详述常见的中文分词算法都有什么,写出他们的定义、来源、以及功能、适用背景都有什么
时间: 2024-01-27 18:03:13 浏览: 20
1. 正向最大匹配(MM)
定义:正向最大匹配算法是从左到右扫描文本串,根据词典中最长词语进行匹配,找到最长的匹配词语作为分词结果。
来源:正向最大匹配算法最早由清华大学的研究者提出,是较为经典的中文分词算法之一。
功能、适用背景:MM算法实现简单高效,适用于大规模分词场景,例如搜索引擎中的搜索关键词分词、文本分类、文本挖掘等。
2. 逆向最大匹配(RMM)
定义:逆向最大匹配算法是从右到左扫描文本串,根据词典中最长词语进行匹配,找到最长的匹配词语作为分词结果。
来源:逆向最大匹配算法最早由北京大学的研究者提出,是较为经典的中文分词算法之一。
功能、适用背景:RMM算法适用于解决一些存在歧义的词语更好地进行切分的场景,例如医学领域、古文文献等。
3. 双向最大匹配(BMM)
定义:双向最大匹配算法是同时采用正向和逆向最大匹配算法,最终结果为两种算法中分词结果较少的那个。
来源:双向最大匹配算法最早由北京大学的研究者提出,是较为经典的中文分词算法之一。
功能、适用背景:BMM算法适用于一些比较复杂的语境中,例如新闻报道、社交媒体文本等。
4. 基于HMM的分词算法
定义:基于HMM的分词算法是通过构建隐马尔科夫模型来进行中文分词。通过训练模型参数,将分词问题转化为对模型状态序列的推断问题。
来源:基于HMM的分词算法最早由清华大学的研究者提出,是较为经典的中文分词算法之一。
功能、适用背景:基于HMM的分词算法适用于处理一些歧义较强的词语,例如医学领域、古文文献等。
5. 基于CRF的分词算法
定义:基于CRF的分词算法是通过构建条件随机场模型来进行中文分词。通过训练模型参数,将分词问题转化为对模型状态序列的推断问题。
来源:基于CRF的分词算法最早由中科院自然语言处理组提出,近年来得到广泛应用。
功能、适用背景:基于CRF的分词算法适用于处理一些复杂的句子结构,例如长篇小说、科技文献等。