有限状态机在中文文本分词中的应用

面向汉语统计参数语音合成的标注生成方法郝东亮;杨鸿武;张策;张帅;郭立钊;杨静波【摘要】针对汉语统计参数语音合成中的上下文相关标注生成，设计了声韵母层、音节层、词层、韵律词层、韵律短语层和语句层6层上下文相关的标注格式。

对输入的中文语句进行文本规范并利用语法分析获得语句的结构和分词信息；通过字音转换获得每个汉字的声韵母及声调；利用TBL（Transformation-Based error driven Learning）算法预测输入文本的韵律词边界和韵律短语边界。

在此基础上，获得输入文本中每个汉字的声韵母信息及其上下文结构信息，从而产生统计参数语音合成所需的上下文相关标注。

设计了一个以声韵母为合成基元的普通话的基于隐Mar-kov模型（HMM）的统计参数语音合成系统，通过主、客观实验评测了不同标注信息对合成语音音质的影响，结果表明，上下文相关的标注信息越丰富，合成语音的音质越好。

%This paper designs a six-level context-dependent label format, which includes an initial and final level, a syllable level, a word level, a prosodic word level, a prosody phrase level and a sentence level, for Chinese statistical parametric speech synthesis. The input Chinese sentence is firstly normalized and performs grammar analysis to obtain sentence struc-ture and word segmentation information. Then the initial, final and tone of Chinese character are obtained by grapheme-to-phoneme conversion. The Transformation-Based error driven Learning(TBL)algorithm is finally employed to predict the prosodic word boundary and prosodic phrase boundary of the input sentence. Context-dependent labels of each sen-tence for statistical parametric speech synthesis are generated according to the context information obtained from above text analysisand prosodic prediction procedures. A Hidden Markov Model(HMM)based Mandarin statistical parametric speech synthesis is designed to evaluate the influences of different labels on quality of synthesized speech. Tests show that more context-dependent label information can achieve higher quality of synthesized speech.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)019【总页数】8页(P146-153)【关键词】文本分析;语音合成;上下文相关标注;韵律预测;字音转换【作者】郝东亮;杨鸿武;张策;张帅;郭立钊;杨静波【作者单位】西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TP391HAO Dongliang，YANG Hongwu，ZHANG Ce，et al.Computer Engineering and Applications，2016，52（19）：146-153.语音合成（Speech Synthesis），又称作文语转换（Textto-Speech，TTS），目的是通过计算机自动的把各种形式的文本信息转化为自然语音。

《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。

判定一句话是否说完的算法1.引言1.1 概述在编程领域中，判定一句话是否说完一直是一个有趣且具有挑战性的问题。

例如，在自然语言处理中，我们经常需要处理文本，并将其分为句子进行进一步的处理。

为了正确地切分句子，我们需要一个算法来判断一句话是否已经结束。

从语言学角度来看，一句话通常以标点符号结尾，例如句号、问号或感叹号。

然而，在某些情况下，标点符号可能会被省略，或者在长篇连续的文本中可能会存在换行的问题。

因此，我们需要一个算法来判断一句话是否已经结束，以便能够正确地对文本进行分句。

在本文中，我们将介绍一种用于判定一句话是否说完的算法。

该算法基于一些语言学规则和文本特征进行判断，以尽可能准确地切分句子。

具体而言，我们将通过以下几个方面来判断一句话是否已经结束：首先，我们将分析标点符号的使用方式。

在大多数情况下，句子会以独立的标点符号结尾，例如句号、问号或感叹号。

如果我们在文本中遇到这些标点符号，我们可以预测一句话已经结束。

然而，由于人们在书写时可能不规范，我们还需要考虑一些特殊情况，例如连续的省略号或者多个问号或感叹号的使用。

其次，我们将考虑一些特殊的边界情况。

例如，在引用句子中，即使没有明确的标点符号结尾，我们仍然可以通过句子间的逻辑关系来判断一句话是否已经完整。

这种情况下，我们可以根据引号的使用或者上下文的语法关系来进行判断。

第三，我们还将考虑文本中的换行符对判断的影响。

在某些情况下，一句话可能会被分成多行进行呈现。

为了正确地判断一句话是否已经结束，我们需要考虑这些换行符的位置和上下文的语法关系。

最后，我们将介绍算法的实现方式和具体的代码示例。

我们将通过编程语言来实现这个算法，并提供一些测试样例来验证算法的准确性和效果。

通过本文的介绍，读者将能够了解到如何判断一句话是否已经结束的算法，并能够应用这个算法在自然语言处理等领域的实际问题中。

判定一句话是否说完的算法将帮助我们更好地理解和处理文本数据，并提高我们在自然语言处理任务中的效率和准确性。

第 22卷第 4期2023年 4月Vol.22 No.4Apr.2023软件导刊Software Guide一种基于DFA的短文本信息过滤算法关兴义，赵敏，伍文昌（陆军工程大学指挥控制工程学院，江苏南京 210007）摘要：有关信息过滤的算法应用广泛，随着微信、微博等社交平台的迅速发展，短文本信息在网络通信中占据了主流，针对短文本信息的过滤也越来越重要。

