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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。
兰州商学院本科生毕业论文（设计）论文（设计）题目：汉语分词技术初探学院、系：信息工程学院计算机科学与技术系专业（方向）: 计算机科学与技术年级、班：学生姓名：指导教师：2011年5月18日声明本人郑重声明：所呈交的毕业论文（设计）是本人在导师的指导下取得的成果。
对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
因本毕业论文（设计）引起的法律结果完全由本人承担。
本毕业论文（设计)成果归兰州商学院所有。
特此声明毕业论文（设计）作者签名:年月日汉语分词技术初探摘要所谓汉语分词，就是将中文语句中的词汇切分出来的过程。
由于汉语的书写习惯，汉语语句中词与词之间的标志是隐含的，英文的单词与单词之间有空格，所以不存在分词问题.而中文的每一句中，词与词之问是没有空格的，因而必须采用某种技术将其分开。
分词技术作为自然语言处理的基础环节，同时也是关键环节之一，它的质量好坏直接影响到后续处理步骤的效果。
汉语分词工作看似细微，但作为计算机自然语言处理的第一步，它的关键作用是不容忽视的。
如今汉语分词己成为自然语言处理的研究热点与难点。
本文讨论了中文分词的概念、目标及其所面临的一些基本问题，详细介绍了三种基本中文分词算法，并对中文分词词典的索引及常用词典结构进行了介绍，最后说了正向最大算法的实现及测试结果。
［关键词］中文分词最大匹配分词词典自然语言处理ABSTRACTChinese word segmentation，is to cut the sentence in the Vocabulary sub—out process．Since the writing habits of Chinese，Chinese sentence symbol between words is implied．the English words have the spaces between the words，So there is easy to separate．The Chinese word for each sentence，there is no space between words，and therefore must be some kind of technology to separate sentence．Chinese sentence segmentation algorithm from the 20th century，since the 80’S has been a research focus，due to the complexity of the Chinese language has been in a stage of development．Segmentation of natural language processing technology as the basic link，but also one of the key links，and its direct impact on the quality of the subsequent processing steps results．Chinese word segmentation the first step in natural language processing,and its importance can not be ignored．［Key Words] Chinese Word Segmentation，Maximum match，Segmentation Dictionary, Chinese Information Processing目录一、引言 (1)二、中文分词简介 (3)(一）中文分词的概念 (3)1、什么是中文分词 (3)2、中文分词的应用 (4)（二）中文分词的目标 (5)1、准确性 (6)2、运行效率 (6)3、通用性 (6)4、适用性 (7)（三)中文分词的基本问题 (7)1、分词规范 (8)2、歧义识别 (10)3、未登录词 (11)三、基本中文分词算法 (12)（一）中文分词算法介绍 (12)1、基于字符串匹配的分词算法 (12)2、基于理解的分词算法 (14)3、基于统计的分词算法 (14)(二)根据具体应用使用合适的分词算法 (15)1、混合分词 (15)2、基于字的切分法 (16)四、中文分词词典 (17)(一）词典的索引 (17)1、Hash索引 (18)2、Trie树 (18)（二)常用词典结构 (19)1、有序线性词典结构 (19)2、基于整词二分的分词词典结构 (19)3、基于TRIE索引树的分词词典机制 (20)五、正向最大匹配算法的实现 (21)（一)正向最大匹配算法 (21)（二）采用正向最大算法的分词程序设计 (24)六、结论 (35)参考文献 (36)致谢 (37)汉语分词技术初探一、引言在自然语言处理中，词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分.我们知道，在英文文本中，单词之间是以空格作为自然分界符的.中文和英文比起来，有其自身的特点，就是中文以字为基本书写单位,句子和段落通过分界符来划界，但是词语之间没有一个形式上分界符。
基金项目:受湖南省图工委基金项目资助。
作者简介:傅立云,女,1975年生,馆员;刘 新,男,1975年生,硕士,研究方向为计算机算法。
基于词典的汉语自动分词算法的改进3傅立云 刘 新 (湘潭大学图书馆 湘潭 411105) (湘潭大学信息工程学院 湘潭 411105)摘 要 综合分析了目前在计算机自动分词领域取得的进展和面临的困难,针对词典法提出了一种新的词典构筑方法以及相应的匹配算法。
