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指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。

分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程

2、现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法

1. 基于字符串匹配的分词方法：这种方法又叫做机械分词方法，
2. 它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，
3. 若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）
4. 1）正向最大匹配法（由左到右的方向）
5. 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）:
6. 3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）
7. 4）双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）
8. 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。
9. 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。
10. 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。
11. 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，
12. 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。
13. 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，
14. 因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
15. 基于统计的分词方法：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），
16. 从而实现对未知文本的切分。
17. 例如最大概率分词方法和最大熵分词方法等。
18. 随着大规模语料库的建立，统计机器学习方法的研究和发展，基于统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法。
19. ，HMM），最大熵模型（ME），

• 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
• 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
• 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

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