百度分词

百度针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的技术

百度分词技术就是百度针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。所谓分词就是把字与字连在一起的汉语句子分成若干个相互独立、完整、正确的单词。词是最小的、能独立活动的、有意义的语言成分。计算机的所有语言知识都来自机器词典(给出词的各项信息) 、句法规则(以词类的各种组合方式来描述词的聚合现象) 以及有关词和句子的语义、语境、语用知识库。中文信息处理系统只要涉及句法、语义(如检索、翻译、文摘、校对等应用) ,就需要以词为基本单位。当汉字由句转化为词之后,才能使得句法分析、语句理解、自动文摘、自动分类和机器翻译等文本处理具有可行性。可以说,分词是机器语言学的基础。

字符匹配

百度分词方法

百度分词3种技术：字符串匹配的分词方法、词义分词法、统计分词法。

机械分词方法

字符串匹配这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的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配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，字符串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，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。常用的几种机械分词方法如下：

1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；

首先粗分，按照句子把文本切成一个一个句子。然后把每个句子切成单字。字典按照树形结构存储，比如这句话“春天还会远吗”首先查找“春”字开头的词，然后按照字典树形结构往下走一个节点，查找“春”后面一个字是“天”的词，然后又下沉一个节点，找“还”下面是“会”的词，找不到了，查找就结束。

2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；

就是朝相反的方向发掘可以匹配的文字，比如网上商城这个文字串，那么会向左延伸在网上的前面会出现的结果是区域性的文字，比如上海或者北京等，在商城的前面会出现更精准的定义文字符，比如爱家，女人等专属性强的文字符。

3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）。

正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。就是向左右纵深挖掘比较匹配的结果值。

还可以将上述各种方法相互组合，实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。

分类

词义

这种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，分词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。

统计分词

从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。

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