自然语言处理NLP 中文分词原理和工具总结

朱雀 2023-06-11 06:26 19阅读 0赞

中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。

在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果，帮助计算机理解复杂的中文语言。竹间智能在构建中文自然语言对话系统时，结合语言学不断优化，训练出了一套具有较好分词效果的算法模型，为机器更好地理解中文自然语言奠定了基础。

中文分词根据实现原理和特点，主要分为以下2个类别：

## **1、基于词典分词算法** ##

也称字符串匹配分词算法。该算法是按照一定的策略将待匹配的字符串和一个已建立好的“充分大的”词典中的词进行匹配，若找到某个词条，则说明匹配成功，识别了该词。常见的基于词典的分词算法分为以下几种：**正向最大匹配法、逆向最大匹配法**和**双向匹配分词法**等。

基于词典的分词算法是应用最广泛、分词速度最快的。很长一段时间内研究者都在对基于字符串匹配方法进行优化，比如最大长度设定、字符串存储和查找方式以及对于词表的组织结构，比如采用TRIE索引树、哈希索引等。

## **2、基于统计的机器学习算法** ##

这类目前常用的是算法是**HMM、CRF、SVM、深度学习**等算法，比如stanford、Hanlp分词工具是基于CRF算法。以CRF为例，基本思路是对汉字进行标注训练，不仅考虑了词语出现的频率，还考虑上下文，具备较好的学习能力，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果。

Nianwen Xue在其论文《Combining Classifiers for Chinese Word Segmentation》中首次提出对每个字符进行标注，通过机器学习算法训练分类器进行分词，在论文《Chinese word segmentation as character tagging》中较为详细地阐述了基于字标注的分词法。

常见的分词器都是使用**机器学习算法和词典相结合，一方面能够提高分词准确率，另一方面能够改善领域适应性。**

随着深度学习的兴起，也出现了**基于神经网络的分词器**，例如有人员尝试使用双向LSTM+CRF实现分词器，**其本质上是序列标注**，所以有通用性，命名实体识别等都可以使用该模型，据报道其分词器字符准确率可高达97.5%。算法框架的思路与论文《Neural Architectures for Named Entity Recognition》类似，利用该框架可以实现中文分词，如下图所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzI2ODExMzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

首先对语料进行字符嵌入，将得到的特征输入给双向LSTM，然后加一个CRF就得到标注结果。

## **分词器当前存在问题** ##

目前中文分词难点主要有三个：

**1、分词标准**：比如人名，在哈工大的标准中姓和名是分开的，但在Hanlp中是合在一起的。这需要根据不同的需求制定不同的分词标准。

**2、歧义**：对同一个待切分字符串存在多个分词结果。

歧义又分为组合型歧义、交集型歧义和真歧义三种类型。

1.  组合型歧义：分词是有不同的粒度的，指某个词条中的一部分也可以切分为一个独立的词条。比如“中华人民共和国”，粗粒度的分词就是“中华人民共和国”，细粒度的分词可能是“中华/人民/共和国”
2.  交集型歧义：在“郑州天和服装厂”中，“天和”是厂名，是一个专有词，“和服”也是一个词，它们共用了“和”字。
3.  真歧义：本身的语法和语义都没有问题, 即便采用人工切分也会产生同样的歧义，只有通过上下文的语义环境才能给出正确的切分结果。例如：对于句子“美国会通过对台售武法案”，既可以切分成“美国/会/通过对台售武法案”，又可以切分成“美/国会/通过对台售武法案”。

一般在搜索引擎中，构建索引时和查询时会使用不同的分词算法。**常用的方案是，在索引的时候使用细粒度的分词以保证召回，在查询的时候使用粗粒度的分词以保证精度。**

**3、新词**：也称未被词典收录的词，该问题的解决依赖于人们对分词技术和汉语语言结构的进一步认识。

另外，我们收集了如下**部分分词工具**，供参考：

中科院计算所NLPIR [http://ictclas.nlpir.org/nlpir/][http_ictclas.nlpir.org_nlpir]

ansj分词器 [https://github.com/NLPchina/ansj\_seg][https_github.com_NLPchina_ansj_seg]

