汉语自动分词, 电子与信息,2003,25-9.4.何炙详等.演化算法在中文自动分词中的应用.计算机工程,2002.28-5.5.谭琼等.分词中的歧艾处理.计算机工程与应用.2002.11.。

《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，海量的中文信息数据不断涌现，如何快速、准确地从这些数据中检索出用户所需的词句成为了一个重要的研究课题。

基于汉语语料库的中文词句快速检索算法的研究，对于提高信息检索的效率与准确性，满足用户的需求具有重要意义。

本文旨在探讨基于汉语语料库的中文词句快速检索算法的研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。

二、汉语语料库的构建在进行中文词句快速检索算法研究之前，首先需要构建一个高质量的汉语语料库。

汉语语料库的构建应涵盖多个领域，包括新闻、小说、论文、博客等，以丰富词汇资源。

同时，要保证语料库的数据质量，避免错别字、不规范用词等问题。

此外，还需要对语料库进行预处理，包括分词、去除停用词等，以便于后续的算法研究。

三、中文词句快速检索算法研究1. 算法选择中文词句快速检索算法的选择是关键。

常见的算法包括基于倒排索引的检索算法、基于语义的检索算法等。

基于倒排索引的检索算法具有较高的检索速度，但存在语义理解不足的问题；而基于语义的检索算法则能够更好地理解词句的语义信息，但计算复杂度较高。

因此，需要根据具体需求选择合适的算法。

2. 算法优化针对中文词句快速检索算法的优化，可以从以下几个方面进行：(1) 优化索引结构：通过改进索引结构，提高检索速度和准确性。

例如，采用多级索引结构、压缩索引等方法。

(2) 语义理解：结合自然语言处理技术，提高算法对词句语义的理解能力。

例如，采用词向量、语义模型等方法。

(3) 优化查询策略：根据用户查询的特点，采用不同的查询策略，如智能查询、模糊查询等。

四、实验与分析为了验证基于汉语语料库的中文词句快速检索算法的有效性，我们进行了实验分析。

实验数据集采用大型汉语语料库，对比了不同算法在检索速度、准确率等方面的性能。

实验结果表明，优化后的算法在检索速度和准确率方面均有所提升。

五、结论与展望本文研究了基于汉语语料库的中文词句快速检索算法，通过构建高质量的汉语语料库和优化算法，提高了检索速度和准确率。

《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，中文语料库的规模日益庞大，人们对于中文词句的检索需求也日益增长。

如何实现快速、准确的中文词句检索成为了研究的重要课题。

本文旨在研究基于汉语语料库的中文词句快速检索算法，通过对算法的设计与实现进行深入探讨，以期为中文信息处理领域的发展提供有益的参考。

二、中文词句检索的重要性和现状在信息爆炸的时代，人们需要从海量的文本信息中获取有用的知识和信息。

中文词句检索作为信息检索的重要组成部分，具有广泛的应用场景和重要的实际意义。

然而，由于中文语言的复杂性，如词语的多义性、复杂句式等，使得中文词句检索面临诸多挑战。

目前，虽然已经有许多中文词句检索算法被提出并应用于实际中，但仍然存在检索速度慢、准确率低等问题。

因此，研究基于汉语语料库的中文词句快速检索算法具有重要的现实意义。

三、基于汉语语料库的中文词句快速检索算法设计（一）算法设计思路本文提出的基于汉语语料库的中文词句快速检索算法，主要基于以下思路：首先，通过构建大规模的汉语语料库，为算法提供丰富的词汇和句法信息；其次，利用先进的自然语言处理技术，对语料库进行分词、词性标注等预处理工作；最后，设计高效的检索算法，实现快速、准确的中文词句检索。

（二）算法实现步骤1. 语料库构建：构建大规模的汉语语料库，包括各类文本资源，如新闻报道、学术论文、网络文章等。

2. 预处理：对语料库进行分词、词性标注等预处理工作，提取出词汇的语义信息和句法结构。

3. 索引构建：根据预处理结果，构建倒排索引等高效的数据结构，为后续的检索工作提供支持。

4. 检索算法设计：设计高效的检索算法，包括基于关键词的检索、基于语义的检索等。

5. 检索结果优化：对检索结果进行排序、去重等优化处理，提高检索结果的准确性和可用性。

四、实验与分析为了验证本文提出的基于汉语语料库的中文词句快速检索算法的有效性，我们进行了大量的实验。

中文自动分词技术自动分词自动分词是基于字符串匹配的原理进行的；所谓自动分词方法，指的是汉字字符串匹配的进行方式。

中文自动分词技术是以“词”为基础，但汉语书面语不是像西方文字那样有天然的分隔符（空格），而是在语句中以汉字为单位，词与词之间没有明显的界限。

因此，对于一段汉字，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？其处理过程词，就要应用到中文自动分词技术。