通过比较BF算法、KMP算法、AC算法等经典模式匹配算法的优缺点，选择更适合短文本过滤的DFA算法。

介绍DFA算法基本原理，提出一种基于DFA的改进算法，改进后的算法通过敏感词预处理和过滤过程优化来提高检测率。

实验结果表明，相比于SWDT-IFA算法，改进后的算法对中文对话数据集检测的查准率提高了3%，误报率降低了0.87%，具有较高的应用价值。

关键词：短文本；信息过滤；DFA；模式匹配；Trie树DOI：10.11907/rjdk.221764开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391.1 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）004-0103-06A Short Text Message Filtering Algorithm Based on DFAGUAN Xing-yi， ZHAO Min， WU Wen-chang（Command and Control Engineering College， Army Engineering University of PLA， Nanjing 210007， China）Abstract：The filtering algorithm of text is widely used， with the rapid development of social platforms such as WeChat and Weibo， short text messages occupy the mainstream in network communication， and the filtering of short text messages is becoming more and more important. By comparing the advantages and disadvantages of classic pattern matching algorithms such as BF algorithm，KMP algorithm，AC algorithm，etc. ， this paper selects the DFA algorithm that is more suitable for short text filtering， introduces the basic principles of DFA algorithm， and proposes an improved algorithm based on DFA， which improves the detection rate through sensitive word preprocessing and filtering process optimization. Experimental results show that the improved algorithm improves the accuracy of Chinese dialogue dataset detection by 3% and re‐duces the false alarm rate by 0.87%， which has high application value.Key Words：short text； message filtering； DFA； pattern matching； Trie tree0 引言随着信息技术的不断发展和智能手机的普及，移动互联网已逐步渗透至人们工作、生活的方方面面，大量的聊天消息、评论、新闻等碎片化信息在网络中传播，且数量呈上升趋势，这类信息通常以短文本为主［1］。

有限状态语法
有限状态语法是一种基于有限状态机的形式化语法，用于描述和识别字符串的语言结构。

它在自然语言处理中被广泛应用，常用于词性标注、实体识别、句法分析等任务。

有限状态语法将语言结构表示为一组状态和转移规则，通过状态转移来描述语言中的词序关系和句法结构。

状态可以表示词性、句法成分等语言单元，转移规则定义了这些语言单元之间的关系。

这些规则可以通过正则表达式、有限状态自动机等方式进行描述和识别。

相比于其他形式化语法，有限状态语法具有计算效率高、易于实现、易于扩展等优点，因此在自然语言处理中得到了广泛的应用。

同时，它也存在一些限制，比如不能处理嵌套结构、缺乏上下文信息等问题。

有限状态语法是自然语言处理中一个重要的工具，它能够帮助我们处理文本数据、提取信息、理解语言结构等任务。

未来，随着技术的不断发展，有限状态语法也将不断完善和发展，为自然语言处理带来更加高效、准确的解决方案。

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HMM在自然语言处理领域中的应用研究韩普;姜杰【摘要】隐马尔可夫模型(HMM)是一种强大的统计学机器学习技术,该模型已经成功地应用于连续语音识别、在线手写识别,在生物学信息中也得到了广泛的应用.由于该模型的强大的学习能力,在自然语言处理领域逐渐得到了应用.对隐马尔可夫模型在词性标注、命名实体识别、信息抽取应用中的关键问题进行了分析,着重分析了在信息抽取时使用隐马尔可夫模型的重点和难点问题,期望让更多的研究人员进一步认识和了解HMM.最后分析了隐马尔可夫模型在应用中的不足之处和改进研究.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2010(020)002【总页数】5页(P245-248,252)【关键词】隐马尔可夫模型;信息抽取;词性标注;命名实体【作者】韩普;姜杰【作者单位】南京师范大学,教育科学学院,江苏,南京,210097;南京师范大学,教育科学学院,江苏,南京,210097【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言隐马尔可夫模型(HMM)是一种强有力的概率机器学习过程,已被成功应用于语音识别[1]、手写体识别、生物信息学等领域。

