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】
自然语言处理系列六
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。
中文分词原理
词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，中文分词不是以字为单位，而是以词为单位，在这种情况我们需要通过各种算法找到切分词的最佳分割标记，自然语言处理的基础步骤就是分词，分词的结果对中文信息处理至为关键。比如我们通过百度搜索关键词”陈敬雷分布式机器学习实战“，大家猜想一下中文分词的结果应该是什么结果呢？首先陈敬雷是我的人名，应该单独作为一个词，在中文分词里面有个原理，如果人名的会把人名识别出来，这个过程本身也叫作命名实体识别，在比如”陈敬雷分布式机器学习实战“，结果会自然的把充电了么这个公司名识别出来，这是公司名识别，也属于命名实体识别。命名实体识别我们在后面的章节中会详解讲到。这里给大家说的意思呢，就是中文分词如果发现句子中有人名，公司名等等类实体的时候会单独识别出词。然后接着”陈敬雷分布式机器学习实战“百度输入的关键词继续讲，分布式机器学习实战是我写的另外一本人工智能科学与技术丛书，书名也会识别出来，道理也是一样的。但是这个书名没有在词典库或者没有识别出来的话，会作为一个常规的分词，他可能会拆分为分布式、 机器、 学习、实战四个词，那么整体的分词结果就是陈敬雷、分布式、 机器、 学习、实战五个词了。另外如果我的名字陈敬雷如果没有识别出来，可能会拆分为单字陈、敬、雷，这样分词结果就是陈、敬、雷、分布式、 机器、 学习、实战七个词了。然后搜索引擎在所有文章中查找包含其中这些词的文章，那么搜索到的这些文章里，陈、敬、雷这三个字不一定挨着，是分散开的，分散开的文章就可能不是我的名字的相关文章，就是搜索结果不精准。同理分布式、 机器、 学习、实战这几个词在文章中也没有紧挨着，搜索结果也可能不是我写的书的相关文章。
那么如果是分成两个词陈敬雷、分布式机器学习实战，就会非常精准的搜索到相关文章，因为结果保证了陈敬雷和分布式机器学习实战这些字是紧挨着的。可见中文分词的结果对搜索引擎检索准确率的重要性。我们看下百度的实际搜索结果如图所示：
从图中看到，第一个结果是我在腾讯课堂上面讲的精品课，也是针对我写的这本《分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）》的配套视频课程，第二个结果是清华大学出版社官网的书籍详情页。可以看到百度的中文分词非常精准，有了精准分词的基础，搜索结果自然也就非常的精准检索到我们想要的文章。当然搜索排序结果和精准分词有关外，还和词频其他很多因素有关，过程是非常复杂的。后面的章节我们还会对搜索引擎的原理做更加详细的讲解。
我们先来看下中文分词的实现有几种方式，简单来说，中文分词根据实现特点大致可分为两个类别：基于词典的分词方法、基于统计的分词方法。
- 基于词典的分词方法
基于词典的分词方法首先会建立一个充分大的词典，然后依据一定的策略扫描句子，若句子中的某个子串与词典中的某个词匹配，则分词成功。
常见的扫描策略有：正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配和最少词数分词。
1）正向最大匹配
对输入的句子从左至右，以贪心的方式切分出当前位置上长度最大的词，组不了词的字单独划开。其分词原理是：词的颗粒度越大，所能表示的含义越精确。
2）逆向最大匹配
原理与正向最大匹配相同，但顺序不是从首字开始，而是从末字开始，而且它使用的分词词典是逆序词典，其中每个词条都按逆序方式存放。在实际处理时，先将句子进行倒排处理，生成逆序句子，然后根据逆序词典，对逆序句子用正向最大匹配。
3）双向最大匹配
将正向最大匹配与逆向最大匹配组合起来，对句子使用这两种方式进行扫描切分，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。
4）最少词数分词
即一句话应该分成数量最少的词串，该方法首先会查找词典中最长的词，看是不是所要分词的句子的子串，如果是则切分，然后不断迭代以上步骤，每次都会在剩余的字符串中取最长的词进行分词，最后就可以得到最少的词数。
总结：基于词典的分词方法简单、速度快，效果也还可以，但对歧义和新词的处理不是很好，对词典中未登录的词没法进行处理。
- 基于统计的分词方法
基于统计的分词方法是从大量已经分词的文本中，利用统计学习方法来学习词的切分规律，从而实现对未知文本的切分。随着大规模语料库的建立，基于统计的分词方法不断受到研究和发展，渐渐成为了主流。
常用的统计学习方法有：隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）和基于深度学习的方法。
1）HMM和CRF
这两种方法实质上是对序列进行标注，将分词问题转化为字的分类问题，每个字有4种词位（类别）：词首（B）、词中（M）、词尾（E）和单字成词（S）。由字构词的方法并不依赖于事先编制好的词典，只需对分好词的语料进行训练即可。当模型训练好后，就可对新句子进行预测，预测时会针对每个字生成不同的词位。其中HMM属于生成式模型，CRF属于判别式模型。
2）基于深度学习的方法
神经网络的序列标注算法在词性标注、命名实体识别等问题上取得了优秀的进展，这些端到端的方法也可以迁移到分词问题上。与所有深度学习的方法一样，该方法需要较大的训练语料才能体现优势，代表为BiLSTM-CRF。
总结：基于统计的分词方法能很好地处理歧义和新词问题，效果比基于词典的要好，但该方法需要有大量人工标注分好词的语料作为支撑，训练开销大，就分词速度而言不如前一种。在实际应用中一般是将词典与统计学习方法结合起来，既发挥词典分词切分速度快的特点，又利用了统计分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
上面给大家讲了中文分词的原理，下面自然语言处理系列会接着更详细的讲解具体实现和主流的开源分词工具。
总结
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