SEO知识培训：基于理解的分词方法

 这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就
是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包
括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统
可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的
理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂
性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处
在试验阶段。
基于统计的分词方法
    从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，
就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。
可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字
的互现信息，计算两个汉字 X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧
密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需
对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。
但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如
“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销
大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，
同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分              速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，
不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法。比如，海量科技的分词算法就
采用“复方分词法”。所谓复方，相当于用中药中的复方概念，即用不同的药才综合起来去
医治疾病，同样，对于中文词的识别，需要多种算法来处理不同的问题。