【正文】 序列切分成有意義的詞，就是中文分詞，有些人也稱為切詞。我是一個學(xué)生，分詞的結(jié)果是：我 是 一個 學(xué)生。三、中文分詞與搜索引擎分詞技術(shù)使用在搜索引擎網(wǎng)頁預(yù)處理階段。搜索引擎網(wǎng)頁預(yù)處理第一步是為原始網(wǎng)頁建立索引，形成索引網(wǎng)頁庫；第二步是對網(wǎng)頁進(jìn)行切分，也就是分詞，將每一篇網(wǎng)頁轉(zhuǎn)化為一組次的集合；最后將網(wǎng)頁索引詞的映射轉(zhuǎn)化為索引詞到網(wǎng)頁的映射，形成倒排文件。中文分詞到底對搜索引擎有多大影響？對于搜索引擎來說，最重要的并不是找到所有結(jié)果，因為在上百億的網(wǎng)頁中找到所有結(jié)果沒有太多的意義，沒有人能看得完，最重要的是把最相關(guān)的結(jié)果排在最前面，這也稱為相關(guān)度排序。中文分詞的準(zhǔn)確與否，常常直接影響到對搜索結(jié)果的相關(guān)度排序。而且中文分詞的準(zhǔn)確度，對搜索引擎結(jié)果相關(guān)性和準(zhǔn)確性有相當(dāng)大的關(guān)系。四、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、詞庫匹配的分詞方法；基于詞頻度統(tǒng)計的分詞方法和基于知識理解的分詞方法。(一)基于字典、詞庫匹配的分詞方法這種方法又叫做機械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個“充分大的”機器詞典中的詞條進(jìn)行配，若在詞典中找到某個字符串，則匹配成功（識別出一個詞）。按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長度優(yōu)先匹配的情況，可以分為最大（最長）匹配和最?。ㄗ疃蹋┢ヅ?；按照是否與詞性標(biāo)注過程相結(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。常用的幾種機械分詞方法如下：（1）最大正向匹配法(MaximumMatching Method)通常簡稱為ＭＭ法其基本思想為：假定分詞詞典中的最長詞有i個漢字字符，則用被處理文檔的當(dāng)前字串中的前i個字作為匹配字段，查找字典。若字典中存在這樣的一個i字詞，則匹配成功，匹配字段被作為一個詞切分出來。如果詞典中找不到這樣的一個i字詞，則匹配失敗，將匹配字段中的最后一個字去掉，對剩下的字串重新進(jìn)行匹配處理…… 如此進(jìn)行下去，直到匹配成功，即切分出一個詞或剩余字串的長度為零為止。這樣就完成了一輪匹配，然后取下一個i字字串進(jìn)行匹配處理，直到文檔被掃描完為止。（2）逆向最大匹配法(Recerse MaximumMatching Method))通常簡稱為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。逆向最大匹配法從被處理文檔的末端開始匹配掃描，每次取最末端的2i個字符（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，其中的每個詞條都將按逆序方式存放。在實際處理時，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，對逆序文檔用正向最大匹配法處理即可。由于漢語中偏正結(jié)構(gòu)較多，若從后向前匹配，可以適當(dāng)提高精確度。所以，逆向最大匹配法比正向最大匹配法的誤差要小。統(tǒng)計結(jié)果表明 ,單純使用正向最大匹配的錯誤率為 1/16 9,單純使用逆向最大匹配的錯誤率為 1/245。例如切分字段“碩士研究生產(chǎn)”，正向最大匹配法的結(jié)果會是“碩士研究生 / 產(chǎn)”，而逆向最大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)”。（3）最少切分法：使每一句中切出的詞數(shù)最小。還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結(jié)合起來構(gòu)成雙向匹配法。由于漢語單字成詞的特點，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般說來，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧義現(xiàn)象也較少。統(tǒng)計結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實際的需要。實際使用的分詞系統(tǒng)，都是把機械分詞作為一種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進(jìn)一步提高切分的準(zhǔn)確率。一種方法是改進(jìn)掃描方式，稱為特征掃描或標(biāo)志切分，優(yōu)先在待分析字符串中識別和切分出一些帶有明顯特征的詞，以這些詞作為斷點，可將原字符串分為較小的串再來進(jìn)機械分詞，從而減少匹配的錯誤率。另一種方法是將分詞和詞類標(biāo)注結(jié)合起來，利用豐富的詞類信息對分詞決策提供幫助，并且在標(biāo)注過程中又反過來對分詞結(jié)果進(jìn)行檢驗、調(diào)整，從而極大地提高切分的準(zhǔn)確率。（二）全切分和基于詞的頻度統(tǒng)計的分詞方法基于詞的頻度統(tǒng)計的分詞方法是一種全切分方法。在討論這個方法之前我們先要明白有關(guān)全切分的相關(guān)內(nèi)容。（1）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，都可能會遺漏正確的切分，造成分詞錯誤或失敗。