分詞

分詞技術(shù)就是搜索引擎針對用戶提交查詢的關(guān)鍵詞串進行的查詢處理后根據(jù)用戶的關(guān)鍵詞串用各種匹配方法進行的一種技術(shù)。當然，我們在進行數(shù)據(jù)挖掘、精準推薦和自然語言處理工作中也會經(jīng)常用到中文分詞技術(shù)。


詞是最小的能夠獨立活動的有意義的語言成分，英文單詞之間是以空格作為自然分界符的，而漢語是以字為基本的書寫單位，詞語之間沒有明顯的區(qū)分標記，因此中文是一定要分詞的。而且nlp的基礎(chǔ)任務(wù)中，關(guān)鍵詞抽取，詞性標注，命名實體識別，語法分析，句法分析等等都默認了詞是基本單位。

中文分詞技術(shù)的分類

第一類方法應(yīng)用詞典匹配、漢語詞法或其它漢語語言知識進行分詞，如：正向最大匹配法、逆向最大匹配法、最小匹配方法等。這類方法簡單、分詞效率較高,但漢語語言現(xiàn)象復(fù)雜豐富，詞典的完備性、規(guī)則的一致性等問題使其難以適應(yīng)開放的大規(guī)模文本的分詞處理（比如未登錄詞）。

第二類基于統(tǒng)計的分詞方法則基于字和詞的統(tǒng)計信息，如把相鄰字間的信息、詞頻及相應(yīng)的共現(xiàn)信息等應(yīng)用于分詞，由于這些信息是通過調(diào)查真實語料而取得的，因而基于統(tǒng)計的分詞方法具有較好的實用性。

第三類基于字標注的分詞方法實際上是構(gòu)詞方法。即把分詞過程視為字在字串中的標注問題。由于每個字在構(gòu)造一個特定的詞語時都占據(jù)著一個確定的構(gòu)詞位置(即詞位)，假如規(guī)定每個字最多只有四個構(gòu)詞位置：即B(詞首)，M (詞中)，E(詞尾)和S(單獨成詞)，那么下面句子(甲)的分詞結(jié)果就可以直接表示成如(乙)所示的逐字標注形式：

(甲)分詞結(jié)果：／上海／計劃／N／本／世紀／末／實現(xiàn)／人均／國內(nèi)／生產(chǎn)／總值／五千美元／。

(乙)字標注形式：上／B海／E計／B劃／E N／S 本／s世／B 紀／E 末／S 實／B 現(xiàn)／E 人／B 均／E 國／B 內(nèi)／E生／B產(chǎn)／E總／B值／E 五／B千／M 美／M 元／E 。／S

常用的分詞組件

Jieba (C++, Java, python)https://github.com/fxsjy/jieba
HanLP (Java)https://github.com/hankcs/HanLP
FudanNLP (Java)https://github.com/FudanNLP/fnlp
LTP (C++, Java, python)https://github.com/HIT-SCIR/ltp

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的分词技术的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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