存儲 常用 rip har 開發 ict github erb 數據

主要分為兩大類

1. 字符串匹配（掃描字符串），發現子串與詞匹配，就算是匹配

這類分詞通常加入一些啟發式規則，比如“正向/反向最大匹配”，“長詞優先”等策略。

優點：速度快、O(n)時間復雜度。

缺點：歧義和未登陸詞處理不好。

歧義的例子很簡單"長春市/長春/藥店" "長春/市長/春藥/店".

未登錄詞即詞典中沒有出現的詞，當然也就處理不好。

ikanalyzer,paoding 等就是基於字符串匹配的分詞

2. 基於統計及機器學習

這類分詞基於人工標註的詞性和統計特征，對中文進行建模，即根據觀測到的數據（標註好的語料）對模型參數進行估計，即訓練。 在分詞階段再通過模型計算各種分詞出現的概率，將概率最大的分詞結果作為最終結果。常見的序列標註模型有HMM和CRF。

這類分詞算法能很好處理歧義和未登錄詞問題，效果比前一類效果好，但是需要大量的人工標註數據，以及較慢的分詞速度。

ICTCLAS是基於HMM的分詞庫。

我們在重構知乎搜索的時候，權衡標註工作量和性能，以及代碼實現的復雜程度，我們考慮采用基於字符串匹配的分詞方法

B. 除了標註量，準確率和效果的考量，分詞粒度也是一個需要考慮的指標，


這裏有一個真實的例子，即
"團購網站的本質是什麽？"
這是一個知乎的問題，如果使用單一粒度的分詞，如果我們有


團購
團購網
網站
團購網站
本質
是
什麽

這些詞在詞典中，按最大匹配分詞結果是
“團購網站/的/本質/是/什麽”


當用戶輸入
“團購網的本質

”
分詞結果是
“團購網/的/本質”
團購網這個詞顯然是沒有匹配的。

同樣，如果按最小匹配分詞，會有類似的問題。

因此，我們考慮基於字符串匹配的分詞方法最好能夠匹配出多粒度的結果，即
能分出
“團購網站/團購/團購網/網站/的/本質/是/什麽”
這樣多粒度的結果。

最終我們采用了ikanalyzer,
基於文本匹配，不需要投入大量人力進行訓練和標註
可以自定詞典，方便加入domain specific的詞語
能分出多粒度的結果。

作者：Logician
鏈接：https://www.zhihu.com/question/19578687/answer/15143584

作者：竹間智能 Emotibot
鏈接：https://www.zhihu.com/question/19578687/answer/190569700
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。

中文分詞是中文文本處理的一個基礎步驟，也是中文人機自然語言交互的基礎模塊。不同於英文的是，中文句子中沒有詞的界限，因此在進行中文自然語言處理時，通常需要先進行分詞，分詞效果將直接影響詞性、句法樹等模塊的效果。當然分詞只是一個工具，場景不同，要求也不同。

在人機自然語言交互中，成熟的中文分詞算法能夠達到更好的自然語言處理效果，幫助計算機理解復雜的中文語言。竹間智能在構建中文自然語言對話系統時，結合語言學不斷優化，訓練出了一套具有較好分詞效果的算法模型，為機器更好地理解中文自然語言奠定了基礎。

在此，對於中文分詞方案、當前分詞器存在的問題，以及中文分詞需要考慮的因素及相關資源，竹間智能 自然語言與深度學習小組 做了些整理和總結，希望能為大家提供一些參考。

中文分詞根據實現原理和特點，主要分為以下2個類別：

1、基於詞典分詞算法

也稱字符串匹配分詞算法。該算法是按照一定的策略將待匹配的字符串和一個已建立好的“充分大的”詞典中的詞進行匹配，若找到某個詞條，則說明匹配成功，識別了該詞。常見的基於詞典的分詞算法分為以下幾種：正向最大匹配法、逆向最大匹配法和雙向匹配分詞法等。

基於詞典的分詞算法是應用最廣泛、分詞速度最快的。很長一段時間內研究者都在對基於字符串匹配方法進行優化，比如最大長度設定、字符串存儲和查找方式以及對於詞表的組織結構，比如采用TRIE索引樹、哈希索引等。

2、基於統計的機器學習算法

這類目前常用的是算法是HMM、CRF、SVM、深度學習等算法，比如stanford、Hanlp分詞工具是基於CRF算法。以CRF為例，基本思路是對漢字進行標註訓練，不僅考慮了詞語出現的頻率，還考慮上下文，具備較好的學習能力，因此其對歧義詞和未登錄詞的識別都具有良好的效果。

Nianwen Xue在其論文《Combining Classifiers for Chinese Word Segmentation》中首次提出對每個字符進行標註，通過機器學習算法訓練分類器進行分詞，在論文《Chinese word segmentation as character tagging》中較為詳細地闡述了基於字標註的分詞法。

常見的分詞器都是使用機器學習算法和詞典相結合，一方面能夠提高分詞準確率，另一方面能夠改善領域適應性。

隨著深度學習的興起，也出現了基於神經網絡的分詞器，例如有人員嘗試使用雙向LSTM+CRF實現分詞器，其本質上是序列標註，所以有通用性，命名實體識別等都可以使用該模型，據報道其分詞器字符準確率可高達97.5%。算法框架的思路與論文《Neural Architectures for Named Entity Recognition》類似，利用該框架可以實現中文分詞，如下圖所示：

