中文分词技术及应用
中文分词算法有5大类：
1、 基于词典的方法
2、基于统计的方法
3、基于规则的方法
4、基于字标注的方法
5、基于人工智能的技术（基于理解）的方法
中文分词目前有4个瓶颈：
1、分词歧义
2、未登陆词识别
3、分词粒度问题（表达相同意思的同一字串，在语料中存在不同的切分方式）
4、错别字与谐音字规范化
中文分词有5大评价标准：
1、分词正确率
2、切分速度
3、功能完备性
4、易扩展性与可维护性
中文信息处理包括3个层次：
1、词法分析（中文分词是第一步，词性标注）
2、句法分析：对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程，句法分析的输出结果常作为语义分析的输入。
2.1、短语结构句法分析：识别处句子中的短语结果以及短语间的层次句法关系
2.2、依存句法分析：识别句子中词汇与词汇之间的相互依存关系，属于浅层句法分析
2.3、深层文法句法分析：利用深层文法，如词汇化树邻接文法、词汇功能文法、组合范畴文法等，对句子进行深层句法分析。
3、语义分析：理解句子表达的真实语义
3.1、语义角色标注：属于浅层语义分析技术
1、基于词典的方法：字符串匹配，机器分词方法
原理：按照一定策略将待分析的汉字穿与一个“大词典”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。
1.1、按照扫描方向的不同：正向匹配&逆向匹配
1.2、按照长度的不同：最大匹配&最小匹配
1.3、按照是否与词性标注过程相结合：单纯分词方法&分词与标注相结合
1.1.1、基于字符串匹配方法：正向最大匹配算法（MM）
步骤：
1、从左向右取切分汉字句的m个字符串作为匹配字段，m为大机器词典中最长词条数
2、查找大机器词典并进行匹配，若匹配成功，则将这个匹配字段作为一个词切分出来，否则，则将这个匹配字段的最后一个词去掉，剩下的字符串继续匹配字段，直到以上过程切分到所有词为止。
优点：简单，易于实现
缺点：匹配速度慢，存在歧义切分问题，缺乏自学习的智能性。
2、基于统计的分词（无字典分词）
主要思想是：上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越可能构成一个词。可以对训练文本中相邻出现的频度进行统计，计算他们之间的互现信息。互现信息体系了汉字之间结合的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可以认为此字组可能构成一个词。该方法又称无字典分词。
主要统计模型有：N 元文法模型、隐马尔科夫模型等
在实际应用中一般将其与基于词典的分词方法结合起来使用，即可以发挥分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
2.1、N-gram模型
N-gram模型思想：第n个词的出现只
3、具体应用
中文分词是大部分下游应用的基础，小到POS词性标注、NER命名实体识别，大到自动分类、自动摘要、语音模型、自动摘要、搜索引擎、机器翻译、语音合成等。
以下具体阐述：中文分词在搜索引擎中的应用：
搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行查询处理后，根据用户的关键词串用各种匹配方法进行分词。
搜索引擎的查询处理：
1、首先到数据库里搜索相关信息
2、若用户提交的字符串不超过3个汉字，则直接去数据库索引
3、分词：若超过4个字符串，则用分隔符把用户提交的字符串分割成N个子字符串查询
4、检索用户提供的字符串里有无重复词汇，若有则去掉，默认为一个词汇，检索用户提交的字符串是否有字母和数字，若有则把字母与数字当作一个词