HMM处理新的数据具有很好的鲁棒性,并且有一套成熟的算法。

隐马尔可夫模型的优点是它有强壮的概率统计作为基础,而这个特点也很适合处理自然语言领域的任务,在自然语言处理中[2,3],HMM已被应用于词性标注[4,5]、命名实体识别[6]、信息抽取[7～10]等任务。

HMM也有个明显的缺点就是模型的建立比较困难。

而模型的构建恰是使用HMM 的关键步骤。

1 隐马尔可夫模型的概述1.1 概述隐马尔可夫模型(HMM)是一个二重马尔可夫随机过程,包括具有状态转移概率的马尔可夫链和输出观测值的随机过程,其状态只有通过观测序列的随机过程才能表现出来。

一个HMM包含两层：一个可观察层和一个隐藏层。

可观察层是待识别的观察序列,隐藏层是一个马尔可夫过程,即一个有限状态机,其中每个状态转移都带有转移概率。

高效能限制上下文语法在汉语分词中的应用汉语是世界上使用人数最多的语言之一，在自然语言处理领域中，汉语分词是一个十分重要的任务。

正确进行汉语分词对于自然语言处理和文本挖掘等领域有着至关重要的意义。

高效能限制上下文语法是一种在汉语分词中常用的方法。

下文将分别从什么是高效能限制上下文语法、高效能限制上下文语法在汉语分词中的应用以及限制条件对汉语分词的影响等几个方面展开探讨。

一、什么是高效能限制上下文语法？高效能限制上下文语法（HMM）是一种基于概率的词典算法，它使用概率来计算一个词在一个句子中出现的概率，并通过计算联合概率来找到最好的词性序列。

HMM概率模型由两个部分构成：隐含层和可见层。

HMM的任务就是通过观察句子（可见层）来推测该句子的分词（隐含层）。

在汉语分词中，HMM方法可以很好地处理出现歧义的情况，如“姜奶奶”中，“奶奶”是一个词语还是两个？此时，HMM方法就可以根据上下文语境来正确地分词。

二、高效能限制上下文语法在汉语分词中的应用HMM方法在汉语分词中的应用非常广泛，它可以很好地处理汉语中的歧义问题。

在进行分词时，HMM方法先计算每个词在句子中的概率，然后使用最大概率算法，找到最可能的分词方式。

举个例子，“我喜欢北京天安门”这个句子，如果不考虑上下文语境，可以有以下两种分词方式：我/喜欢/北京/天安门。

我/喜欢/北/京天安门。

这两种分词方式都是合法的，但是显然第一种分词方式更符合句子的语法和意思。

使用HMM方法就可以找到最有可能的分词方式。

HMM方法还可以根据上下文信息来进行歧义的判断，如“老师赞扬小明说他比小红用功”，根据上下文语境，可以正确地分词为“老师/赞扬/小明/说/他/比/小红/用功”。

三、限制条件对汉语分词的影响HMM方法所使用的限制条件对于分词效果有着很大的影响。

通常，限制条件分为两类：训练数据和领域知识。

训练数据包括大量的文本样本，从中提取统计的特征，用于计算概率和构建模型。

文本分析的要素文本分析是一项广泛的技术，它利用计算机的技术对文字进行定量分析，从而产生一个更好的理解文本内容的描述性分析结果。

文本分析包括一系列复杂的技术，如有限状态机，语义分析，文本挖掘，自然语言理解，统计文本分析等。

文本分析的要素主要包括：（一）文本处理文本处理是文本分析的一个重要组成部分，它允许计算机对输入的纯文本进行快速处理，并为后续的分析提供最佳基础。

文本处理包括文本解析、分词、词性标注和句法分析等。

文本解析是指从文档中抽取指定信息的过程；分词是把文本切割成有意义的词汇单元；词性标注是指给每个词语标注上它在句子中的语法功能；句法分析是指分析文章内容的句法特征，如句子结构和句子的类型等。

（二）语义分析语义分析是提取文档的潜在语义信息的过程，目的是获取文本的深层含义。

它包括文本拆分、情感分析、细节抽取和关键词提取等。

文本分解是把文本分解为意义单位以便于计算机处理；情感分析是指从文本中提取出作者的情感信息，如喜悦、厌恶、害怕等；细节抽取是提取文档中的实体和概念；关键词提取是提取文本中重要的词语，可用于文档的快速检索和识别。

