中文分詞技術(Chinese Word Segmentation) 指將一個漢字序列切分成一個個單獨的詞。分詞就是將連續的字序列按照一定的規則重新組合成詞序列的過程

目前中文分詞演算法有以下5類：

• 基於詞典的方法
• 基於統計的方法
• 基於規則的方法
• 基於人工智慧技術的方法
• 基於字標註的方法

在業務中，可以使用多種演算法進行比較選擇，其中比較選擇的原則有以下幾點：

• 總詞數越少越好
• 切分單字詞的數量越少越好
• 切分的單個詞的字數越多越好
• 切分結果中非詞典的詞越少越好

基於詞典的方法

其基本原理是按照一定的步長對文件取詞，把結果和詞典進行匹配，匹配成功則分詞成功，否則不予切分。這種方法實現簡單，實用性強，最大的缺點就是識別的成功率極大程度受限於詞庫的完整度

取詞的規則和演算法有許多，如：

• 正向最大匹配法
• 鄰近匹配法
• 逆向最大匹配法
• 雙向最大匹配法
• 最短路徑匹配法
• ...

最大正向匹配法（Maximun Matching，下文稱MM）

其原理是以詞庫的最大長度為初始長度，視窗為1，從左到右對字串進行掃描匹配，匹配不成功則減小視窗
其步驟是：

1. 取得詞庫中最長的詞的長度
2. 從左到右擷取1得到的長度的字串
3. 到詞典中進行匹配
4. 匹配成功，則把該字串切分，餘下字串繼續進行2操作
5. 匹配不成功，則將該字串去掉最後一個字，餘下字串繼續進行3操作
6. 重複上述過程，直到切分出所有詞為止

以“研究生命的起源”為例，假定詞典中的詞包含有：{研究、研究生、生命、命、的、起源}，切分步驟如下：

研究生  #第一個詞匹配成功
命的起
命的
命      #第二個詞匹配成功
的起源
的起
的      #第三個詞匹配成功
起源    #第四個詞匹配成功

匹配結果為：“研究生　命　的　起源”

鄰近匹配法（Nearest Nerghbor Matching，下文稱NM）

MM在每次匹配過程中都要進行一次二分搜尋，演算法複雜度太高
NM則是在取到詞典中匹配的第一個詞後，往詞後拼接下一個字，拼接後的新詞在從詞典中尋找，如果詞典中有這個詞，則該詞一定會在鄰近位置
其步驟是：

1. 取字串第一個字
2. 到詞典中進行匹配
3. 匹配不成功，則拼接下一個字，繼續進行2過程
4. 匹配成功，則打一個標記，拼接下一個字，繼續到詞典中匹配，直到拼接後的字串不在詞典中，或者長度大於詞典詞的最大長度，則終止匹配，取被標記且字串最多的詞
5. 重複上述過程，直到切分出所有詞為止

繼續以“研究生命的起源”進行分詞作為例子，切分步驟如下：

研
研究      #第一個詞第一次匹配成功並標記
研究生    #第一個詞第二次匹配成功並標記
研究生命  #超過詞典中最大長度3，則取詞：研究生
命        #第二個詞第一次匹配成功，並標記
命的      #第二個詞第二次匹配失敗，則取詞：命
的        #第三個詞第一次匹配成功，並標記
的起      #第三個詞第二次匹配失敗，則取詞：的
起源      #第四個詞匹配成功

匹配結果為：“研究生　命　的　起源”

逆向最大匹配法（Reverse Maximum Matching Method，下文稱RMM）

其原理與MM基本相同，只是掃描方向相反，是從右向左掃描，其步驟差不多，不再贅述。
繼續以“研究生命的起源”進行分詞作為例子，切分步驟如下：

的起源
起源　　　＃第一個詞匹配成功
生命的
命的
的　　　　＃第二個詞匹配成功
究生命
生命　　　＃第三個詞匹配成功
研究　　　＃第四個詞匹配成功

匹配結果為：“研究生　命　的　起源”

雙向最大匹配法（Bi-directction Matching Method，下文稱Bi-MM）

該方法實際上是一個比較演算法，使用MM和RMM切分後再對結果進行比較，按照上文說的比較原則選擇其中一個最為結果。
例子“研究生命的起源”中
MM的結果為： 研究生 命 的 起源
RMM的結果為： 研究 生命 的 起源
詞數均為4，單字較少的為RMM，則

匹配結果為：研究 生命 的 起源

最短路徑匹配法（Shortest Path Matching Method，下文稱SPM）

該方法實際上也是一個比較演算法，先找出字串中所有可能的詞，每個詞有一個座標，相鄰兩個詞形成一條邊，根據座標既可以得到距離，找出從起點到終點中所有距離加起來最小的路徑，該路徑下所包含的詞就是切分結果
例子“研究生命的起源”中
所有可以切分的詞為：{研究、研究生、生命、命、的、起源}
可能的路徑有：“研究 生命 的 起源”、“研究生 命 的 起源”
若按照詞典排序後的索引值為座標，（只是舉例，可以根據場景設計座標方法）
排序後的詞典為：{命、生命、的、研究、研究生、起源}
則座標分別為：{3、1、2、5}和{4、0、2、5}，記錄分別為：6、9，
選擇距離為6的匹配結果

匹配結果為：研究 生命 的 起源

實際上座標有很多種演算法，可以是二維座標，並把每個詞生成一個特徵向量，通過計算向量值達到比較的目的

基於統計的方法

該方法是沒有詞典的，主要思想是通過計算相鄰的字同時出現的次數來決定是否構成詞，次數越多越越有可能構成詞。
假設識別的文字已經統計好了所有可能的切分詞，那麼串聯這些詞的方式就有多種，從維度上理解，即為選擇第一個切分詞，則下一個切分詞也是詞的概率。

主要的統計模型有：

• N元文法模型（N-gram）
• 隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)
• 最大熵模型
• ...

