详述常见的中文分词算法都有什么,写出他们的定义和来源,以及功能适用背景都有什么
时间: 2024-03-11 07:46:32 浏览: 14
1. 正向最大匹配(MM)
正向最大匹配算法是指从左到右按照最大匹配原则进行分词,即从左侧开始取最大长度的词语作为一个词,然后再从剩余部分中取最大长度的词语,依次类推。MM算法的实现简单高效,适用于大规模分词场景。
定义来源: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)
逆向最大匹配算法是指从右到左按照最大匹配原则进行分词,即从右侧开始取最大长度的词语作为一个词,然后再从剩余部分中取最大长度的词语,依次类推。RMM算法的优势在于对于一些存在歧义的词语,可以更好地进行切分。
定义来源: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)
双向最大匹配算法是指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。BMM算法可以克服单向匹配算法中的一些缺点,具有较好的效果。
定义来源: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
基于HMM的分词算法是指通过构建隐马尔可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。该算法在处理一些歧义较强的词语时效果较好。
定义来源: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
基于CRF的分词算法是指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。该算法相比于HMM算法在处理一些复杂的句子结构时更具有优势。
定义来源: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。