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***章：基礎(chǔ)介紹

定義：分詞技術(shù)就是搜索引擎針對(duì)用戶提交查詢的關(guān)鍵詞串進(jìn)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(jìn)行的一種技術(shù)。

概述

我們要理解分詞技術(shù)先要理解一個(gè)概念。那就是查詢處理，當(dāng)用戶向搜索引擎提交查詢后，搜索引擎接收到用戶的信息要做一系列的處理。步驟如下所示：

1.首先是到數(shù)據(jù)庫(kù)里面索引相關(guān)的信息，這就是查詢處理。

那么查詢處理又是如何工作的呢？很簡(jiǎn)單，把用戶提交的字符串沒(méi)有超過(guò)3個(gè)的中文字，就會(huì)直接到數(shù)據(jù)庫(kù)索引詞匯。超過(guò)4個(gè)中文字的，首先用分隔符比如空格，標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，將查詢串分割成若干子查詢串。

舉個(gè)例子。“什么是百度分詞技術(shù)” 我們就會(huì)把這個(gè)詞分割成“ 什么是，百度，分詞技術(shù)。”這種分詞方法叫做反向匹配法。

2.然后再看用戶提供的這個(gè)詞有沒(méi)有重復(fù)詞匯

如果有的話，會(huì)丟棄掉，默認(rèn)為一個(gè)詞匯。接下來(lái)檢查用戶提交的字符串，有沒(méi)有字母和數(shù)字。如果有的話，就把字母和數(shù)字認(rèn)為一個(gè)詞。

這就是搜索引擎的查詢處理。

分詞的原理

百度是如何來(lái)分詞的呢？分詞技術(shù)現(xiàn)今非常成熟了。分為3種技術(shù)。

字符串匹配的分詞方法

這是種常用的分詞法，百度就是用此類分詞。字符串匹配的分詞方法，又分為3種分詞方法。

（1）.正向***匹配法
就是把一個(gè)詞從左至右來(lái)分詞。
舉個(gè)例子：”不知道你在說(shuō)什么”
這句話采用正向***匹配法是如何分的呢？“不知道，你，在，說(shuō)什么”。

（2）.反向***匹配法
“不知道你在說(shuō)什么”反向***匹配法來(lái)分上面這段是如何分的。“不，知道，你在，說(shuō)，什么”，這個(gè)就分的比較多了，反向***匹配法就是從右至左。

（3）.就是最短路徑分詞法。
就是說(shuō)一段話里面要求切出的詞數(shù)是最少的。
“不知道你在說(shuō)什么”最短路徑分詞法就是指，把上面那句話分成的詞要是最少的。“不知道，你在，說(shuō)什么”，這就是最短路徑分詞法，分出來(lái)就只有3個(gè)詞了。

（4）.雙向***匹配法。
而有一種特殊的情況，就是關(guān)鍵詞前后組合內(nèi)容被認(rèn)為粘性相差不大，而搜索結(jié)果中也同時(shí)包含這兩組詞的話，百度會(huì)進(jìn)行正反向同時(shí)進(jìn)行分詞匹配。

詞義分詞法

就是一種機(jī)器語(yǔ)音判斷的分詞方法。很簡(jiǎn)單，進(jìn)行句法、語(yǔ)義分析，利用句法信息和語(yǔ)義信息來(lái)處理歧義現(xiàn)象來(lái)分詞，這種分詞方法，現(xiàn)在還不成熟，處在測(cè)試階段。
統(tǒng)計(jì)分詞法

根據(jù)詞組的統(tǒng)計(jì)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)兩個(gè)相鄰的字出現(xiàn)的頻率最多，那么這個(gè)詞就很重要。就可以作為用戶提供字符串中的分隔符，這樣來(lái)分詞。

比如，“我的，你的，許多的，這里，這一，那里”等等，這些詞出現(xiàn)的比較多，就從這些詞里面分開(kāi)來(lái)。

第二章：中文分詞技術(shù)

一、為什么要進(jìn)行中文分詞？

詞是最小的能夠獨(dú)立活動(dòng)的有意義的語(yǔ)言成分，英文單詞之間是以空格作為自然分界符的，而漢語(yǔ)是以字為基本的書寫單位，詞語(yǔ)之間沒(méi)有明顯的區(qū)分標(biāo)記，因此，中文詞語(yǔ)分析是中文信息處理的基礎(chǔ)與關(guān)鍵。

Lucene中對(duì)中文的處理是基于自動(dòng)切分的單字切分，或者二元切分。除此之外，還有***切分（包括向前、向后、以及前后相結(jié)合）、最少切分、全切分等等。

二、中文分詞技術(shù)的分類

我們討論的分詞算法可分為三大類：基于字典、詞庫(kù)匹配的分詞方法；基于詞頻度統(tǒng)計(jì)的分詞方法和基于知識(shí)理解的分詞方法。

***類方法應(yīng)用詞典匹配、漢語(yǔ)詞法或其它漢語(yǔ)語(yǔ)言知識(shí)進(jìn)行分詞，如：***匹配法、最小分詞方法等。這類方法簡(jiǎn)單、分詞效率較高,但漢語(yǔ)語(yǔ)言現(xiàn)象復(fù)雜豐富，詞典的完備性、規(guī)則的一致性等問(wèn)題使其難以適應(yīng)開(kāi)放的大規(guī)模文本的分詞處理。第二類基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法則基于字和詞的統(tǒng)計(jì)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(guò)調(diào)查真實(shí)語(yǔ)料而取得的，因而基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法具有較好的實(shí)用性。