下面依次介绍三种中文自动分词算法：基于词典的机械匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于人工智能的分词方法。

1、基于词典的机械匹配的分词方法：该算法的思想是，事先建立词库，让它它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配，若在词典中找到该字符串，则识别出一个词。

按照扫描方向的不同，串匹配分词的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，又可以分为最大匹配和最小匹配。

按这种分类方法，可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配，甚至是将他们结合起来形成双向匹配。

由于汉字是单字成词的，所以很少使用最小匹配法。

一般来说，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，这可能和汉语习惯将词的重心放在后面的缘故。

可见，这里的“机械”是因为该算法仅仅依靠分词词表进行匹配分词a)、正向减字最大匹配法（MM）这种方法的基本思想是：对于每一个汉字串s，先从正向取出maxLength 个字，拿这几个字到字典中查找，如果字典中有此字，则说明该字串是一个词，放入该T的分词表中，并从s中切除这几个字，然后继续此操作；如果在字典中找不到，说明这个字串不是一个词，将字串最右边的那个字删除，继续与字典比较，直到该字串为一个词或者是单独一个字时结束。

b)、逆向减字最大匹配法（RMM ）与正向减字最大匹配法相比，这种方法就是从逆向开始遍历。

过程与正向减字最大匹配法基本相同，可以对文本和字典先做些处理，把他们都倒过来排列，然后使用正向减字最大匹法。

中文根据词语推断分类算法
中文分词算法主要分为三大类：
1. 基于字典、词库分词（字符串匹配，机械分词方法）：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词类标注相结合的一体化方法。

这类方法简单、分词效率较高，但字典中未收录的词识别率低。

2. 基于统计分词（无字典分词）：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，相邻的字同时出现的次数越多，越有可能构成一个词语。

对语料中的字组频度进行统计，不需要切词字典，但错误率很高。

可以考虑：使用基本词典进行关键词分词，使用统计方法识别新词组，两者结合。

3. 基于理解分词：通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。

由于汉语语义的复杂性，难以将各种语言信息组织成机器能够识别的形式，目前这种分词系统还处于试验阶段。

中文分词算法在不断改进和完善中，以适应不断变化的文本和语境。

在实际应用中，通常会根据具体情况选择最合适的分词算法。

汉语语音自动分词算法研究与实现随着信息技术的不断发展，语音识别技术成为智能语音交互、智能家居等领域的重要应用技术。

而语音自动分词算法则是语音识别技术的核心。

本文将探讨汉语语音自动分词算法的研究和实现。

一、算法原理语音自动分词算法的主要原理就是将语音信号转化为文字。

首先将语音信号解码成数字信号，再通过数字信号进行分析和处理。

其次，需要进行声学建模，对不同的发音方式进行统计学建模。

最后，使用HMM、NN等算法对模型进行建模，对信号进行解码。

二、算法应用1.互联网搜索引擎自然语言处理技术可以大大提高搜索引擎的效率和准确率，搜索引擎可以将用户输入的语音信息转换为文字信息，然后通过搜索引擎对话检索相关信息，使用户可以直接通过语音输入实现语音搜索操作。