首先對語料進行字符嵌入，將得到的特征輸入給雙向LSTM，然後加一個CRF就得到標註結果。

分詞器當前存在問題：

目前中文分詞難點主要有三個：

1、分詞標準：比如人名，在哈工大的標準中姓和名是分開的，但在Hanlp中是合在一起的。這需要根據不同的需求制定不同的分詞標準。

2、歧義：對同一個待切分字符串存在多個分詞結果。

歧義又分為組合型歧義、交集型歧義和真歧義三種類型。

1) 組合型歧義：分詞是有不同的粒度的，指某個詞條中的一部分也可以切分為一個獨立的詞條。比如“中華人民共和國”，粗粒度的分詞就是“中華人民共和國”，細粒度的分詞可能是“中華/人民/共和國”

2) 交集型歧義：在“鄭州天和服裝廠”中，“天和”是廠名，是一個專有詞，“和服”也是一個詞，它們共用了“和”字。

3) 真歧義：本身的語法和語義都沒有問題, 即便采用人工切分也會產生同樣的歧義，只有通過上下文的語義環境才能給出正確的切分結果。例如：對於句子“美國會通過對臺售武法案”，既可以切分成“美國/會/通過對臺售武法案”，又可以切分成“美/國會/通過對臺售武法案”。

一般在搜索引擎中，構建索引時和查詢時會使用不同的分詞算法。常用的方案是，在索引的時候使用細粒度的分詞以保證召回，在查詢的時候使用粗粒度的分詞以保證精度。

3、新詞：也稱未被詞典收錄的詞，該問題的解決依賴於人們對分詞技術和漢語語言結構的進一步認識。

另外，我們收集了如下部分分詞工具，供參考：

中科院計算所NLPIR http://ictclas.nlpir.org/nlpir/

ansj分詞器 https://github.com/NLPchina/ansj_seg

哈工大的LTP https://github.com/HIT-SCIR/ltp

清華大學THULAC https://github.com/thunlp/THULAC

斯坦福分詞器 https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml

Hanlp分詞器 https://github.com/hankcs/HanLP

結巴分詞 https://github.com/yanyiwu/cppjieba

KCWS分詞器(字嵌入+Bi-LSTM+CRF) https://github.com/koth/kcws

ZPar https://github.com/frcchang/zpar/releases

IKAnalyzer https://github.com/wks/ik-analyzer

以及部分分詞器的簡單說明：

哈工大的分詞器：主頁上給過調用接口，每秒請求的次數有限制。

清華大學THULAC：目前已經有Java、Python和C++版本，並且代碼開源。

斯坦福分詞器：作為眾多斯坦福自然語言處理中的一個包，目前最新版本3.7.0， Java實現的CRF算法。可以直接使用訓練好的模型，也提供訓練模型接口。

Hanlp分詞：求解的是最短路徑。優點：開源、有人維護、可以解答。原始模型用的訓練語料是人民日報的語料，當然如果你有足夠的語料也可以自己訓練。

結巴分詞工具：基於前綴詞典實現高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖 (DAG)；采用了動態規劃查找最大概率路徑, 找出基於詞頻的最大切分組合；對於未登錄詞，采用了基於漢字成詞能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法。

字嵌入+Bi-LSTM+CRF分詞器：本質上是序列標註，這個分詞器用人民日報的80萬語料，據說按照字符正確率評估標準能達到97.5%的準確率，各位感興趣可以去看看。

ZPar分詞器：新加坡科技設計大學開發的中文分詞器，包括分詞、詞性標註和Parser，支持多語言，據說效果是公開的分詞器中最好的，C++語言編寫。

關於速度：

由於分詞是基礎組件，其性能也是關鍵的考量因素。通常，分詞速度跟系統的軟硬件環境有相關外，還與詞典的結構設計和算法復雜度相關。比如我們之前跑過字嵌入+Bi-LSTM+CRF分詞器，其速度相對較慢。另外，開源項目 https://github.com/ysc/cws_evaluation 曾對多款分詞器速度和效果進行過對比，可供大家參考。

最後附上公開的分詞數據集

測試數據集

1、SIGHAN Bakeoff 2005 MSR,560KB

http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/

2、SIGHAN Bakeoff 2005 PKU, 510KB

http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/

3、人民日報 2014, 65MB

https://pan.baidu.com/s/1hq3KKXe

分詞算法不重要，重要的是詞典。參考：《http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2009/07/04/1516655.html 語義分析相關應用的實作要點》『
分詞算法用誰家的都無所謂，開源的、能拿到手的、靠譜的有不少。主要是一套專用詞典。需要（自動地）與時俱進，而不是拿一個許多年前的不更新的舊詞典就搞定的。
也就是說整個應用的主要問題是詞典和算法。

1. 好詞典很重要

不論什麽樣的分詞方法, 優秀的詞典必不可少, 越拿老掉牙的詞典對越新的文本進行分詞, 就越會分成一團糟.
怎樣構建一個優秀的詞典, 快速發現新新詞匯? 可以看 @M67 前兩天寫的文章, 講的非常透徹明白 : 互聯網時代的社會語言學：基於SNS的文本數據挖掘 ( http://www.matrix67.com/blog/archives/5044/trackback )

2. 算法跟著需求走

建議根據不同的需求選用不同的算法, 例如, 類似知乎頭部搜索的 AutoComplete 部分, 講究的是速度快, 興趣相關( 優先找和你賬戶相關, 和可能感興趣的內容 ), 分詞算法反而在其次了. 而像全文搜索這樣大段大段的長文字. 我覺得則更註重的是精準, 應該選一個像CRF這樣的算法.

中文分詞學習整理