下面簡(jiǎn)要介紹幾種常用方法:

1）逐詞遍歷法。

逐詞遍歷法將詞典中的所有詞按由長(zhǎng)到短的順序在文章中逐字搜索,直至文章結(jié)束。也就是說(shuō),不管文章有多短,詞典有多大,都要將詞典遍歷一遍。這種方法效率比較低，大一點(diǎn)的系統(tǒng)一般都不使用。

2）基于字典、詞庫(kù)匹配的分詞方法（機(jī)械分詞法）

這種方法按照一定策略將待分析的漢字串與一個(gè)“充分大的”機(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行匹配，若在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功。識(shí)別出一個(gè)詞，根據(jù)掃描方向的不同分為正向匹配和逆向匹配。根據(jù)不同長(zhǎng)度優(yōu)先匹配的情況，分為***（最長(zhǎng)）匹配和最小（最短）匹配。根據(jù)與詞性標(biāo)注過(guò)程是否相結(jié)合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標(biāo)注相結(jié)合的一體化方法。常用的方法如下：

a、***正向匹配法 (ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常簡(jiǎn)稱為ＭＭ法。其基本思想為：假定分詞詞典中的最長(zhǎng)詞有i個(gè)漢字字符，則用被處理文檔的當(dāng)前字串中的前i個(gè)字作為匹配字段，查找字典。若字典中存在這樣的一個(gè)i字詞，則匹配成功，匹配字段被作為一個(gè)詞切分出來(lái)。如果詞典中找不到這樣的一個(gè)i字詞，則匹配失敗，將匹配字段中的***一個(gè)字去掉，對(duì)剩下的字串重新進(jìn)行匹配處理…… 如此進(jìn)行下去，直到匹配成功，即切分出一個(gè)詞或剩余字串的長(zhǎng)度為零為止。這樣就完成了一輪匹配，然后取下一個(gè)i字字串進(jìn)行匹配處理，直到文檔被掃描完為止。

其算法描述如下：
(1)初始化當(dāng)前位置計(jì)數(shù)器，置為0；
(2)從當(dāng)前計(jì)數(shù)器開(kāi)始，取前2i個(gè)字符作為匹配字段，直到文檔結(jié)束；
(3)如果匹配字段長(zhǎng)度不為0，則查找詞典中與之等長(zhǎng)的作匹配處理。
如果匹配成功，
則，
a)把這個(gè)匹配字段作為一個(gè)詞切分出來(lái)，放入分詞統(tǒng)計(jì)表中；
b)把當(dāng)前位置計(jì)數(shù)器的值加上匹配字段的長(zhǎng)度；
c)跳轉(zhuǎn)到步驟2);
否則
a) 如果匹配字段的***一個(gè)字符為漢字字符，
則
①把匹配字段的***一個(gè)字去掉；
②匹配字段長(zhǎng)度減2；
否則
①把匹配字段的***一個(gè)字節(jié)去掉；
②匹配字段長(zhǎng)度減1；
b)跳轉(zhuǎn)至步驟3）；
否則
a)如果匹配字段的***一個(gè)字符為漢字字符，
則 當(dāng)前位置計(jì)數(shù)器的值加2；
否則當(dāng)前位置計(jì)數(shù)器的值加1；
b)跳轉(zhuǎn)到步驟2)。

b、逆向***匹配法 (ＲｅｖｅｒｓｅＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常簡(jiǎn)稱為ＲＭＭ法。ＲＭＭ法的基本原理與ＭＭ法相同 ,不同的是分詞切分的方向與MM法相反，而且使用的分詞辭典也不同。逆向***匹配法從被處理文檔的末端開(kāi)始匹配掃描，每次取最末端的2i個(gè)字符（i字字串）作為匹配字段，若匹配失敗，則去掉匹配字段最前面的一個(gè)字，繼續(xù)匹配。相應(yīng)地，它使用的分詞詞典是逆序詞典，其中的每個(gè)詞條都將按逆序方式存放。在實(shí)際處理時(shí)，先將文檔進(jìn)行倒排處理，生成逆序文檔。然后，根據(jù)逆序詞典，對(duì)逆序文檔用正向***匹配法處理即可。

由于漢語(yǔ)中偏正結(jié)構(gòu)較多，若從后向前匹配，可以適當(dāng)提高精確度。所以，逆向***匹配法比正向***匹配法的誤差要小。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明 ,單純使用正向***匹配的錯(cuò)誤率為 1/16 9,單純使用逆向***匹配的錯(cuò)誤率為 1/245。例如切分字段“碩士研究生產(chǎn)”，正向***匹配法的結(jié)果會(huì)是“碩士研究生 / 產(chǎn)”，而逆向***匹配法利用逆向掃描，可得到正確的分詞結(jié)果“碩士 / 研究 / 生產(chǎn)”。

