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摘要：最近几年大数据、人工智能的迅猛发展，对数据的采集、加工、挖掘也得到了长足的发展，信息的价值逐渐凸显，智能推荐、语音识别等高价值的信息处理越来越多的改变生活。如何从互联网上中文网页内容提取出有效的识别、提取出有价值的信息是当今信息研究的重要课程。中文分词作为中文文本处理的重要组成部分，本文作者在对当前分词的基本问题，以及主要分词方法的优缺点进行思考和分析的基础上，重点分析了基于统计的分词方法，分析了基于统计的分词器的设计理念与算法思想。文中涉及中文分词的难点分析，隐含马尔科夫模型的处理，维特比路径优化算法。
关键词：中文分词；隐马尔科夫模型；路径优化问题；维特比算法
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）04-0149-02
对于自然语言处理，词是最小的有意义的组成部分。中文相对于英文在“词”上有明显的难度。拉丁文语系，词与词之间是有明显的分隔符的存在，而这一點在中文是不存在的，中文词之间没有空格符，只能通过对于单个字符、句子、或语句段来划分。但是中文文本的分析，必须转换为一个个的最小语义单位“词”才能进行。因此中文的分词，不仅是中文自然语言处理中的重要环节，也是中文进行更高层次信息处理，如：语义，语句顺序等的基础。
1 中文分词发展历史和现状
中文分词早期方法，也是最简单的方法就是查字典。这种方法最先由北京航空航天大学的梁南元教授提出。查字典的方法，就是建立一个字典，将句子从左向右扫描一次，将句子与词典进行匹配，遇到字典里面包含的词语就标识出来。遇到复合词，找最长的匹配词切割。这个方法简单，可以在复杂度不高的前提下处理70%～80%的分词问题。20世纪80年代，哈尔滨工业大学的王晓龙博士进一步将查字典的方法理论化，发展成为最少词数的分词理论。就是将一句话分成数量最少的词串。基于查字典的方法过于简单，不适用于稍稍复杂的问题，有一个无法避免的问题，即切分遇到二义性词就无能为力。
二十世纪九十年代之前，许多海内外学者试图用一些文法规则，来解决二义性问题，但最后都不是很成功。直到1990年前后，清华大学的郭静博士用统计语言模型，成功地解决了分词的二义性问题，成功将中文分词的错误率降低了一个数量级。
基于词典的中文分词方法是该领域的主要研究方向，主要包括基于规则、统计、字标注三大类方法。早期主要使用基于规则的方法，即根据中文的特点建立一些处理规则，计算机按照这些处理规则处理文本使之歧义消除。二十一世纪以前，由于这种方法类似于语言学思维，基于规则的分词方法非常流行，占据了中文分词研究绝大部分。但后来发现基于规则的分词方法效率低下，规则越来越庞大复杂，而且语言学家对词语的定义并不完全相同，这种方法并不能如人所愿。于是基于统计的方法慢慢成为主流，其主要思想是使用某个数学模型作为工具，最常见的且比较成熟的有隐马尔科夫模型、最大熵模型、条件随机场模型等。自从基于统计的分词方法提出来之后，切分速度和准确度都有了明显提高，明显优于基于规则的分词方法。2002年，第一届SIGHAN研讨会上，第一篇基于字标注分词的文章发布，基于字标注分词的模型的产品接二连三的出现，技术也越来越成熟，其中比较出名的有Low开发的系统，以及Nianwcn Xuc的系统，它们都有不错的成果。
2 基于统计的中文分词的基本原理
由于分词满足隐马尔科夫数学模型，利用隐马尔科夫模型计算出各种分词后，句子出现的概率，再利用维特比算法求出最大值，最终找到最好的分词方法。
3 基于统计的中文分词的核心算法
3.1 基于隐含马尔科夫模型的数学模型
隐含马尔科夫模型是马尔科夫链的一个扩展，任何时刻t的状态St是不可见的，所以观察者没分通过观察一个序列s1，s2…st来推测转移概率等参数。但是隐含马尔科夫模型每个时刻t都会输出一个符号ot，ot是和st相关且只和st相关的独立输出假设。
第二步：针对每一步Ti，计算这一步中的每一个可能分词的最佳路径
Best（wi，Tn）=max（Best（wj，Tn-1）P（wi|wj））
