中文分词-转载2

来源：百度文库 编辑：神马文学网 时间：2024/04/29 12:31:17
2、新词识别
新词，专业术语称为未登录词。也就是那些在字典中都没有收录过，但又确实能称为词的那些词。最典型的是人名，人可以很容易理解句子“王军虎去广州了”中，“王军虎”是个词，因为是一个人的名字，但要是让计算机去识别就困难了。如果把“王军虎”做为一个词收录到字典中去，全世界有那么多名字，而且每时每刻都有新增的人名，收录这些人名本身就是一项巨大的工程。即使这项工作可以完成，还是会存在问题，例如：在句子“王军虎头虎脑的”中，“王军虎”还能不能算词？
新词中除了人名以外，还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题，而且这些又正好是人们经常使用的词，因此对于搜索引擎来说，分词系统中的新词识别十分重要。目前新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。
中文分词的应用
目前在自然语言处理技术中，中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离，许多西文的处理方法中文不能直接采用，就是因为中文必需有分词这道工序。中文分词是其他中文信息处理的基础，搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都需要用到分词。因为中文需要分词，可能会影响一些研究，但同时也为一些企业带来机会，因为国外的计算机处理技术要想进入中国市场，首先也是要解决中文分词问题。在中文研究方面，相比外国人来说，中国人有十分明显的优势。
分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。目前研究中文分词的大多是科研院校，清华、北大、中科院、北京语言学院、东北大学、IBM研究院、微软中国研究院等都有自己的研究队伍，而真正专业研究中文分词的商业公司除了海量科技以外，几乎没有了。科研院校研究的技术，大部分不能很快产品化，而一个专业公司的力量毕竟有限，看来中文分词技术要想更好的服务于更多的产品，还有很长一段路。

编写简单的中文分词程序


几个月之前,在网上找到了一个中文词库素材(几百K),当时便想写一个分词程序了.我对汉语分词没有什么研究,也就凭自己臆想而写.若有相关方面专家,还请多给意见.

一、词库

词库大概有5万多词语(google能搜到,类似的词库都能用),我摘要如下:

地区     82
重要     81
新华社     80
技术     80
会议     80
自己     79
干部     78
职工     78
群众     77
没有     77
今天     76
同志     76
部门     75
加强     75
组织     75

第一列是词,第二列是权重.我写的这个分词算法目前并未利用权重.

二、设计思路

算法简要描述:

对一个字符串S,从前到后扫描,对扫描的每个字,从词库中寻找最长匹配.比如假设S="我是中华人民共和国公民",词库中有"中华人民共和国","中华","公民","人民","共和国"......等词.当扫描到"中"字,那么从中字开始,向后分别取1,2,3,......个字("中","中华","中华人","中华人民","中华人民共","中华人民共和","中华人民共和国",,"中华人民共和国公"),词库中的最长匹配字符串是"中华人民共和国",那么就此切分开,扫描器推进到"公"字.

数据结构:

选择什么样的数据结构对性能影响很大.我采用Hashtable _rootTable记录词库.键值对为(键,插入次数).对每一个词语,如果该词语有N个字,则将该词语的1,1~2,1~3,......1~N个字作为键,插入_rootTable中.而同一个键如果重复插入,则后面的值递增.

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