中文分詞的應用，中文分詞的介紹

在自然語言處理技術上，中文加工技術遠遠落後於西方加工技術，很多西方加工方法不能直接被中文採用，因為中文必須有分詞的過程。 中文標記化是其他中文資訊處理的基礎，搜尋引擎只是中文令牌化的一種應用。 其他的，如機器翻譯（MT）、語音合成、自動分類、自動摘要、自動校對等，都需要分詞。

因為中文需要分詞，可能會影響一些研究，但也給一些企業帶來了機遇，因為國外的計算機處理技術要想進入中國市場，首先要解決中文分詞的問題。

分詞準確度對於搜尋引擎來說非常重要，但如果分詞速度太慢，即使準確率高，也無法對搜尋引擎使用，因為搜尋引擎需要處理數億個網頁，如果分詞時間過長，會嚴重影響搜尋引擎內容更新的速度。 因此，對於搜尋引擎來說，無論是分詞的準確性還是速度，都需要滿足很高的要求。 清華大學、北京大學、哈爾濱工業大學、中國科學院、北京語言學院、山西大學、東北大學、IBM研究院、中國Microsoft研究院等都有自己的研究團隊，而真正專業研究漢語分詞的商業公司，幾乎不再是海量技術的補充。中文

科研機構研究的技術大部分都無法快速產品化，專業公司的力量畢竟是有限的，中文分詞技術想要更好的服務於更多的產品，似乎還有很長的路要走。

中文分詞是指將一系列漢字拆分為單個單詞。 分詞是根據某些規範將連續的詞序列重新組合成詞序列的過程。 我們知道，在英語中，空格是作為詞與詞之間的自然分界標記，而中文只是單詞，句子和段落可以通過明顯的分界字元簡單地劃分，但單詞沒有正式的分界字元，雖然英語也有分詞的問題，但在單詞層面上，漢語比英語要複雜和困難得多。

中文分詞是中文文字處理的基本步驟，也是中文人機自然語言互動的基本模組。 與英語不同，中文句子中沒有詞界，因此在進行中文自然語言處理時，通常需要先對單詞進行分段，分詞的效果會直接影響詞性、句法樹等模組的效果。 當然，分詞只是乙個工具，不同場景的要求是不同的。

在人機自然語言互動中，成熟的中文分詞演算法可以實現更好的自然語言處理效果，幫助計算機理解複雜的中文語言。 在構建中文自然語言對話系統時，Emotibot結合語言學不斷優化，訓練了一套分割效果好的演算法模型，為機器更好地理解中文自然語言奠定了基礎。 在此，針對中文分詞方案、當前分詞器存在的問題，以及中文分詞中需要考慮的因素和相關資源，Emotibot智慧型自然語言與深度學習組對歷年進行了梳理和總結。

根據實施原理和特點，中文代幣化主要分為以下兩類：

1.基於字典的分詞演算法，又稱字串匹配分詞演算法。 該演算法根據一定的策略將要匹配的字串與已建立的“足夠大”字典中的單詞進行匹配，如果找到某個條目，則表示匹配成功，該單詞被識別出來。 常用的基於字典的淮語詞劃分演算法分為以下幾種：

正向最大匹配法、反向最大匹配法和雙向匹配分詞法等。 基於詞典的分詞演算法是應用最廣泛、速度最快的分詞演算法。 長期以來，研究人員一直在優化基於字串的匹配方法，例如最大長度設定、字串的儲存和搜尋方式以及詞彙的組織，例如使用 trie 索引樹、雜湊索引等。

2、基於統計的機器學習演算法，目前常用的演算法如HMM、CRF、SVM、深度學習等演算法，如Stanford、HANLP分詞工具都是基於CRF演算法的。 以CRF為例，其基本思想是給漢字貼標，既要考慮詞的頻次，還要考慮上下文，學習能力好，因此對識別歧義詞和未註冊詞有很好的效果。 年文雪在其**《漢語分詞組合分類器》中首次提出對每個字元進行標註，通過機器學習演算法對分類器進行分詞訓練，並在《漢語分詞作為字元標記》中闡述了基於詞標註的分詞方法。

常見的分詞器使用機器學習演算法和詞典的組合，一方面可以提高分詞的準確性，另一方面可以提高領域適應性。

1.一本好的詞典很重要不管是哪種分詞方法，一本好的詞典都是必不可少的，越是用舊詞典分割新文字，就越會弄得一團糟。 如何構建乙個好的詞典並快速發現新單詞。

2.演算法跟著需求走，建議根據不同的需求選擇不同的演算法，比如類似知乎頭部搜尋的自動補全部分，注重速度和興趣相關性（優先是找到與你的賬號相關的內容，可能感興趣），分詞演算法是次要的。 以及全文搜尋等長文字。

我認為這更多的是關於準確性，你應該選擇像CRF這樣的演算法。