其中Best（wi|Tn） 表示分词wi在Tn时与之前所得到得分词组成的联合概率中最佳概，即当前阶段所对应字串最可能的分词，对应图就是当前阶段最可能的分词所组成的最佳路径。wj表示wi在最佳路径上的前向词，p（wi|wj）是转移概率，到最后时刻Tm时我们得到最后结果，即完整最佳分词的路径，结合图1，从T1进行到T6最后一步，就得到最后结果，最佳分词路径。
4 总结与展望
基于统计方法的中文分词方法，经过不断的改进中文分词的精度已经达到95%以上，已大体解决了中文分词的问题。但并不是说中文分词已经非常完美了。对于未登录词语的处理一直一个大问题，未登录词大致分为两类：（1）新出现的通用名词或专业术语（2）专有名词，如：人名、外国译名、地名、机构名等。第一种情况的未登录词理论上虽然可以预期，可通过人工添加词表中，但是实际操作中并不容易做到。后一种情况难度更大，完全不能预测，无论词库字典如何庞大，都不能概括。松茂松等指出，未登录词对分词精度的影响超过了歧义切分，可见未登录词在分词系统中占有举足轻重的地位。虽然孙茂松、吴立德、刘挺、邹嘉彦等做了大量的工作，在一定程度上提高了未登录词的分词效果，但效果仍然不很好。后期仍可以做大量的研究。
参考文献：
[1] 孙茂松，邹嘉彦.汉语自动化分词研究评述[J].当代语言学，2001（1）：22-32.
[2] 魏晓宇.基于隐马尔科夫模型的中文分词研究[J].计算机教育，2007（1）：885-886.
[3] 董振东.汉语分词研究漫谈[J].语言文字应用，1997（1）：107-112.
[4] 黄祥喜，书面汉语自动分词的“生成一测试”方法[J].中文信息学报，1989（4）：42-49.
[5] 梁南元.书面汉语自动分词系统—CDWS[J].中文信息学报，1987（2）：44-52.
[6] 刘开瑛.现代汉语自动分词评测技术研究[J].语言文字应用，1997（1）：101-106.
[7] 刘源，梁南元.汉语处理的基础工程—现代汉语词频统计[J].中文信息学报，1986（1）：17-25.
[8] 于江生.隐Markov 模型及其在自然语言处理中的应用[M].北京大学计算语言学研究所，1999.
[9] 陈桂林，王永成，等.一种改进的快速分词算法[M].计算机研究与发展，2000 .
[10] 苗夺谦，卫志华中文文本信息处理的原理与应用[M].清华大学出版社，2000.
【通联编辑：梁书】
关键词：中文分词；隐马尔科夫模型；路径优化问题；维特比算法
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）04-0149-02
对于自然语言处理，词是最小的有意义的组成部分。中文相对于英文在“词”上有明显的难度。拉丁文语系，词与词之间是有明显的分隔符的存在，而这一點在中文是不存在的，中文词之间没有空格符，只能通过对于单个字符、句子、或语句段来划分。但是中文文本的分析，必须转换为一个个的最小语义单位“词”才能进行。因此中文的分词，不仅是中文自然语言处理中的重要环节，也是中文进行更高层次信息处理，如：语义，语句顺序等的基础。
1 中文分词发展历史和现状
中文分词早期方法，也是最简单的方法就是查字典。这种方法最先由北京航空航天大学的梁南元教授提出。查字典的方法，就是建立一个字典，将句子从左向右扫描一次，将句子与词典进行匹配，遇到字典里面包含的词语就标识出来。遇到复合词，找最长的匹配词切割。这个方法简单，可以在复杂度不高的前提下处理70%～80%的分词问题。20世纪80年代，哈尔滨工业大学的王晓龙博士进一步将查字典的方法理论化，发展成为最少词数的分词理论。就是将一句话分成数量最少的词串。基于查字典的方法过于简单，不适用于稍稍复杂的问题，有一个无法避免的问题，即切分遇到二义性词就无能为力。
二十世纪九十年代之前，许多海内外学者试图用一些文法规则，来解决二义性问题，但最后都不是很成功。直到1990年前后，清华大学的郭静博士用统计语言模型，成功地解决了分词的二义性问题，成功将中文分词的错误率降低了一个数量级。