假設字串S分成m詞，則可以簡單描述為：S=W₁W₂W₃...W_m
則出現S的概率為：P(S) = P(W₁)P(W₂|W₁)P(W₃|W₁W₂)...P(W_m|W₁W₂...W_m-1) = \(\prod_{i=1}^{m}\)P(W_i|W₁W₂...W_i-1)
結合馬爾科夫假設（Markov assumption），W_i 的出現只與之前的 n-1 個詞有關：P(W_i|W₁W₂...W_i-1) = P(W_i|W_i-n+1W_i-n+2...W_i-1)
則P(S) =\(\prod_{i=1}^{m}\)P(W_i|W_i-n+1W_i-n+2...W_i-1)
根據公式：

• 一元模型（n=1，unigram），P(S)=P(W₁)P(W₂)...P(W_i)...P(W_m)
• 二元模型（n=2，bigram），P(S)=P(W₁)P(W₂|W₁)...P(W_i|W_i-i)...P(W_m|W_m-1)
• 三元模型（n=3，trigram），P(S)=P(W₁)P(W₂|W₁)P(W₃|W₂W₁)...P(W_i|W_i-i)...P(W_i|W_i-2W_i-1)...P(W_m|W_m-2W_m-1)
• ... ...

在實踐中用的最多的就是bigram和trigram了，而且效果很不錯
高於三元的用的很少，因為訓練它需要更龐大的語料，而且資料稀疏嚴重，時間複雜度高，精度卻提高的不多

基於規則的方法

其基本思想是針對語義、句法的分析對文字進行分詞
具體方法有：

• 有機狀態機
• 語法約束矩陣
• 特徵詞庫
• ...

基於字標註的方法

在2002年之前，自動分詞方法基本上是基於詞(或詞典)的，在此基礎上可進一步分成基於規則和基於統計的兩大類。第一篇基於字標註(Character-based Tagging)的分詞論文發表在2002年第一屆SIGHAN研討會上，當時並未引起學界的重視。一年後，Xue在最大熵(Maximum Entropy，ME)模型上實現的基於字的分詞系統參加了Bakeoff-2003的評測，在As語料庫的封閉測試專案上獲得第二名)，然而其OOV 召回率Roov(0.729)卻位居榜首。Xue還在CityU語料庫的封閉測試中獲得第三名，其Roov(0.670)仍然是該項比賽中最高的。儘管在Bakeoff2003中各種分詞技術的優劣尚難分仲伯，但既然未登入詞對分詞精度的影響比分詞歧義至少大5倍以上，我們自然看好這種能獲致最高OOV召回的分詞方法。這一預測果然在Bakeoff2005上得到了證實。
　　基於字標註的分詞系統在Bakeoff-2005上嶄露頭角。其中Low的系統採用最大熵模型，在四項開放測試中奪得三項冠軍(AS，CityU，PKU)和一項亞軍(MSRA)。Tseng的系統採用條件隨機場模型，在四項封閉測試中取得兩項冠軍(CityU， MSRA)、一項亞軍(PKU)和一項季軍(AS)。到了Bakeoff-2006，基於字的分詞系統已遍地開花。其中，筆者用條件隨機場模型實現的基於字標註的分詞系統，在參加的六項分詞評測中，奪得四個第一(CityU開放，As開放，As封閉，CTB封閉)和兩個第三(CTB開放，CityU封閉)。
　　以往的分詞方法，無論是基於規則的還是基於統計的，一般都依賴於一個事先編制的詞表(詞典)。自動分詞過程就是通過詞表和相關資訊來做出詞語切分的決策。與此相反，基於字標註的分詞方法實際上是構詞方法。即把分詞過程視為字在字串中的標註問題。由於每個字在構造一個特定的詞語時都佔據著一個確定的構詞位置(即詞位)，假如規定每個字最多隻有四個構詞位置：即B(詞首)，M (詞中)，E(詞尾)和S(單獨成詞)，那麼下面句子(甲)的分詞結果就可以直接表示成如(乙)所示的逐字標註形式：
　　(甲)分詞結果：／上海／計劃／N／本／世紀／末／實現／人均／國內／生產／總值／五千美元／。
　　(乙)字標註形式：上／B海／E計／B劃／E N／S 本／s世／B 紀／E 末／S 實／B 現／E 人／B 均／E 國／B 內／E生／B產／E總／B值／E 五／B千／M 美／M 元／E 。／S
　　首先需要說明，這裡說到的“字”不只限於漢字。考慮到中文真實文字中不可避免地會包含一定數量的非漢字字元，本文所說的“字”，也包括外文字母、阿拉伯數字和標點符號等字元。所有這些字元都是構詞的基本單元。當然，漢字依然是這個單元集合中數量最多的一類字元。
　　把分詞過程視為字的標註問題的一個重要優勢在於，它能夠平衡地看待詞表詞和未登入詞的識別問題。在這種分詞技術中，文字中的詞表詞和未登入詞都是用統一的字標註過程來實現的。在學習架構上，既可以不必專門強調詞表詞資訊，也不用專門設計特定的未登入詞(如人名、地名、機構名)識別模組。這使得分詞系統的設計大大簡化。在字標註過程中，所有的字根據預定義的特徵進行詞位特性的學習，獲得一個概率模型。然後，在待分字串上，根據字與字之間的結合緊密程度，得到一個詞位的標註結果。最後，根據詞位定義直接獲得最終的分詞結果。總而言之，在這樣一個分詞過程中，分詞成為字重組的簡單過程。然而這一簡單處理帶來的分詞結果卻是令人滿意的。