一、词与分词

1、词 vs 词素

• 词是语言中能够独立运用的最小单位，是指词在语法结构中的地位和作用而言的。
• 从语言的词本身来讲，很多词可以进一步分析成若干个最小的音义统一体，即词素。
• 词素是构成词的要素。词素是比词低一级的单位。
  • 参考黄伯荣和廖旭东老师的《现代汉语（上）》（P251）中介绍的“替代法”。简单来说，能被替换的是词，不能被替换的是词素。比如说“茶杯”这个词，“茶杯”中的“茶”可以替换成“水”，“杯”又可以替换成“叶”，所以“茶杯”是一个词，有两个词素。但是“彷徨”这个词中，“彷”和“徨”都不能被替换，所以“彷徨”是一个词素，不过同时也是一个词。“茶杯”和“彷徨”都有两个字，也都是一个词。但是，“茶杯”是一个由两个语素组成的词，而“彷徨”既是一个由一个语素组成的词。。。

2、世界语言分类

  传统语言学根据词的结构将世界语言分为三类：孤立语、黏着语、屈折语

• 孤立语：又称“词根语”、“无形态语”，以汉语为代表

  • 词内没有专门表示语法意义的附加成分，形态变化很少，语法关系靠词序和虚词来表示
  • 例如：“我吃饭”中的“我”、“吃”、“饭”都是独立的词，词序和上下文决定了它们之间的语法关系。

• 黏着语：又称“胶着语”，以日语为代表

  • 词内有专门表示语法意义的附加成分，一个附加成分表达一种语法意义，词根或词干跟附加成分结合不紧密

• 曲折语：以英语为代表

  • 用词的形态变化表示语法关系，词根或词干跟词的附加成分结合的很紧密，一个附加成分表达多种语法意义
    

• 孤立语和黏着语存在分词问题

  • 在孤立语言和黏着语言中，由于词本身没有太多的形态变化，因此分词相对较简单。在汉语中，词语之间一般使用空格或标点符号进行分隔，每个词都具有独立的语义和语法功能。

二、分词的原因与基本原因

1、为什么要分词

• 汉语的机器自动分词是汉语信息处理系统的重要组成部分
• 正确的机器自动分词是正确的中文信息处理的基础
  • 文本检索
    • 和服 | 务 | 于三日后裁制完毕，并呈送将军府中。
    • 王府饭店的设施 | 和 | 服务 | 是一流的。
      如果不分词或者“和服务”分词有误，都会导致荒谬的检索结果。
  • 文语转换
    • 他们是来 | 查 | 金泰 | 撞人那件事的。(“查”读音为cha）
    • 行侠仗义的 | 查金泰 | 远近闻名。（“查”读音为zha)

2、分词规范

• 中国国家标准GB13715 刘源等《信息处理用现代汉语分词规范及自动分词方法》
• 分词规范内容实录
  • 二字或三字词，以及结合紧密、使用稳定的
    • 发展 可爱 红旗
    • 对不起 自行车 青霉素
  • 四字成语一律为分词单位，以及四字词或结合紧密、使用稳定的四字词组
    • 胸有成竹 欣欣向荣
    • 社会主义 春夏秋冬 由此可见
  • 五字和五字以上的谚语、格言等，分开后如不违背原有组合的意义，应予切分
    • 时间/就/是/生命/
    • 失败/是/成功/之/母

3、分词的主要难点-切分歧义

如何排除切分歧义

  利用前趋字串和后继字串在词法、句法、语义、语用方面的信息。

利用词法信息

• 湖上有几只美丽的白/天鹅
• 加入规则：“如果交段与其后继字串组成名词，则将该歧义词首字单切，否则，确认该歧义词为词”。

利用句法信息

• 利用歧义字串与前趋字串和后继字串的搭配关系等句
  法信息确定正确切分
• 例：一阵/风/吹/过来/了
• 加入规则：“如果歧义字段是量词且直接前趋字串是数词，那么歧义字段的首段单切，否则，该歧义字段成词”

利用语义信息

• 例：学生会兴奋得手舞足蹈
• 学生/会/兴奋/得/手舞足蹈
• 学生会/兴奋/得/手舞足蹈
• 加入规则：“如果歧义切分字段后继动词的义项中含有动作发出者为“人”这个义素，则歧义字段的尾字单切，否则该歧义字段成词”