哈工大的LTP [https://github.com/HIT-SCIR/ltp][https_github.com_HIT-SCIR_ltp]

清华大学THULAC [https://github.com/thunlp/THULAC][https_github.com_thunlp_THULAC]

斯坦福分词器 [https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml][https_nlp.stanford.edu_software_segmenter.shtml]

Hanlp分词器 [https://github.com/hankcs/HanLP][https_github.com_hankcs_HanLP]

结巴分词 [https://github.com/yanyiwu/cppjieba][https_github.com_yanyiwu_cppjieba]

KCWS分词器(字嵌入+Bi-LSTM+CRF) [https://github.com/koth/kcws][https_github.com_koth_kcws]

ZPar [https://github.com/frcchang/zpar/releases][https_github.com_frcchang_zpar_releases]

IKAnalyzer [https://github.com/wks/ik-analyzer][https_github.com_wks_ik-analyzer]

**以及部分分词器的简单说明：**

**哈工大的分词器**：主页上给过调用接口，每秒请求的次数有限制。

**清华大学THULAC**：目前已经有Java、Python和C++版本，并且代码开源。

**斯坦福分词器**：作为众多斯坦福自然语言处理中的一个包，目前最新版本3.7.0， Java实现的CRF算法。可以直接使用训练好的模型，也提供训练模型接口。

**Hanlp分词**：求解的是最短路径。优点：开源、有人维护、可以解答。原始模型用的训练语料是人民日报的语料，当然如果你有足够的语料也可以自己训练。

**结巴分词工具**：基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)；采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合；对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法。

**字嵌入+Bi-LSTM+CRF分词器**：本质上是序列标注，这个分词器用人民日报的80万语料，据说按照字符正确率评估标准能达到97.5%的准确率，各位感兴趣可以去看看。

**ZPar分词器**：新加坡科技设计大学开发的中文分词器，包括分词、词性标注和Parser，支持多语言，据说效果是公开的分词器中最好的，C++语言编写。

**关于速度：**

由于分词是基础组件，其性能也是关键的考量因素。通常，分词速度跟系统的软硬件环境有相关外，还与**词典的结构设计和算法复杂度**相关。比如我们之前跑过字嵌入+Bi-LSTM+CRF分词器，其速度相对较慢。另外，开源项目 [https://github.com/ysc/cws\_evaluation][https_github.com_ysc_cws_evaluation] 曾对多款分词器速度和效果进行过对比，可供大家参考。

**最后附上公开的分词数据集**

测试数据集

1、SIGHAN Bakeoff 2005 MSR,560KB

[http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/][http_sighan.cs.uchicago.edu_bakeoff2005]

2、SIGHAN Bakeoff 2005 PKU, 510KB

[http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/][http_sighan.cs.uchicago.edu_bakeoff2005]

3、人民日报 2014, 65MB

[https://pan.baidu.com/s/1hq3KKX][https_pan.baidu.com_s_1hq3KKX]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzI2ODExMzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230531/0775c883efcc466a82e1ddd790360468.png
[http_ictclas.nlpir.org_nlpir]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//ictclas.nlpir.org/nlpir/
[https_github.com_NLPchina_ansj_seg]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/NLPchina/ansj_seg
[https_github.com_HIT-SCIR_ltp]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/HIT-SCIR/ltp
[https_github.com_thunlp_THULAC]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/thunlp/THULAC
[https_nlp.stanford.edu_software_segmenter.shtml]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml
[https_github.com_hankcs_HanLP]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/hankcs/HanLP
[https_github.com_yanyiwu_cppjieba]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yanyiwu/cppjieba
[https_github.com_koth_kcws]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/koth/kcws
[https_github.com_frcchang_zpar_releases]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/frcchang/zpar/releases
[https_github.com_wks_ik-analyzer]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/wks/ik-analyzer
[https_github.com_ysc_cws_evaluation]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ysc/cws_evaluation
[http_sighan.cs.uchicago.edu_bakeoff2005]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/
[https_pan.baidu.com_s_1hq3KKX]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pan.baidu.com/s/1hq3KKXe