基于规则的分词
“基于规则的分词”思想：通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，其实现简单高效，但对新词很难进行处理。通过维护词典，在切分语句时，将句子的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不予切分。
- 正向最大匹配
- 逆向最大匹配：由于汉语中偏正结构较多，若从后向前匹配，可以适当提高精确度。所以逆向最大匹配比正向最大匹配法的误差要小。
- 双向最大匹配：按照最大匹配原则，选取词数切分最少的作为结果，如果分词结果不同，则返回其中单字较少的那个。
基于统计语言模型的分词
统计语言模型：基于统计语言模型计算出每种分词后句子出现的概率，并找出其中概率最大的，就能找到最好的分词方法。
基于统计语言模型分词步骤：
- 建立统计语言模型（N 元模型）
- 对句子进行单词划分，然后对划分结果进行概率计算，获得概率最大的分词方法。如果穷举所有可能的分词方法并计算出每种可能性下句子的概率，那么计算量是相当大的。因此，可以把它看成一个动态规划的问题，并利用维比特算法快速找到最佳分词。统计学习算法有：**隐含马尔可夫（HMM）、条件随机场（CRF）等。
语言模型：
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N 元模型：当 N 越大，模型包含的次序信息越丰富，同时计算量随之增大。同时，长度越长的文本序列出现的次数也会减少，估计 N 元条件概率时，就会出现分子分母为零的情况。因此，一般在 N 元模型中需要配合相应的平滑算法解决该问题，如拉普拉斯平滑算法等
HMM 模型
HMM 将分词作为字在字串中的序列标注任务来实现的。
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基本思路：每个字构造一个特定词语时都占据着一个确定的构词位置（词位），现规定每个字最多只有四个构词位置：B（词首）、M（词中）、E（词尾）、S（单独成词）
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独立性假设：每个字的输出仅仅与当前字有关，该方法完全没有考虑上下文，且会出现不合理的情况。比如按照之前设定的 B、M、E、S，正常来说 B 后面只能是 M 或者 E，然后基于观测独立性假设，我们可能得到诸如 BBB、BEM等不合理输出。HMM 可以解决这个问题，通过设置某些转移概率为 0 。
HMM 中求解 maxP(I/O)P(O) 使用 Veterbi 算法，它是一种动态规划方法，思想是如果最终最优路径经过某个 Oi，那么从初始节点到 Oi-1 点的路径必然也是一个最优路径，因为每个结点只会影响前后两个的条件概率
P（Oi-1/Oi）,P(Oi/Oi+1)
其他分词模型
- 条件随机场（CRF）：隐含马尔科夫模型，有个经典假设，就是每个状态只与它前面的状态有关，这个假设显然有偏差的。条件随机场算法使得每个状态不止与他前面的状态有关，还与他后面的状态相关。
- 神经网络分词算法：采用 CNN、LSTM 等深度学习网络自动发现一些模式和特征，结合 CRF、Softmax 等分类算法进行分词预测。
分词的准确性
准确性标准
- 分词的一致性：
- 越界型错误，比如把“北京大学生”分成“北京大学-生”
- 覆盖型错误：比如把“贾里尼克”拆成了四个字。
- 颗粒度不一致：应用不同，汉语分词的颗粒度大小应该不同。
影响分词准确度的因素
- 未登录词
- 分词粒度的粗细
构建分词器
分词器支持不同层次的词的切分，根据不同的应用自行决定切分的颗粒度。
- 首先需要一个基本词表和一个复合词表。基本词表包括像“清华”、“大学”这样无法再分的词。复合词表包含复合词以及它们由哪些基本词构成，比如“清华大学：清华-大学”、“搜索引擎：搜索-引擎”
- 需要根据基本词表和复合词表各建立一个语言模型，比如 L1 模型和 L2 模型
- 根据基本词表和语言模型 L1 对句子进行分词，就得到小颗粒度的分词结果。输入的是子串，输出的是词串
- 在此基础上，再用复合词表和语言模型 L2 进行第二次分词。输入的是基本词串，输出是复合词串。词表和语言模型这两个数据库改变了，但分词器本身和前面完全相同。
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在实际工程中，多是基于一种分词算法，然后用其他分词算法加以辅助。最常用的方式是先基于词典的方式进行分词，然后再用统计分词方法进行辅助。如此，能在保证词典分词准确率的基础上，对未登录词和歧义词有较好的识别。
面试问题
1、为什么 N 取值一般很小
N 元模型的大小（空间复杂度）几乎是 N 的指数函数。三元或四元甚至更高阶的模型也不能覆盖所有的语言现象。在自然语言中，上下文之间的相关性可能跨度非常大，甚至可以从一个段落跨到另一个段落。这就是马尔可夫假设的局限性。
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