中文分词是中文自然语言处理的一个非常重要的组成部分，在学界和工业界都有比较长时间的研究历史，也有一些比较成熟的解决方案

1：分词理论

这一部分在一面这个链接里有很不错的总结，特搬运过来，我主要说说操作的部分。

链接：https://www.zhihu.com/question/19578687/answer/190569700

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。

在此，对于中文分词方案、当前分词器存在的问题，以及中文分词需要考虑的因素及相关资源，竹间智能 自然语言与深度学习小组 做了些整理和总结，希望能为大家提供一些参考。

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：

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。

2：实践操作

1;数据的准备

数据的准备因为我在实习，所以数据就不需要自己花费很多时间准备了，在我没有实习之前，我的数据一方面是公开的数据集，另外一些是自己写爬虫去爬取数据，第二种方法用的多一些，如果使用公开数据的话，搜狗的新闻数据还不错。

另外一点我们要注意，我们在进行中文写入和存储的时候，默认的编码要用utf-8，之前在分词处理的时候一直报错，原因是我用来ASCLL的编码导致的。

2：数据分词

常用的分词软件非常多，这里我推荐我使用的感觉比较好的一款，jieba分词，直接pip安装即可，具体的用法大家可以到https://github.com/fxsjy/jieba去看看，已经非常详细

代码如下：

原来的文档如下图所示;

分完词后效果：

尽管有一些问题，但是还是基本可以用的，对于一些特定的词我们可以加入自定义词库来进行解决。

在上面我们解析的文本中有很多无效的词，比如“的”，“请”，还有一些标点符号，这些我们不想在文本分析的时候引入，因此需要去掉，这些词就是停用词。

网上有很多开源的停用词表，我现在用的是一个1208词的，后续上传一下，调用方式如下：

在文本处理完整后，我们就可以进行向量化操作了，这一部分我们将在下一篇文章详细讲述。