利用语用、语境信息

• 日本保留和尚使用的古代庙宇已经不多了
• 乒乓球拍卖完了

4、分词的主要难点-未登录词

未登录词

• 就是在词典中没有登录过的人名（中国人名和外国人译名）、地名、机构名、新词语、缩略语等。当采用匹配的方法来切词时，由于词典中没有登录这些词，会引起自动切词的困难。
• 歧义切分字段在汉语书面文本中所占的比例并不很大，在实际的书面文本中，特别是在新闻类文本中，未登录词的处理是书面文本自动切分的一个十分突出的问题。这是汉语书面语自动切分的另一个难点。

如何识别未登录词

• 汉语自然语言处理的经典难题之一
• 人们探索了多种方法，如互信息、期望方差法、语言模型法等等
• 基于最大熵、马尔科夫模型等统计分类模型是比较常用的方法

三、分词的一般方法

  中文词汇切分技术大体上可以分为：
1.基于词典的词汇切分方法（又称机械词汇切分）
2.基于统计的词汇切分方法
3.基于理解的词汇切分方法
4.词典与统计相结合的词汇切分方法

1、基于词典的方法(又称机械分词方法)

  本质上是字符串匹配的方法，将一串文本中的文字片段和已有的词典进行匹配，如果匹配到，则此文字片段就作为一个分词结果。
1）正向最大匹配法（从左到右的方向）；
2）逆向最大匹配法（从右到左的方向）；
3）最小切分（每一句中切出的词数最小）
4）双向最大匹配（进行从左到右、从右到左两次扫描

• 优点是速度快，时间复杂度可以保持在O（n）,实现简单，效果尚可；
• 但对歧义和未登录词处理效果不佳
  • 基本就是不处理~

1. 正向最大匹配算法

• 基于词典词汇切分中最大正向匹配是基于“每次从句子中切分出尽量长的词语”的原理。即一个词的长度越长，从这个词中所获取的信息就有可能更多，同时也更确切。
• 比如“王小花”，这是一个人名，假设其存在于词典中，而“王”、“小”、“花”三个也均为词典中存在的单字词，倘若我们将“王小花”分为“王/小/花”，这将让人不知所云，而使用最长匹配的方法将会匹配出“王小花”这个三字词。

ch_dict = ['基于', '解析', '语义解析', '方法', '逻辑', '逻辑形式', '产生','更可', '解释', '可解释', '推理过程']
sentence = '基于语义解析的方法由于逻辑形式而产生了更可解释的推理过程'
segment_list = []   # 存放分词后的分词词组
# print(sentence)
# 例句不为空时，循环地进行分词操作while len(sentence) >= 1:# 最大匹配单词的长度为5，当然实际意义从3开始即可，因为词典最大单词长度为3max_match_len = 5# 当匹配单词长度大于1时，循环判断分词while max_match_len > 1:# 判断前 max_match_len 个字符是否存在于字典if sentence[0:max_match_len] in ch_dict:segment_list.append(sentence[0:max_match_len])      # 追加到分词词组中sentence = sentence[max_match_len:len(sentence)]    # 将符合的词语从原例句中截取# 退出循环，重新从max_match_len最长匹配数开始匹配截取breakmax_match_len -= 1  # max_match_len累减，开始匹配4个字符，3个字符，，，# 只剩下一个汉字时，说明当前不再存在任何符合的词语，直接截取一个汉字作为词组if max_match_len == 1:segment_list.append(sentence[0:1])      # 追加单个汉字词语sentence = sentence[1:len(sentence)]    # 截取例句# 输出进行分词后的例句
print('/'.join(segment_list))

基于/语义解析/的/方法/由/于/逻辑形式/而/产生/了/更可/解释/的/推理过程

2. 逆向最大匹配算法

• 从右到左取词，每次取尽可能长的词，匹配词典中的词语。

2、基于统计的分词方法

• 基于统计的分词方法是在给定大量已经分词的文本的前提下，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律（称为训练），从而实现对未知文本的切分。例如最大概率分词方法和最大熵分词方法等。随着大规模语料库的建立，统计机器学习方法的研究和发展，基于统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法。
• 主要的统计模型有：N元文法模型（N-gram），隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model ，HMM），最大熵模型（ME），条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRF）等

3、基于理解的分词方法

• 基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。
• 它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，语法子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。
• 这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。

4、词典与统计相结合的词汇切分方法

  利用词典匹配和统计模型的方法，结合了基于词典的规则和基于统计的概率模型，以提高分词准确性和效率。