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

规则分词

规则分词是基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法），其实现的主要思想是：切分语句时，将语句特定长的字符串与字典进行匹配，匹配成功就进行切分。按照匹配的方式可分为：正向最大匹配分词、逆向最大匹配分词和双向最大匹配分词。这种方法按照一定策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。识别出一个词，根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配。根据不同长度优先匹配的情况，分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配。根据与词性标注过程是否相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。

双向最大匹配法

双向最大匹配分词是综合了前两者的算法。先根据标点对文档进行粗切分，把文档分解成若干个句子，然后再对这些句子用正向最大匹配法和逆向最大匹配法进行扫描切分。如果两种分词方法得到的匹配结果相同，则认为分词正确，否则，按最小集处理。准确的结果往往是词数切分较少的那种。经研究表明，90%的中文使用正向最大匹配分词和逆向最大匹配分词能得到相同的结果，而且保证分词正确；9%的句子是正向最大匹配分词和逆向最大匹配分词切分有分歧的，但是其中一定有一个是正确的；不到1%的句子是正向和逆向同时犯相同的错误：给出相同的结果但都是错的。因此，在实际的中文处理中，双向最大匹配分词能够胜任几乎全部的场景。
下面进行代码示例：
对"项目的研究"进行分词：

正向最长匹配：“项目 / 的 / 研究”
逆向最长匹配：“项 / 目的 / 研究”
对"研究生命起源"进行分词：

正向最长匹配：“研究生 / 命 / 起源”
逆向最长匹配：“研究 / 生命 / 起源”
通过上面的例子可以看出，有时候正向最长匹配正确，而有的时候逆向匹配的更好，当然也有可能正向最长匹配和逆向最长匹配都无法消除歧义的情况。清华大学孙茂松教授做过统计，在随机挑选的3680个句子中，正向匹配错误而逆向匹配正确的句子占比9.24%，正向匹配正确而逆向匹配错误的情况则没有被统计到。

因此有人提出了融合正向最长匹配和逆向最长匹配的双向最长匹配，双向最长匹配简单来说就是同时执行正向最长匹配和逆向最长匹配，然后在给定的一些规则中选择最优，本质上就是在正向最长匹配和逆向最长匹配中进行二选一。

择优规则：

最长的单词所表达的意义越丰富并且含义越明确。如果正向最长匹配和逆向最长匹配分词后的词数不同，返回词数更少结果；
非词典词和单字词越少越好，在语言学中单字词的数量要远远小于非单字词。如果正向最长匹配和逆向最长匹配分词后的词数相同，返回非词典词和单字词最少的结果；
根据孙茂松教授的统计，逆向最长匹配正确的可能性要比正向最长匹配的可能性要高。如果正向最长匹配的词数以及非词典词和单字词都相同的情况下，优先返回逆向最长匹配的结果；
双向最长匹配的代码如下：

from backward_segment import backward_segment # 导入实现正向最长匹配的函数
from forward_segment import forward_segment # 导入实现逆向最长匹配的函数
from utility import load_dictionary # 导入加载词典的函数

def count_single_char(word_list: list):  # 统计单字成词的个数
    """
    统计单字词的个数
    :param word_list:分词后的list列表
    :return: 单字词的个数
    """
    return sum(1 for word in word_list if len(word) == 1)

def bidirectional_segment(text, dic):
    """
    双向最长匹配
    :param text:待分词的中文文本
    :param dic:词典
    :return:正向最长匹配和逆向最长匹配中最优的结果
    """
    f = forward_segment(text, dic)
    b = backward_segment(text, dic)
    print(f)
    print(b)
    # 词数更少优先级更高
    if len(f) < len(b):                                  
        return f
    elif len(f) > len(b):
        return b
    else:
        # 单字词更少的优先级更高
        if count_single_char(f) < count_single_char(b):  
            return f
        else:
            # 词数以及单字词数量都相等的时候，逆向最长匹配优先级更高
            return b

if __name__ == '__main__':
    # 加载词典
    dic = load_dictionary()
    print(bidirectional_segment('项目的研究', dic))
    print(bidirectional_segment('研究生命起源', dic))

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代码运行输出结果：

['项', '目的', '研究']
['研究', '生命', '起源']

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通过观察双向最长匹配对"项目的研究"的分词结果，发现即使是融合了正向最长匹配和逆向最长匹配的双向最长匹配也不一定得到正确的分词结果，甚至有可能正确率比逆向最长匹配还要低，由此，规则系统的脆弱可见一斑，规则集的维护有时是拆东墙补西墙，有时是帮倒忙。不过基于词典分词的核心价值不在于精度，而在于速度。

由于正向最大匹配分词和逆向最大匹配分词给出相同词数的分词结果，可以制定默认的选择是其中一种。当然，实际的中文处理中，这种情况并不会很常见。

上面讲到的自然语言处理系列七、八、九是基于规则的分词方式，另一种方式是基于机器学习的统计分词，接下来的自然语言处理系列进行详细讲解。

总结

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