2.智能家居语音自动分词技术可以为智能家居提供更加人性化的交互方式。

居民无需繁琐操作，可以通过语音输入指令，如“打开灯光”、“调整温度”，即可实现智能家居系统的相关功能。

3.语音翻译语音自动分词技术也可以为语音翻译提供更高效、更准确的解决方案。

当用户输入语音信息时，语音自动分词技术可以将语音信息转换为文字，然后进行翻译，最终输出用户需要的语言。

三、算法实现1.数字信号特征提取在对信号进行特征提取时，需要进行分帧、加窗、傅里叶变换等初步处理，以提取出完整信号的频谱密度信息，并消除噪声、干扰等。

2.声学建模声学建模是通过对不同发音方式的统计学建模，构建音频信号和语音识别的统计模型。

通过声学特征分析、参数提取、训练样本标注等方式进行建模。

3.HMM模型的建立HMM模型是一种概率模型，可用于音素的建模和序列识别，也可以用于声音识别。

通过将发音进行标注，将每个音素作为一种状态，以HMM模型建立模型。

4.语音自动分词算法实现基于以上方法，可以实现汉语语音自动分词算法。

流程为：将语音信号分帧、预处理、声学建模、分词、输出为文字信息。

四、算法评价指标1.准确率准确率是评估算法好坏的重要指标。

第21卷 第3期郑州轻工业学院学报(自然科学版)Vol.21 No.3 2006年8月JO URNAL O F Z HENGZHOU UNIVERSITY OF LIG HT INDUSTR Y (Natural Science)Aug.2006收稿日期:2005-12-01作者简介:程传鹏(1976 ),男,河南省信阳市人,中原工学院助教,硕士,主要研究方向:信息检索、计算机网络.文章编号:1004-1478(2006)03-0088-03一种简单高效的中文分词方法程传鹏(中原工学院计算机科学系,河南郑州450007)摘要:根据Hash 函数固有的特点,利用数组和链表这两种常见的数据结构,提出一种较为先进的词典存储结构.在提高了词典访问速度的同时,也兼顾了提高主存储器的空间利用率,而且本算法实现起来也比较容易.关键词:中文分词;Hash 函数;二分查找;最大匹配中图分类号:TP391.07 文献标识码:AOn a simp le and high efficient Chinese segmentation approachC HE NG C huan -peng(Dept.o f Sci.and Tech.,Zhongyuan Inst.of Tech.,Zhengzhou 450007,China)Abstract:A kind of arithmetic about highly efficient data structure for Chinese electronic treasure is suggested,according to the feature of Hash func tion and usual array and link table.It improves the speed of segmentation and utilization ratio of main memory.Furthermore,its imple ment is very easy.Key words:Chinese segmentation;Hash function;binary search;maximum matching0 引言中文电子词表的研究是中文信息处理中基础性的工作,它在中文文本的自动分词、文本检索等诸多领域都有重要的应用价值[1].现有词典的汉语分词算法中,词典的构造主要有两种方式:一种是利用关系数据库技术构建[2],另外一种是采用纯文本的方式构建[3].利用关系数据库技术是因为早期计算机的主存容量不足并且操作系统存储管理有缺陷,但随着主存储器容量的不断提升,采用关系数据库的优势已基本丧失.采用纯文本方式构建词表,由于数据没有经过有效组织,内部查找时的计算复杂度为O(N )(N 为词表中的词条数),耗时较多,影响了中文信息处理的实时性.为此,本文根据汉字的内码,建立Hash 函数,把Hash 函数的值依照升序存入到数组中去,并采用二分法进行分词词典的查找.提出了一种简单高效的分词方法SHSEG(Simple and High Efficient Se gmentation).在有效减少I/O 次数,提高词典访问速度的同时,也兼顾了提高主存储器的空间利用率.1 汉字编码问题国标(GB)码是指我国公布的国家标准 信息交换用汉字编码字符集-基本集 ,其中包含了6763个汉字,并分作两级,一级为常用字,有3755个,二级为3008个.一级按照拼音排序,二级则按照部首排序.一个汉字的国标码由两个部分组成,分别是该汉字的区号和位号[2].GB 码规定共有94个区,每个区中有94个位.前15区用来编排西文字母、数字、日文片假名、图形符号等,16区 87区是汉字,88区 94区是用户自定义区.汉字GB 码要和ASCII 码一同使用会有冲突问题,解决的办法是高位置1.已知一个字的区位码,将区码和位码分别加A0(A0=101000002=16010)就得到汉字机内编码,一般称为内码.2 S HSEG 词典的方案散列(Hash)是一种重要的存储方法,也是一种常见的查找方法[3].它的基本思想是:以结点的关键字为自变量,通过一个确定的函数关系f ,计算出对应的函数值f (K ),把这个值解释为结点的存贮地址,将结点存入f (K )所指的存储位置上.查找时再根据要查找的关键字用同样的函数计算地址,然后到相应的单元里去取要找的结点.SHSEG 分词词典方案如下:1)首先把以文本形式存贮的字典读入到关系数据库中.2)在关系数据库中以词条的机内码进行索引排序.3)按顺序读数据库中的记录,遇到单个汉字时建立新的链表,根据该汉字的机内码计算出其在二维数组的下标;把随后的记录添加到该链表一直到下一个单字.借鉴文献[4]的词表数据结构,最终在计算机的内存中所建立的词典数据结构如图1所示.