當(dāng)然，***匹配算法是一種基于分詞詞典的機(jī)械分詞法，不能根據(jù)文檔上下文的語(yǔ)義特征來(lái)切分詞語(yǔ)，對(duì)詞典的依賴性較大，所以在實(shí)際使用時(shí)，難免會(huì)造成一些分詞錯(cuò)誤，為了提高系統(tǒng)分詞的準(zhǔn)確度，可以采用正向***匹配法和逆向***匹配法相結(jié)合的分詞方案（即雙向匹配法，見(jiàn)（四）。）

C、最少切分法：使每一句中切出的詞數(shù)最小。

D、雙向匹配法：將正向***匹配法與逆向***匹配法組合。先根據(jù)標(biāo)點(diǎn)對(duì)文檔進(jìn)行粗切分，把文檔分解成若干個(gè)句子，然后再對(duì)這些句子用正向***匹配法和逆向***匹配法進(jìn)行掃描切分。如果兩種分詞方法得到的匹配結(jié)果相同，則認(rèn)為分詞正確，否則，按最小集處理。

3). 全切分和基于詞的頻度統(tǒng)計(jì)的分詞方法

基于詞的頻度統(tǒng)計(jì)的分詞方法是一種全切分方法。在討論這個(gè)方法之前我們先要明白有關(guān)全切分的相關(guān)內(nèi)容。

全切分

全切分要求獲得輸入序列的所有可接受的切分形式，而部分切分只取得一種或幾種可接受的切分形式，由于部分切分忽略了可能的其他切分形式，所以建立在部分切分基礎(chǔ)上的分詞方法不管采取何種歧義糾正策略，都可能會(huì)遺漏正確的切分，造成分詞錯(cuò)誤或失敗。而建立在全切分基礎(chǔ)上的分詞方法，由于全切分取得了所有可能的切分形式，因而從根本上避免了可能切分形式的遺漏，克服了部分切分方法的缺陷。

全切分算法能取得所有可能的切分形式，它的句子覆蓋率和分詞覆蓋率均為100%，但全切分分詞并沒(méi)有在文本處理中廣泛地采用，原因有以下幾點(diǎn)：

1)全切分算法只是能獲得正確分詞的前提，因?yàn)槿蟹植痪哂衅缌x檢測(cè)功能，最終分詞結(jié)果的正確性和完全性依賴于獨(dú)立的歧義處理方法，如果評(píng)測(cè)有誤，也會(huì)造成錯(cuò)誤的結(jié)果。

2)全切分的切分結(jié)果個(gè)數(shù)隨句子長(zhǎng)度的增長(zhǎng)呈指數(shù)增長(zhǎng)，一方面將導(dǎo)致龐大的無(wú)用數(shù)據(jù)充斥于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)；另一方面當(dāng)句長(zhǎng)達(dá)到一定長(zhǎng)度后，由于切分形式過(guò)多,造成分詞效率嚴(yán)重下降。

基于詞的頻度統(tǒng)計(jì)的分詞方法：

這是一種全切分方法。它不依靠詞典,而是將文章中任意兩個(gè)字同時(shí)出現(xiàn)的頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì),次數(shù)越高的就可能是一個(gè)詞。它首先切分出與詞表匹配的所有可能的詞,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型和決策算法決定***的切分結(jié)果。它的優(yōu)點(diǎn)在于可以發(fā)現(xiàn)所有的切分歧義并且容易將新詞提取出來(lái)。

4)．基于知識(shí)理解的分詞方法。

該方法主要基于句法、語(yǔ)法分析，并結(jié)合語(yǔ)義分析，通過(guò)對(duì)上下文內(nèi)容所提供信息的分析對(duì)詞進(jìn)行定界，它通常包括三個(gè)部分：分詞子系統(tǒng)、句法語(yǔ)義子系統(tǒng)、總控部分。在總控部分的協(xié)調(diào)下，分詞子系統(tǒng)可以獲得有關(guān)詞、句子等的句法和語(yǔ)義信息來(lái)對(duì)分詞歧義進(jìn)行判斷。這類方法試圖讓機(jī)器具有人類的理解能力，需要使用大量的語(yǔ)言知識(shí)和信息。由于漢語(yǔ)語(yǔ)言知識(shí)的籠統(tǒng)、復(fù)雜性，難以將各種語(yǔ)言信息組織成機(jī)器可直接讀取的形式。因此目前基于知識(shí)的分詞系統(tǒng)還處在試驗(yàn)階段。

5)．一種新的分詞方法

并行分詞方法：這種分詞方法借助于一個(gè)含有分詞詞庫(kù)的管道進(jìn)行 ,比較匹配過(guò)程是分步進(jìn)行的 ,每一步可以對(duì)進(jìn)入管道中的詞同時(shí)與詞庫(kù)中相應(yīng)的詞進(jìn)行比較 ,由于同時(shí)有多個(gè)詞進(jìn)行比較匹配 ,因而分詞速度可以大幅度提高。這種方法涉及到多級(jí)內(nèi)碼理論和管道的詞典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。