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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。

另外一类是基于统计机器学习的方法,首先给出大量已经分词的文本,利用统计机器学习模型学习词语切分的规律(称为训练),从而实现对未知文本的切分,我们知道,汉语中各个字单独作词语的能力是不同的,此外有的字常常作为前缀出现,有的字却常常作为后缀(“者”“性”),结合两个字相临时是否成词的信息,这样就得到了许多与分词有关的知识,这种方法就是充分利用汉语组词的规律来分词,这种方法的最大缺点是需要有大量预先分好词的语料作支撑,而且训练过程中时空开销极大。

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,例如,海量科技的分词算法就采用“复方分词法”,所谓复方,就是像中西医结合般综合运用机械方法和知识方法,对于成熟的中文分词系统,需要多种算法综合处理问题。

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