图1 词典结构图图1中:k i =汉字内码的高字节-0xa0:计算区号(转化为十进制,即为二维数组的行下标).l iI =汉字内码的低字节-0xa0:计算位号(转化为十进制,即为二维数组的列下标).C H i 为中文汉字.W i ,j 为所有以C H i 为首字的词,不包括C H i .i,j 为按词条机内码排序所得到的序号.用二维数组的下标来表示Hash 函数的地址,由于每个汉字的内码不同,所以,SHSEG 词典不存在地址冲突问题.3 SHSEG 词表的查找词的查找首先计算待查字串的首字机内码(即为相应的Hash 地址),设首字为C i ,其内码为IC i ,则Q (RC i )=HighByte(IC i )-0xa0W (RC i )=LowB yte(IC i )-0xa0利用Hash 方法求其在内存中的地址A i :A i =f (Q (RC i ),W (RC i ))在SHSEG 的词表管理系统中,利用Q (RC i )和W (RC i )计算二维数组的下标.然后找出所有以该字为链表头的链表,在链表里进行二分查找.这种Hash 方法实质上是一种一一映射,首字不同,地址亦不同,有效地避免了Hash 地址冲突问题.利用C i 可经过式 、式 的运算而直接得到首字索引项,这一过程不进行任何匹配找到索引项后,如待查项为单字,还要看C i 是否能够独立成词;否则根据待查项的余下字串在以该首字为表头的链表中进行二分查找,最后返回查找结果0或1(0为未找到,1为找到).4 SHSEG 分词过程描述最大匹配法的基本思想[5]是:假设自动分词词典中的最长的词条所含的汉字个数为L ,则取被处理材料当前字符串序数中的L 个字作为匹配字段,查找分词词典.若词典中有这样的一个字词,则匹配成功,匹配字段作为一个词被切分出来;如果词典中找不到这样的一个字词,则匹配失败.去掉匹配字段的最后一个字,重新进行上述的操作,直到切分出所有词为止.首先对一篇文档按标点符号做一次粗切分,假设得到的结果为:C 1C 2 C i N 1N 2 N i N j C i +1C i +2 E 1E 2 E i E j C i +3C i +4 ;其中C 为汉字,N 为数字,E 为英文字符.把N 1N 2 和E 1E 2 作为分隔符,再做一次切分.假设按照上面的方法处理后得到的一个待切分的字符串为HZString=C i C i +1 ,然后对该句子进行分词处理,假设词典中最长词长为n,Len(x )为判断89 第3期程传鹏:一种简单高效的中文分词方法汉字串x 长度的函数.依照以上的分析和最大匹配法的基本思想,最终形成的算法描述如下:输入:预处理后的文档输出:文档中所有的词条1)假如Len <n ,则n =Len (HZString ),在HZString 中截取长度为n 的汉字串C i C i +1C i +n -1,在词典中查询该汉字串是否存在.2)存在,则C i C i +1 C i +n -1为切分结果,一次分词结束,继续处理文档中剩余的汉字串.3)不存在,从HZString 的最右边去掉一个汉字,得到汉字串C i C i +1 C i +n -3.4)重复3)直到能在字典中查找出C i C j 字串(也可能为单字).5)从HZStirng 中去掉切分出来的汉字串,把余下的汉字串作为待切分的汉字串,返回到1).6)如果待切分汉字串的长度为0,则一次分词结束.继续处理文档中剩余的汉字串.5 算法的空间利用率和查找时间复杂度分析空间利用率和查找时间复杂度,通常是衡量分词方法优劣的非常重要的标准.在其他条件相同的情况下,如果空间利用率和查找时间复杂度越低,则说明这种分词方法的性能越好,分词速度越快.计算分词方法的复杂度时,一般选择匹配比较次数作为基本衡量单位.分词方法的时间复杂度,具体的是指这种分词方法进行的平均每切分出一个词所需要的匹配比较次数.1)空间利用率.设原词表有N 个词,平均词长为L ,每个指针变量所占字节数为p ,则按照本文方法所构建的电子词表在主存中的存储利用率u m 为:u m =N (2L +p )6763 p +N [2(L -1)+p ]100%其中,6763为GB 2312中单个汉字的个数.由于在存储中,对有相同首字的词条,只在第一次出现该字时候存储该汉字,所以减少了词条的存储利用率.而文本和关系数据的存储方式,对词条全部存储,所以存储利用率为100%.2)查找时间复杂度分析.若记 n 为所有汉字作首字时的平均词数,且每个词被查询的机会均等,则 n=N /6763.根据词表查找算法可知,平均查找次数主要来自二分查找过程,故计算复杂度为O(log2 n ).假设N =100000,则平均查找次数为3次左右.实验中采用的词典有40000多条的词条,收录了信息检索中常见的词条.把词条分别转换成文本的方式和关系数据库的方式存储.采用正向最大匹配的分词方法对200篇文本文件(865K)进行了比较,比较的指标是分词所用的时间和词典所占用的空间利用率,如表1所示.表1 分词效率和空间利用率比较词典分词时间/s空间利用率/%文本的方式10100关系数据库的方式8 7100本文的方式5 3846 结语本文提出的分词方法由于采用了数组和链表等常用的数据结构存储方式,在算法实现上比较简单,提高了分词速度.分词的结果也基本上满足了中文信息处理中对分词的要求,故本方法存在一定的合理性和应用价值.参考文献:[1] 陈桂林,王永成,韩客松,等.一种高效的中文电子词表数据结构[J].计算机研究与发展,2001,(1):109 116 [2] 俞士汶,朱学锋.现代汉语语法信息词典详解[M ].北京:清华大学出版社,1998[3] 郭祥昊,钟义信.基于两字词簇的汉语快速自动分词算法[J].情报学报,1998,17(5):352 357[4] 揭春雨.汉语自动分词实用系统CASS 的设计和实现[J].中文信息学报,1990,(4):27 34[5] 赵拍璋,徐力.计算机中文信息处理[M ].北京:宇航出版社,1989.[6] 严蔚敏,陈文博.数据结构及应用算法教程[M ].北京:清华大学出版社,2001.90 郑州轻工业学院学报(自然科学版)2006年。

