中文搜索引擎技術(shù)揭密：中文分詞

中文搜索引擎技術(shù)揭密：中文分詞

眾所周知，英文是以詞為單位的，詞和詞之間是靠空格隔開，而中文是以字為單位，句子中所有的字連起來才能描述一個(gè)意思。例如，英文句子Iamastudent，用中文則為：“我是一個(gè)學(xué)生”。計(jì)算機(jī)可以很簡(jiǎn)單通過空格知道student是一個(gè)單詞，但是不能很容易明白“學(xué)”、“生”兩個(gè)字合起來才表示一個(gè)詞。把中文的漢字序列切分成有意義的詞，就是中文分詞，有些人也稱為切詞。我是一個(gè)學(xué)生，分詞的結(jié)果是：我是一個(gè)學(xué)生。中文分詞和搜索引擎在百度上輸入“和服”搜索網(wǎng)頁(yè)，總共結(jié)果為287，000條，前20條結(jié)果中有6條與和服一點(diǎn)關(guān)系都沒有。在第一頁(yè)有以下錯(cuò)誤：“福建省晉江市恒和服裝有限公司系獨(dú)資企業(yè)”“關(guān)于商品和服務(wù)實(shí)行明碼標(biāo)價(jià)的規(guī)定”“青島東和服裝設(shè)備”在中搜上輸入“和服”搜索網(wǎng)頁(yè)，總共結(jié)果為26，917條，前20條結(jié)果都是與和服相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。中文分詞技術(shù)中文分詞技術(shù)屬于自然語言處理技術(shù)范疇，對(duì)于一句話，人可以通過自己的知識(shí)來明白哪些是詞，哪些不是詞，但如何讓計(jì)算機(jī)也能理解？其處理過程就是分詞算法?，F(xiàn)有的分詞算法可分為三大類：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法。1、基于字符串匹配的分詞方法這種方法又叫做機(jī)械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個(gè)“充分大的”機(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行配，若在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功(識(shí)別出一個(gè)詞)。按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長(zhǎng)度優(yōu)先匹配的情況，可以分為最大(最長(zhǎng))匹配和最小(最短)匹配；按照是否與詞性標(biāo)注過程相結(jié)合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標(biāo)注相結(jié)合的一體化方法。常用的幾種機(jī)械分詞方法如下：1)正向最大匹配法(由左到右的方向)；2)逆向最大匹配法(由右到左的方向)；3)最少切分(使每一句中切出的詞數(shù)最小)。還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結(jié)合起來構(gòu)成雙向匹配法。由于漢語單字成詞的特點(diǎn)，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般說來，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧義現(xiàn)象也較少。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯(cuò)誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯(cuò)誤率為1/245。但這種精度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際的需要。實(shí)際使用的分詞系統(tǒng)，都是把機(jī)械分詞作為一種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進(jìn)一步提高切分的準(zhǔn)確率。一種方法是改進(jìn)掃描方式，稱為特征掃描或標(biāo)志切分，優(yōu)先在待分析字符串中識(shí)別和切分出一些帶有明顯特征的詞，以這些詞作為斷點(diǎn)，可將原字符串分為較小的串再來進(jìn)機(jī)械分詞，從而減少匹配的錯(cuò)誤率。另一種方法是將分詞和詞類標(biāo)注結(jié)合起來，利用豐富的詞類信息對(duì)分詞決策提供幫助，并且在標(biāo)注過程中又反過來對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)、調(diào)整，從而極大地提高切分的準(zhǔn)確率。對(duì)于機(jī)械分詞方法，可以建立一個(gè)一般的模型，在這方面有專業(yè)的學(xué)術(shù)論文，這里不做詳細(xì)論述。2、基于理解的分詞方法這種分詞方法是通過讓計(jì)算機(jī)模擬人對(duì)句子的理解，達(dá)到識(shí)別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時(shí)進(jìn)行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現(xiàn)象。它通常包括三個(gè)部分：分詞子系統(tǒng)、句法語義子系統(tǒng)、總控部分。在總控部分的協(xié)調(diào)下，分詞子系統(tǒng)可以獲得有關(guān)詞、句子等的句法和語義信息來對(duì)分詞歧義進(jìn)行判斷，即它模擬了人對(duì)句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識(shí)和信息。由于漢語語言知識(shí)的籠統(tǒng)、復(fù)雜性，難以將各種語言信息組織成機(jī)器可直接讀取的形式，因此目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處在試驗(yàn)階段。