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欄目:SEO優(yōu)化
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什么是中文分詞?
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意思。例如,英文句子Iamastudent,用中文則為:“我是一個學(xué)生”。計算機可以很簡單通過空格知道student是一個單詞,但是不能很簡單明白“學(xué)”、“生”兩個字合起來才表示一個詞。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。
目前主流的中文分詞算法有以下3種:
1、基于字符串匹配的分詞方法
這種方法又叫做機械分詞方法,它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個“充分大的”機器詞典中的詞條進(jìn)行配,若在詞典中找到某個字符串,則匹配成功(識別出一個詞)。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;按照不同長度優(yōu)先匹配的情況,可以分為很大(很長)匹配和很小(很短)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。常用的幾種機械分詞方法如下:
1)正向很大匹配法(由左到右的方向);
2)逆向很大匹配法(由右到左的方向);
3)很少切分(使每一句中切出的詞數(shù)很小)。
還可以將上述各種方法相互組合,例如,可以將正向很大匹配方法和逆向很大匹配方法結(jié)合起來構(gòu)成雙向匹配法。由于漢語單字成詞的特點,正向很小匹配和逆向很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,碰到的歧義現(xiàn)象也較少。統(tǒng)計結(jié)果表明,單純使用正向很大匹配的錯誤率為1/169
,單純使用逆向很大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實際的需要。實際使用的分詞系統(tǒng),都是把機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)一步提高切分的正確率。
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別和切分出一些帶有明顯特征的詞,以這些詞作為斷點,可將原字符串分為
較小的串再來進(jìn)機械分詞,從而減少匹配的錯誤率。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分詞決策提供幫助,并且在標(biāo)注過程中又反過來對分詞結(jié)果進(jìn)行檢驗、調(diào)整,從而極大地提高切分的正確率。
2、基于理解的分詞方法
這種分詞方法是通過讓計算機模擬人對句子的理解,達(dá)到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進(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分詞歧義進(jìn)行判定,即它模擬了人對句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和信息。由于漢語語言知識的籠統(tǒng)、復(fù)雜性,難以將各種語言信息組織成機器可直接讀取的形式,因此目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處在試驗階段。
3、基于統(tǒng)計的分詞方法
從形式上看,詞是穩(wěn)定的字的組合,因此在上下文中,相鄰的字同時出現(xiàn)的次數(shù)越多,就越有可能構(gòu)成一個詞。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。可以對語料中相鄰共現(xiàn)的各個字的組合的頻度進(jìn)行統(tǒng)計,計算它們的互現(xiàn)信息。定義兩個字的互現(xiàn)信息,計算兩個漢字X、Y的相鄰共現(xiàn)概率。互現(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閾值時,便可認(rèn)為此字組可能構(gòu)成了一個詞。這種方法只需對語料中的字組頻度進(jìn)行統(tǒng)計,不需要切分詞典,因而又叫做無詞典分詞法或統(tǒng)計取詞方法。但這種方法也有一定的局限性,會經(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,并且對常用詞的識別精度差,時空開銷大。實際應(yīng)用的統(tǒng)計分詞系統(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,同時使用統(tǒng)計方法識別一些新的詞,即將串頻統(tǒng)計和串匹配結(jié)合起來,既發(fā)揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點,又利用了無詞典分詞結(jié)合上下文識別生詞、自動消除歧義的優(yōu)點。
那分詞技術(shù)再SEO優(yōu)化中有什么幫助呢?
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