大數據文本分析：靈玖自然語言中文語義分詞系統

時間：2016-11-10

　　自然語言通常是指一種自然地隨文化演化的語言。英語、漢語、日語為自然語言的例子，而世界語則為人造語言，即是一種為某些特定目的而創(chuàng)造的語言。
　　自然語言具備兩個屬性：語言屬性與自然屬性?！罢Z言”屬性表現為公認的某些約定俗成的內在規(guī)律性;“自然”屬性是說并不存在某個人為制造的、嚴格的語法規(guī)則體系來約定人們的語言表達方式，這是和程序設計語言大相徑庭的。自然語言需要遵循一定的內在規(guī)律，但較大程度上是“存在即合理”。
　　一個自然語言處理系統必須考慮許多語言自身與結構方面的知識——如什么是詞、詞如何組成句子、詞的意義是什么、詞的意義對句子意義有什么貢獻等，但這些卻還是遠遠不夠的。比如一個系統如果要回答提問或者直接參與對話，它不僅需要知道很多語言結構的知識，而且還要知道人類世界的一般性知識并具備人類的推理能力。因此許多語言學家通常把對語言的分析和理解分成如下幾個主要層次：詞法分析、句法分析、語義分析、篇章分析。
　　從自然語言的視角衡量邏輯語言,其不足有:初始詞項的種類不夠多樣;量詞的種類比較貧乏;存在量詞的轄域在公式系列中不能動態(tài)的延伸;由于語境的缺失而使語言傳達信息的效率不高。而靈玖軟件 NLPIR文本搜索與挖掘系統充分解決了這些問題。NLPIR是一套專門針對原始文本集進行處理和加工的軟件，提供了中間件處理效果的可視化展示，也可以作為小規(guī)模數據的處理加工工具。用戶可以使用該軟件對自己的數據進行處理。
　　NLPIR文本搜索與挖掘系統的分詞原理主要的運用了以下幾種算法：
　　1、基于詞典和規(guī)則的漢字分詞
　　切分時，用待切分的字符串去匹配詞典中的詞條，如果匹配成功，則將其切分成一個詞。這類方法包括各種形態(tài)的較大匹配分詞方法、全切分分詞算法等。
　　1) 較大匹配分詞方法
　　較大匹配分詞方法又分正向較大匹配、反向較大匹配和雙向較大匹配方法。正向較大匹配從左到右每次取較長詞;反向較大匹配每次是從右到左取較長詞;雙向匹配則是進行正向、反向匹配，然后對于兩種匹配結果不同的地方再利用一定的規(guī)則進行消歧。
　　較大匹配法可能無法處理部分覆蓋歧義、交叉歧義。但這種方法實現簡單且切分速度快。
　　2) 全切分分詞算法
　　利用詞典匹配，獲得一個句子所有可能的切分結果。由于全切分的結果數隨著句子長度的增加呈指數增長，因此這種方法的時空開銷大;對于比較長且包含較多歧義的句子，往往要經過很長時間才能遍歷完所有的切分路徑。
　　3) 基于理解的中文分詞算法
　　分詞中歧義消除的過程是一個理解的過程，這不僅需要詞法信息，還需要句法和語義信息。所以目前也有些研究者嘗試模擬人的理解過程，在分詞過程中加入句法和語義分析來處理歧義問題。由于漢語語言知識的復雜性，難以將各種語言信息組織成機器可直接讀取的形式，因此目前基于理解的分詞系統還處在試驗階段。
　　2 基于大規(guī)模語料庫的統計學習的分詞方法
　　這類方法主要是利用從大規(guī)模語料庫中通過統計得到的各種概率信息，來對中文字符串進行切分。這種方法往往不需人工維護規(guī)則，也不需復雜的語言學知識，且擴展性較好，是現今分詞算法中較常用的做法。
　　3 規(guī)則和統計方法相結合的漢字分詞方法
　　現在多數分詞算法都采用規(guī)則和統計相結合的方法，這樣做既可降低統計對語料庫的依賴性，充分利用已有的詞法信息，同時又能彌補規(guī)則方法的不足。常用的結合方法是利用詞典進行初切分，然后用其它的概率統計方法和簡單規(guī)則消歧來進行未登錄詞識別。

詞條
詞條說明
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