使用自然语言处理技术进行中文分词的常用算法中文分词是自然语言处理中的重要任务，它将连续的汉字序列切分成有意义的词语。

在实现中文分词时，常用的算法有正向最大匹配算法（Forward Maximum Matching, FMM）、逆向最大匹配算法（Backward Maximum Matching, BMM）、双向最大匹配算法（Bidirectional Maximum Matching, BiMM）、最长匹配算法（Longest Matching, LM）等。

本文将对这些常用算法进行介绍，并探讨它们的优缺点和适用场景。

首先，正向最大匹配算法（FMM）是一种基于规则的分词算法。

该算法从待分词的文本的最左边开始，根据规则选择词典中最长的词作为匹配目标进行切分，然后移到下一个未切分的位置继续进行匹配。

该算法的优点是简单高效，在处理长文本时速度较快。

然而，由于采用贪心策略，可能产生切分错误的情况，特别是在处理歧义较多的文本时，容易出现过分细分或过分粗分的问题。

逆向最大匹配算法（BMM）与FMM相反，从待分词文本的最右边开始进行匹配。

该算法的优点是能够处理一些FMM难以切分的情况，如长词后面紧跟短词的情况。

然而，该算法同样存在切分错误的问题，特别是在处理中间存在歧义的文本时，可能导致切分结果不准确。

为了克服FMM和BMM各自的缺点，双向最大匹配算法（BiMM）综合了它们的优点。

BiMM从待分词文本的两端分别进行正向和逆向的匹配，然后根据规则选择最优的切分结果。

该算法能够一定程度上提高分词的准确性，但仍然可能存在歧义切分的问题。

最长匹配算法（LM）是一种基于统计的分词算法。

该算法基于大规模语料库进行训练，通过统计词语在语料库中的出现频率来进行分词。

在待分词文本中，LM会选择出现频率最高的词作为匹配目标进行切分。

相比于基于规则的算法，LM能够更好地处理词语歧义的问题，但对于未在语料库中出现的新词切分效果可能较差。