关键词 自动分词 词典法 自然语言处理1 概 述汉语自动分词研究多年来一直是计算机语言学界和情报检索界的热门课题,前者主要将切分结果用于自然语言理解、自动翻译、语音自动识别输入和自然语言接口等;后者则侧重于将其结果应用于标引研究[1]。
因而,汉语分词是中文信息处理的基础,在中文信息处理系统中具有广泛的应用前景。
前些年,情报检索领域内的专家学者们在汉语词的切分标引研究中显得十分活跃,提出了10余种算法。
但是近几年来,情报学界研究的步伐逐步减缓,这主要是由于随着计算机存储能力和运算能力的飞速提高,原来认为“几乎不可能”实现的全文检索系统已经全面投入使用,并且在速度和查全率方面均取得了令人满意的效果[2];而情报学界的自动分词是为标引服务的,标引又是为检索服务的;既然可以利用计算机能力的提升来绕过“自动分词”这一难关达到检索目的,人们自然不会再去为自动分词投入更多的精力。
同时还有人提出,即便是需要进行自动标引,也可以从主题词表出发,到文献中进行“逆向匹配”[3],这一过程也不需要自动分词,该方法唯一的障碍是计算机的运行速度,但是根据摩尔定律,这一瓶颈也将很快被突破。
但是,以机器翻译为目的的汉语语词自动切分仍然是语言学专家们不得不面对的难题。
目前虽有中科院、微软等研究机构推出的一些实验系统(如CSW 、WB2000等),但分词效果仍不尽如人意。
目前常用的分词方法有三大类:词典法、基于规则切分标记法和人工智能法[4]。
后两种要求程序的智能程度高,目前尚不实用;词典虽然存在效率不高、歧义处理困难以及无法囊括所有词等等不足,但它实现简单,分词效率很高,所以大多数的系统是以该方法为主来实现的。
汉语分词技术摘要:汉语分词是计算机中文信息处理系统的基础和难题,也是智能化中文信息处理的关键,因为计算机中文信息处理就是要用计算机对汉语的音、形、义进行处理。
由于汉语自动分词在中文信息自动化处理中具有重要的地位,这方面的研究备受人们关注,并现出一些有应用前景的分词方法。
文章主要介绍了汉语分词的必要性,以及汉语分词的方法和存在的问题。
标签：分词汉语分词分词方法汉语分词是计算机中文信息处理系统的基础和难题,也是智能化中文信息处理的关键,因为计算机中文信息处理就是要用计算机对汉语的音、形、义进行处理。
一、汉语分词的必要性目前英文分词技术已经比较成熟,并且已经展现出了很好的发展前景,无论是在信息檢索方面还是在主题分析方面的研究都强于汉语,究其根本原因就是汉语没有通过分词这个难关。
词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。
汉语是以字为基本的书写单位,汉语文本是基本单字的文本,词与词之间没有明显的区分标记,因此,汉语自动分词是对汉语文本进行自动分析的第一个步骤,只有跨越了这一步,中文才能像英文那样过渡到短语划分、概念抽取及主题分析,以至于自然语言理解,最终达到智能计算的最高境界,实现人类的梦想。
分词技术的研究始于20世纪80年代初,迄今已有20多年的发展历史,研究出了很多各具特色的方法。
汉语分词技术属于自然语言处理技术范畴,给定一段话,人能够很轻易地分辨出那些是词,那些不是词,但是如何能让计算机也能够像人一样去分辨出词来,这样的处理过程就是汉语分词技术。
二、汉语分词的方法目前常用的分词方法大体分为以下两种类型:(一)根据字典信息分词方法基于字典的分词方法实际上就是我们提到的n元切分法,也称为机械分词方法。
是以文本字典信息作为母本,按照特定的策略将句子切分成具体的字符或字符串,并把其同字典中的词逐一匹配,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,分词方法可以分为正向匹配和反向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长)匹配和最小(最短)匹配两种方法。
１８４ ２００７，４３（２３） Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅ ｅ ， ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用 单数组全映射分词词典 魏进．常朝稳 ＷＥＩ Ｊｉｎ．ＣＨＡＮＧ Ｃｈａｏ—ｗｅｎ
解放军信息工程大学电子技术学院．郑州４５０００４ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＰＩＪＡ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００４．Ｃｈｉｎａ
Ｅ－ｍａｉｌ：ｄａｖｉｄ＿ｊｉｎ１９７９＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｎ
ＷＥＩ Ｊｉｎ，ＣＨＡＮＧ Ｃｈａｏ—ｗｅｎ．Ｆｕｌｌ—ｍａｐｐｉｎｇ￣ｃｆｉｏｎａｒｙ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ ｂｙ ｓｉｎｇｌｅ ａｒｒａｙ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａ－ ｔｉｏｎｓ，２００７，４３（２３）：１８４－１８６．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｒｏｖｉｄｅ ａｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ａ ｎｅｗ ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ ｎａｍｅｄ Ｓｉｎｇｌｅ－Ａｒｒａｙ－Ｆｕｌｌ—Ｍａｐｐｉｎｇ（ＳＡＦＭ）ｂｙ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｆｏｕｒ ｔｙｐｉｃａｌ ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ：ｂｉｎａｒｙ－ｓｅｅｋ－ｂｙ—ｗｏｒｄ．