（三）统计文本分析统计文本分析是一种数学上的分析方法，它可以用来搜索和发现文本结构上的规律和关联性，以及预测文本中的趋势和变化。

统计文本分析包括文档聚类、主题发现、关键词检测、文本抽取和文本比较等。

文档聚类是把文档按预定的标准分类；主题发现是按文档中的关键词和概念进行分组；关键词检测是指把文档中重要的词汇分类；文本抽取是指把文档中有用的信息抽取出来；文本比较是比较文本中的语义关系，以便后续进行文档相似性分析等。

（四）文本挖掘文本挖掘是一种自动地从大量文本中进行结构化和非结构化信息抽取的技术，目的是从文本中提取出新的知识或模式，从而发现文本隐含的结构，意义和规律。

文本挖掘的关键技术包括文本聚类、词频分析、关键词提取、文档检索、情感分析、智能问答、自动文摘和文本分类等。

文本聚类是把文档按不同的主题和概念进行分组；词频分析是指统计文档中出现的词语频率；关键词提取是提取文档中重要的词语；文档检索是根据用户输入的检索词及其相关词语检索文档；情感分析是指从文本中识别出作者的情感；智能问答是利用自然语言处理技术来回答用户提出的问题；自动文摘是提取文档“精华”的技术；文本分类是通过计算机自动对文字进行分类，从而对文档进行有效的管理。

机器学习技术在中文分词中的应用研究一、绪论中文是一门复杂的语言，中文分词是中文自然语言处理中的重要环节。

传统的中文分词方法主要是基于规则和词典进行匹配分析，但是这种方法有很大的缺陷和局限性，因此现在越来越多的人开始采用机器学习技术来解决中文分词的问题。

本文将探讨机器学习技术在中文分词中的应用研究。

二、机器学习技术在中文分词中的应用1、支持向量机（SVM）技术支持向量机（SVM）是一种分类模型，在中文分词中得到了广泛的应用。

SVM算法的核心是通过分类器将数据进行划分，将不同的数据划分到不同的类别中。

在中文分词中，SVM可以利用大量的已知分词的语料训练得到一个模型，然后用这个模型来对未知的中文文本进行自动分词。

2、条件随机场（CRF）技术条件随机场（CRF）是一种统计学习方法，可以用来对中文分词进行建模。

CRF能够利用语料库的上下文信息来对中文分词进行优化，提高分词的准确度和效率。

CRF模型可以将中文文本分成不同的片段，并为每个片段确定分词标记，以此来实现中文分词。

3、深度学习技术深度学习技术是机器学习的一种分支，它的功能包括图像识别、自然语言处理和语音识别等多个方面。

在中文分词中，深度学习技术可以用来构建神经网络模型，从而实现中文文本的自动分词。

深度学习模型可以利用大量的中文数据集进行训练，从而自动学习中文分词的规则和模式，提高分词的准确性和效率。

三、机器学习技术在中文分词中的优势1、准确度高相比传统的中文分词方法，机器学习技术在中文分词中的准确度更高。

机器学习技术可以利用大量的语料库进行学习，并将学习结果用于自动分词。

通过不断地迭代学习和训练，机器学习技术可以逐渐提高中文分词的准确度和效率。

2、效率高机器学习技术在中文分词中的效率也得到了极大的提高。

机器学习技术可以自动学习中文分词的规律和模式，从而在处理大量的中文文本时，可以快速地实现分词。

由于机器学习技术是自动化的，并且可以进行并行处理，因此可以大大提高中文分词的效率。

转汉语分词的主要技术及其应用展望1转汉语分词的主要技术及其应用展望12011-05-13 09：41一、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。

离散数学有限状态自动机模型解析在离散数学中，有限状态自动机（Finite State Automaton）是一种用来描述计算机程序、电路系统、语言识别等问题的数学模型。