基于词典的中文分词方法是该领域的主要研究方向，主要包括基于规则、统计、字标注三大类方法。早期主要使用基于规则的方法，即根据中文的特点建立一些处理规则，计算机按照这些处理规则处理文本使之歧义消除。二十一世纪以前，由于这种方法类似于语言学思维，基于规则的分词方法非常流行，占据了中文分词研究绝大部分。但后来发现基于规则的分词方法效率低下，规则越来越庞大复杂，而且语言学家对词语的定义并不完全相同，这种方法并不能如人所愿。于是基于统计的方法慢慢成为主流，其主要思想是使用某个数学模型作为工具，最常见的且比较成熟的有隐马尔科夫模型、最大熵模型、条件随机场模型等。自从基于统计的分词方法提出来之后，切分速度和准确度都有了明显提高，明显优于基于规则的分词方法。2002年，第一届SIGHAN研讨会上，第一篇基于字标注分词的文章发布，基于字标注分词的模型的产品接二连三的出现，技术也越来越成熟，其中比较出名的有Low开发的系统，以及Nianwcn Xuc的系统，它们都有不错的成果。
2 基于统计的中文分词的基本原理
由于分词满足隐马尔科夫数学模型，利用隐马尔科夫模型计算出各种分词后，句子出现的概率，再利用维特比算法求出最大值，最终找到最好的分词方法。
3 基于统计的中文分词的核心算法
3.1 基于隐含马尔科夫模型的数学模型
隐含马尔科夫模型是马尔科夫链的一个扩展，任何时刻t的状态St是不可见的，所以观察者没分通过观察一个序列s1，s2…st来推测转移概率等参数。但是隐含马尔科夫模型每个时刻t都会输出一个符号ot，ot是和st相关且只和st相关的独立输出假设。
第二步：针对每一步Ti，计算这一步中的每一个可能分词的最佳路径
Best（wi，Tn）=max（Best（wj，Tn-1）P（wi|wj））
其中Best（wi|Tn） 表示分词wi在Tn时与之前所得到得分词组成的联合概率中最佳概，即当前阶段所对应字串最可能的分词，对应图就是当前阶段最可能的分词所组成的最佳路径。wj表示wi在最佳路径上的前向词，p（wi|wj）是转移概率，到最后时刻Tm时我们得到最后结果，即完整最佳分词的路径，结合图1，从T1进行到T6最后一步，就得到最后结果，最佳分词路径。
4 总结与展望
基于统计方法的中文分词方法，经过不断的改进中文分词的精度已经达到95%以上，已大体解决了中文分词的问题。但并不是说中文分词已经非常完美了。对于未登录词语的处理一直一个大问题，未登录词大致分为两类：（1）新出现的通用名词或专业术语（2）专有名词，如：人名、外国译名、地名、机构名等。第一种情况的未登录词理论上虽然可以预期，可通过人工添加词表中，但是实际操作中并不容易做到。后一种情况难度更大，完全不能预测，无论词库字典如何庞大，都不能概括。松茂松等指出，未登录词对分词精度的影响超过了歧义切分，可见未登录词在分词系统中占有举足轻重的地位。虽然孙茂松、吴立德、刘挺、邹嘉彦等做了大量的工作，在一定程度上提高了未登录词的分词效果，但效果仍然不很好。后期仍可以做大量的研究。
参考文献：
[1] 孙茂松，邹嘉彦.汉语自动化分词研究评述[J].当代语言学，2001（1）：22-32.
[2] 魏晓宇.基于隐马尔科夫模型的中文分词研究[J].计算机教育，2007（1）：885-886.
[3] 董振东.汉语分词研究漫谈[J].语言文字应用，1997（1）：107-112.
[4] 黄祥喜，书面汉语自动分词的“生成一测试”方法[J].中文信息学报，1989（4）：42-49.
[5] 梁南元.书面汉语自动分词系统—CDWS[J].中文信息学报，1987（2）：44-52.
[6] 刘开瑛.现代汉语自动分词评测技术研究[J].语言文字应用，1997（1）：101-106.
[7] 刘源，梁南元.汉语处理的基础工程—现代汉语词频统计[J].中文信息学报，1986（1）：17-25.
[8] 于江生.隐Markov 模型及其在自然语言处理中的应用[M].北京大学计算语言学研究所，1999.
[9] 陈桂林，王永成，等.一种改进的快速分词算法[M].计算机研究与发展，2000 .
[10] 苗夺谦，卫志华中文文本信息处理的原理与应用[M].清华大学出版社，2000.
【通联编辑：梁书】