ＴＲＩＥ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｔｒｅｅ．ｂｉｎａｒｙ—ｓｅｅｋ—ｂｙ—ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ａｎｄ ｄｏｕｂｌｅ—ｃｈａｒａｃｔｅｒ—ｈａｓｈ—ｉｎ— ｄｅｘｉｎｇ．ＳＡＦＭ ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ ｈａｓ ａ ｓｉｍｐｌｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｈｉｇｈ ｓｐｅｅｄ ｏｆ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｉｔｔｌｅ ｍｅｍｏｒｙ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｃｈｉｎｅｓｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；Ｃｈｉｎｅｓｅ ｗｏｒｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｆｏｒ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｗｏｒｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｓｉｎ—
ES-⾃然语⾔处理之中⽂分词器前⾔中⽂分词是中⽂⽂本处理的⼀个基础步骤，也是中⽂⼈机⾃然语⾔交互的基础模块。
不同于英⽂的是，中⽂句⼦中没有词的界限，因此在进⾏中⽂⾃然语⾔处理时，通常需要先进⾏分词，分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。
当然分词只是⼀个⼯具，场景不同，要求也不同。
在⼈机⾃然语⾔交互中，成熟的中⽂分词算法能够达到更好的⾃然语⾔处理效果，帮助计算机理解复杂的中⽂语⾔。
根据中⽂分词实现的原理和特点，可以分为：基于词典分词算法基于理解的分词⽅法基于统计的机器学习算法基于词典分词算法基于词典分词算法，也称为字符串匹配分词算法。
该算法是按照⼀定的策略将待匹配的字符串和⼀个已经建⽴好的"充分⼤的"词典中的词进⾏匹配，若找到某个词条，则说明匹配成功，识别了该词。
常见的基于词典的分词算法为⼀下⼏种：正向最⼤匹配算法。
逆向最⼤匹配法。
最少切分法。
双向匹配分词法。
基于词典的分词算法是应⽤最⼴泛，分词速度最快的，很长⼀段时间内研究者在对对基于字符串匹配⽅法进⾏优化，⽐如最⼤长度设定，字符串存储和查找⽅法以及对于词表的组织结构，⽐如采⽤TRIE索引树，哈希索引等。
这类算法的优点：速度快，都是O(n)的时间复杂度，实现简单，效果尚可。
算法的缺点：对歧义和未登录的词处理不好。
基于理解的分词⽅法这种分词⽅法是通过让计算机模拟⼈对句⼦的理解，达到识别词的效果，其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，它通常包含三个部分：分词系统，句法语义⼦系统，总控部分，在总控部分的协调下，分词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，它模拟来⼈对句⼦的理解过程，这种分词⽅法需要⼤量的语⾔知识和信息，由于汉语⾔知识的笼统、复杂性，难以将各种语⾔信息组成及其可以直接读取的形式，因此⽬前基于理解的分词系统还在试验阶段。
基于统计的机器学习算法这类⽬前常⽤的算法是HMM，CRF，SVM，深度学习等算法，⽐如stanford，Hanlp分词⼯具是基于CRF算法。
古汉语自动句读与分词研究古汉语自动句读与分词研究摘要古汉语是中华民族的传统文化遗产，文化内涵丰富、美不胜收。
然而，对于古汉语的自动处理，由于其句读模糊、分词难度大等特点，一直是计算机领域的难点之一。
本文针对古汉语句读和分词问题，提出了一种基于深度学习的方法，即古汉语自动句读与分词模型。
该模型基于现有语料，并采用了卷积神经网络和长短时记忆网络，对古汉语进行了句读和分词处理。
实验结果表明，与传统的基于规则和特征的方法相比，该模型在古汉语句读和分词方面取得了更好的性能。
关键词：古汉语、句读、分词、深度学习、卷积神经网络、长短时记忆网络1. 引言根据《汉语大词典》的统计资料，古代汉语词汇量高达17万余个，其中涉及不同领域的专门词汇、方言词汇、虚词等等。
然而，古汉语的语言规范和语言习惯与现代汉语相比存在很大的差异，这给古汉语的处理和研究带来了巨大的挑战。
目前，比较成熟的对现代汉语进行句读和分词的方法，多采用基于隐马尔可夫模型（HMM）、最大熵模型（MaxEnt）、条件随机场（CRF）等方法。
然而，由于古代汉语的语言形式多种多样，具有较大的歧义性，这些传统方法的效果难以满足古代汉语的自动处理需要。
2. 古汉语自动句读与分词模型为了解决古汉语自动句读与分词的问题，本文提出了一种基于深度学习的方法，即古汉语自动句读与分词模型。
该模型目的在于能够自动地将古汉语文本进行句读和分词操作，从而为古汉语的进一步研究和应用提供支持。
具体地，该模型包括以下几个步骤：（1）文本预处理。
将古汉语文本进行分段、去除标点符号等预处理工作，以便后续的句读和分词处理。
（2）句读。
采用卷积神经网络（CNN）对文本进行句读操作，通过学习语言规范和语言习惯的特征，对古汉语文本进行句子切分，从而得到句子边界。
本文采用的卷积神经网络结构包括卷积层、池化层、全连接层等。
（3）分词。
采用长短时记忆网络（LSTM）对文本进行分词操作，通过学习词汇和上下文的语义关系，对每个句子进行分词处理。
