注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

自然语言处理系列十五

中文分词

中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文的词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比英文要复杂得多、困难得多。

CRF分词

先看下什么是CRF，CRF的中文是条件随机场。条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，是一种基于遵循马尔可夫性的概率图模型的数学算法。结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。条件随机场是一个典型的判别式模型，其联合概率可以写成若干势函数联乘的形式，其中最常用的是线性链条件随机场。若让x=(x1，x2，…xn)表示被观察的输入数据序列，y=(y1，y2，…yn)表示一个状态序列，在给定一个输入序列的情况下，线性链的CRF模型定义状态序列的联合条件概率为
p(y|x)=exp{} (2-14)
Z(x)={} (2-15)
其中:Z是以观察序列x为条件的概率归一化因子；fj(yi-1，yi，x，i)是一个任意的特征函数；是每个特征函数的权值。
CRF在NLP技术领域中主要用于文本标注，并有多种应用场景，例如：
分词（标注字的词位信息，由字构词）
词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词）
命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体名词）
下面我们看下如何使用CRF技术来进行中文分词。

1. CRF VS 词典统计分词
   基于词典的分词过度依赖词典和规则库，因此对于歧义词和未登录词的识别能力较低；其优点是速度快，效率高。CRF代表了新一代的机器学习技术分词，其基本思路是对汉字进行标注即由字构词(组词)，不仅考虑了文字词语出现的频率信息，同时考虑上下文语境，具备较好的学习能力，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果；其不足之处是训练周期较长，运营时计算量较大，性能不如词典妇分词
2. CRF VS HMM，MEMM
   首先，CRF，HMM(隐马模型)，MEMM(最大熵隐马模型)都常用来做序列标注的建模，像分词、词性标注，以及命名实体标注
   隐马模型一个最大的缺点就是由于其输出独立性假设，导致其不能考虑上下文的特征，限制了特征的选择。最大熵隐马模型则解决了隐马的问题，可以任意选择特征，但由于其在每一节点都要进行归一化，所以只能找到局部的最优值，同时也带来了标记偏见的问题，即凡是训练语料中未出现的情况全都忽略掉。条件随机场则很好的解决了这一问题，他并不在每一个节点进行归一化，而是所有特征进行全局归一化，因此可以求得全局的最优值。
3. CRF分词原理
   1） CRF把分词当做字的词位分类问题，通常定义字的词位信息如下：
   词首，常用B表示
   词中，常用M表示
   词尾，常用E表示
   单子词，常用S表示
   2）CRF分词的过程就是对词位标注后，将B和E之间的字，以及S单字构成分词
   3）CRF分词实例：
   原始例句：我爱北京天安门
   CRF标注后：我/S 爱/S 北/B 京/E 天/B 安/M 门/E
   分词结果：我/爱/北京/天安门

了解了CRF的分词原理后，接下来我们给大家推荐一个基于CRF原理的开源工具包CRF++。除此之外，还给大家介绍其他几个非常流行的分词包Jieba分词、HanLP分词、IK分词、mmseg4j分词。

总结

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