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%，但全切分分詞并沒有在文本處理中廣泛地采用。（2）基于詞的頻度統(tǒng)計的分詞方法：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字同時出現(xiàn)的頻率進(jìn)行統(tǒng)計,次數(shù)越高的就可能是一個詞。它首先切分出與詞表匹配的所有可能的詞,運用統(tǒng)計語言模型和決策算法決定最優(yōu)的切分結(jié)果。它的優(yōu)點在于可以發(fā)現(xiàn)所有的切分歧義并且容易將新詞提取出來。（三）基于知識理解的分詞方法該方法主要基于句法、語法分析，并結(jié)合語義分析，通過對上下文內(nèi)容所提供信息的分析對詞進(jìn)行定界，它通常包括三個部分：分詞子系統(tǒng)、句法語義子系統(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、句子等的句法和語義信息來對分詞歧義進(jìn)行判斷。這類方法試圖讓機器具有人類的理解能力，需要使用大量的語言知識和信息。由于漢語語言知識的籠統(tǒng)、復(fù)雜性，難以將各種語言信息組織成機器可直接讀取的形式。因此目前基于知識的分詞系統(tǒng)還處在試驗階段。（四）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含有分詞詞庫的管道進(jìn)行 ,比較匹配過程是分步進(jìn)行的 ,每一步可以對進(jìn)入管道中的詞同時與詞庫中相應(yīng)的詞進(jìn)行比較 ,由于同時有多個詞進(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內(nèi)碼理論和管道的詞典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。到底哪種分詞算法的準(zhǔn)確度更高，目前并無定論。對于任何一個成熟的分詞系統(tǒng)來說，不可能單獨依靠某一種算法來實現(xiàn)，都需要綜合不同的算法。筆者了解，海量科技的分詞算法就采用“復(fù)方分詞法”，所謂復(fù)方，相當(dāng)于用中藥中的復(fù)方概念，即用不同的藥才綜合起來去醫(yī)治疾病，同樣，對于中文詞的識別，需要多種算法來處理不同的問題。五、分詞中的難題有了成熟的分詞算法，是否就能容易的解決中文分詞的問題呢？事實遠(yuǎn)非如此。中文是一種十分復(fù)雜的語言，讓計算機理解中文語言更是困難。在中文分詞過程中，有兩大難題一直沒有完全突破。（一）切分歧義就人對漢語的理解而言，漢語的分詞是一個理解的過程，這個過程綜合了詞法、語法、語義等各種信息。因此，一個理想的分詞系統(tǒng)也應(yīng)綜合運用這些信息，而在計算機處理中這些信息的提取又是以分詞為前提的。所以，分詞與這些信息的運用是既相聯(lián)系又相制約的一種相輔相成的關(guān)系，而純粹的機械切分必然會帶來切分歧義。歧義是指同樣的一句話，可能有兩種或者更多的切分方法。例如：學(xué)歷史知識，因為“學(xué)歷”和“歷史”都是詞，那么這個短語就可以分成“學(xué)歷”和“歷史”。這種稱為交叉歧義。像這種交叉歧義十分常見由于沒有人的知識去理解，計算機很難知道到底哪個方案正確。交叉歧義相對組合歧義來說是還算比較容易處理，組合歧義就必需根據(jù)整個句子來判斷了。例如，在句子“這個門把手壞了”中，“把手”是個詞，但在句子“請把手拿開”中，“把手”就不是一個詞；在句子“將軍任命了一名中將”中，“中將”是個詞，但在句子“產(chǎn)量三年中將增長兩倍”中，“中將”就不再是詞。這些詞計算機又如何去識別? 如果交叉歧義和組合歧義計算機都能解決的話，在歧義中還有一個難題，是真歧義。真歧義意思是給出一句話，由人去判斷也不知道哪個應(yīng)該是詞，哪個應(yīng)該不是詞。例如：“乒乓球拍賣完了”，可以切分成“乒乓 球拍 賣 完 了”、也可切分成“乒乓球 拍賣 完 了”，如果沒有上下文其他的句子，恐怕誰也不知道“拍賣”在這里算不算一個詞。（二）新詞專業(yè)術(shù)語稱為未登錄詞。也就是那些在字典中都沒有收錄過，但又確實能稱為詞的那些詞。最典型的是人名，人可以很容易理解句子“張三虎是山東人”中，“張三虎”是個詞，因為是一個人的名字，但要是讓計算機去識別就困難了。如果把“張三虎”做為一個詞收錄到字典中去，全世界有那么多名字，而且每時每刻都有新增的人名，收錄這些人名本身就是一項巨大的工程。即使這項工作可以完成，還是會存在問題，例如：在句子“張三虎頭虎腦的”中，“張三虎”還能不能算詞？新詞中除了人名以外，還有機構(gòu)名、地名、產(chǎn)品名、商標(biāo)名、簡稱、省略語等，還有目前網(wǎng)絡(luò)流行語詞，如“有沒有”、“傷不起”“神馬浮云”、“童鞋們”、“蘿莉”等等都是很難處理的問題，而且這些又正好是人們經(jīng)常使用的詞，因此對于搜索引擎來說，分詞系統(tǒng)中的新詞識別十分重要。目前新詞識別準(zhǔn)確率已經(jīng)成為評價一個分詞系統(tǒng)好壞的重要標(biāo)志之一。判斷一個系統(tǒng)的中文分詞功能好壞,主要在于消歧功能和對未登錄詞識別功能。并且優(yōu)秀的分詞策略應(yīng)該是盡量不拆分,需要拆分時,先把長的拆成中的,如果結(jié)果還是少,再把中的拆成短的?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】【1】 吳勝遠(yuǎn)。并行分詞方法的研究《計算機研究與發(fā)展》1997年07期【2】 張旭。一個基于詞典與統(tǒng)計的中文分詞算法[D]。電子科技大學(xué)。2007年【3】 梁斌。走進(jìn)搜索引擎 電子工業(yè)出版社 2007年1月【4】（美）克羅夫特。搜索引擎：信息檢索實踐 機械工業(yè)出版社2010年