3、基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法從形式上看，詞是穩(wěn)定的字的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)越多，就越有可能構(gòu)成一個(gè)詞。因此字與字相鄰共現(xiàn)的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度?？梢詫?duì)語料中相鄰共現(xiàn)的各個(gè)字的組合的頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算它們的互現(xiàn)信息。定義兩個(gè)字的互現(xiàn)信息，計(jì)算兩個(gè)漢字X、Y的相鄰共現(xiàn)概率?；ガF(xiàn)信息體現(xiàn)了漢字之間結(jié)合關(guān)系的緊密程度。當(dāng)緊密程度高于某一個(gè)閾值時(shí)，便可認(rèn)為此字組可能構(gòu)成了一個(gè)詞。這種方法只需對(duì)語料中的字組頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，不需要切分詞典，因而又叫做無詞典分詞法或統(tǒng)計(jì)取詞方法。但這種方法也有一定的局限性，會(huì)經(jīng)常抽出一些共現(xiàn)頻度高、但并不是詞的常用字組，例如“這一”、“之一”、“有的”、“我的”、“許多的”等，并且對(duì)常用詞的識(shí)別精度差，時(shí)空開銷大。實(shí)際應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)分詞系統(tǒng)都要使用一部基本的分詞詞典(常用詞詞典)進(jìn)行串匹配分詞，同時(shí)使用統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別一些新的詞，即將串頻統(tǒng)計(jì)和串匹配結(jié)合起來，既發(fā)揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點(diǎn)，又利用了無詞典分詞結(jié)合上下文識(shí)別生詞、自動(dòng)消除歧義的優(yōu)點(diǎn)。到底哪種分詞算法的準(zhǔn)確度更高，目前并無定論。對(duì)于任何一個(gè)成熟的分詞系統(tǒng)來說，不可能單獨(dú)依靠某一種算法來實(shí)現(xiàn)，都需要綜合不同的算法。筆者了解，海量科技的分詞算法就采用“復(fù)方分詞法”，所謂復(fù)方，相當(dāng)于用中藥中的復(fù)方概念，即用不同的藥才綜合起來去醫(yī)治疾病，同樣，對(duì)于中文詞的識(shí)別，需要多種算法來處理不同的問題。分詞中的難題有了成熟的分詞算法，是否就能容易的解決中文分詞的問題呢？事實(shí)遠(yuǎn)非如此。中文是一種十分復(fù)雜的語言，讓計(jì)算機(jī)理解中文語言更是困難。在中文分詞過程中，有兩大難題一直沒有完全突破。1、歧義識(shí)別歧義是指同樣的一句話，可能有兩種或者更多的切分方法。例如：表面的，因?yàn)椤氨砻妗焙汀懊娴摹倍际窃~，那么這個(gè)短語就可以分成“表面的”和“表面的”。這種稱為交叉歧義。像這種交叉歧義十分常見，前面舉的“和服”的例子，其實(shí)就是因?yàn)榻徊嫫缌x引起的錯(cuò)誤?！盎瘖y和服裝”可以分成“化妝和服裝”或者“化妝和服裝”。由于沒有人的知識(shí)去理解，計(jì)算機(jī)很難知道到底哪個(gè)方案正確。交叉歧義相對(duì)組合歧義來說是還算比較容易處理，組合歧義就必需根據(jù)整個(gè)句子來判斷了。例如，在句子“這個(gè)門把手壞了”中，“把手”是個(gè)詞，但在句子“請(qǐng)把手拿開”中，“把手”就不是一個(gè)詞；在句子“將軍任命了一名中將”中，“中將”是個(gè)詞，但在句子“產(chǎn)量三年中將增長(zhǎng)兩倍”中，“中將”就不再是詞。這些詞計(jì)算機(jī)又如何去識(shí)別？如果交叉歧義和組合歧義計(jì)算機(jī)都能解決的話，在歧義中還有一個(gè)難題，是真歧義。真歧義意思是給出一句話，由人去判斷也不知道哪個(gè)應(yīng)該是詞，哪個(gè)應(yīng)該不是詞。例如：“乒乓球拍賣完了”，可以切分成“乒乓球拍賣完了”、也可切分成“乒乓球拍賣完了”，如果沒有上下文其他的句子，恐怕誰也不知道“拍賣”在這里算不算一個(gè)詞。2、新詞識(shí)別新詞，專業(yè)術(shù)語稱為未登錄詞。也就是那些在字典中都沒有收錄過，但又確實(shí)能稱為詞的那些詞。最典型的是人名，人可以很容易理解句子“王軍虎去廣州了”中，“王軍虎”是個(gè)詞，因?yàn)槭且粋€(gè)人的名字，但要是讓計(jì)算機(jī)去識(shí)別就困難了。如果把“王軍虎”做為一個(gè)詞收錄到字典中去，全世界有那么多名字，而且每時(shí)每刻都有新增的人名，收錄這些人名本身就是一項(xiàng)巨大的工程。即使這項(xiàng)工作可以完成，還是會(huì)存在問題，例如：在句子“王軍虎頭虎腦的”中，“王軍虎”還能不能算詞？新詞中除了人名以外，還有機(jī)構(gòu)名、地名、產(chǎn)品名、商標(biāo)名、簡(jiǎn)稱、省略語等都是很難處理的問題，而且這些又正好是人們經(jīng)常使用的詞，因此對(duì)于搜索引擎來說，分詞系統(tǒng)中的新詞識(shí)別十分重要。目前新詞識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)成為評(píng)價(jià)一個(gè)分詞系統(tǒng)好壞的重要標(biāo)志之一。中文分詞的應(yīng)用目前在自然語言處理技術(shù)中，中文處理技術(shù)比西文處理技術(shù)要落后很大一段距離，許多西文的處理方法中文不能直接采用，就是因?yàn)橹形谋匦栌蟹衷~這道工序。中文分詞是其他