它由一组有限的状态、输入字符集合、转移函数和初始状态组成。

本文将对有限状态自动机的定义、特性以及应用进行解析。

一、有限状态自动机的定义有限状态自动机包含以下几个要点：1. 状态集合：有限状态自动机的状态是相互独立的，即在任意时刻，有限状态自动机处于某一个状态。

2. 输入字符集合：输入字符集合包含了有限状态自动机可以接受的输入字符。

在有限状态自动机的运行过程中，每次都接受一个输入字符。

3. 转移函数：转移函数定义了有限状态自动机状态间的转移关系。

对于当前状态和输入字符，转移函数确定了下一个状态。

4. 初始状态：初始状态是有限状态自动机开始运行时的起始状态。

二、有限状态自动机的特性有限状态自动机具有以下几个特性：1. 确定性：在有限状态自动机的转移函数中，对于给定的当前状态和输入字符，只能有一个下一个状态。

确定性保证了有限状态自动机在运行时的唯一性。

2. 非确定性：有限状态自动机还可以具有非确定性，即在转移函数中，对于给定的当前状态和输入字符，可以有多个下一个状态。

非确定性使得有限状态自动机具有更强大的计算能力。

3. 等价性：两个有限状态自动机在接受相同的输入字符序列时，若最终处于相同的状态，则它们是等价的。

4. 完全性：有限状态自动机是完全的，当且仅当对于任意状态和输入字符，转移函数中都存在定义的下一个状态。

完全性保证了有限状态自动机在任意时刻都有明确的状态。

三、有限状态自动机的应用有限状态自动机在计算机科学和工程领域有着广泛的应用，下面以两个具体的例子来说明：1. 词法分析器：编译器中的词法分析器主要负责将源代码转换为标记序列。

有限状态自动机可以用来描述词法分析器，不同的状态对应不同的标记。

2. 文本搜索：在文本搜索引擎中，有限状态自动机可以用来匹配模式串。

中⽂分词常⽤⽅法基于词典的⽅法、基于统计的⽅法、基于规则的⽅法1、基于词典的⽅法（字符串匹配，机械分词⽅法）定义:按照⼀定策略将待分析的汉字串与⼀个⼤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。

按照扫描⽅向的不同：正向匹配和逆向匹配按照长度的不同：最⼤匹配和最⼩匹配1.1正向最⼤匹配思想MM1》从左向右取待切分汉语句的m个字符作为匹配字段，m为⼤机器词典中最长词条个数。

2》查找⼤机器词典并进⾏匹配。

若匹配成功，则将这个匹配字段作为⼀个词切分出来。

若匹配不成功，则将这个匹配字段的最后⼀个字去掉，剩下的字符串作为新的匹配字段，进⾏再次匹配，重复以上过程，直到切分出所有词为⽌。

1.2逆向最⼤匹配算法RMM该算法是正向最⼤匹配的逆向思维，匹配不成功，将匹配字段的最前⼀个字去掉，实验表明，逆向最⼤匹配算法要优于正向最⼤匹配算法。

1.3 双向最⼤匹配法(Bi-directction Matching method,BM)双向最⼤匹配法是将正向最⼤匹配法得到的分词结果和逆向最⼤匹配法的到的结果进⾏⽐较，从⽽决定正确的分词⽅法。

据SunM.S. 和Benjamin K.T.（1995）的研究表明，中⽂中90.0％左右的句⼦，正向最⼤匹配法和逆向最⼤匹配法完全重合且正确，只有⼤概9.0％的句⼦两种切分⽅法得到的结果不⼀样，但其中必有⼀个是正确的（歧义检测成功），只有不到1.0％的句⼦，或者正向最⼤匹配法和逆向最⼤匹配法的切分虽重合却是错的，或者正向最⼤匹配法和逆向最⼤匹配法切分不同但两个都不对（歧义检测失败）。

这正是双向最⼤匹配法在实⽤中⽂信息处理系统中得以⼴泛使⽤的原因所在。

1.3设⽴切分标志法收集切分标志，在⾃动分词前处理切分标志，再⽤MM、RMM进⾏细加⼯。

1.4最佳匹配（OM，分正向和逆向）对分词词典按词频⼤⼩顺序排列，并注明长度，降低时间复杂度。

优点：易于实现缺点：匹配速度慢。

对于未登录词的补充较难实现。

基于多层有限状态自动机的多输入汉语词性标注系统
孔骏;陈玉泉;陆汝占
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2001(27)2
【摘要】This paper presents a Chinese part of speech tagging system, which is inputted with segmentation fields with ambiguities and is integrated with finite state automaton used in partial syntactic analysis to exclude ambiguities of segmentation and part of speech tagging.%将带有歧义的切分字段作为词性标注系统的输入，并在词性标注系统中引入了有限状态自动机进行部分句法分析以排除切分和标注歧义，实现了一个结合部分句法分析的汉语词性标注系统.
【总页数】3页(P30-31，98)
【作者】孔骏;陈玉泉;陆汝占
【作者单位】上海交通大学计算机系,;上海交通大学计算机系,;上海交通大学计算机系,
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.12
【相关文献】
1.汉语词性标注系统的设计与实现 [J], 刘伟
2.一个改进的基于最大熵原理的汉语词性标注系统 [J], 刘小可;王云兰
3.基于隐马尔科夫模型的古汉语词性标注 [J], 杨新生;胡立生
4.一个改进的汉语词性标注系统 [J], 屈刚;陆汝占
5.汉语自动分词和词性标注一体化系统 [J], 沈达阳;孙茂松;黄昌宁
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