一、中文分詞原理
中文分詞是指將乙個漢字序列切分成乙個乙個單獨的詞。分詞就是將連續的字序列按照一定的規範重新組合成詞序列的過程。現有的分詞方法可分為三大類，分別是基於字串匹配的分詞方法、基於理解的分詞方法和基於統計的分詞方法。
(一)基於字串匹配的分詞方法
基於字串匹配的分詞方法又稱機械分詞方法，它是按照一定的策略將需要分析的中文字串與乙個「充分大的」機器詞典中的詞條進行匹配，若在詞典中找到某個字串，則匹配成功(識別出乙個詞)。該類演算法的優點是速度快，實現簡單，效果尚可，但對歧義和未登入詞處理效果不佳。
按照掃瞄方向的不同，字串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長度優先匹配的情況，可以分為最大(最長)匹配和最小(最短)匹配；按照是否與詞性標註過程相結合，可以分為單純分詞方法和分詞與詞性標註相結合的一體化方法。常用的字串匹配方法主要有四種，分別是正向最大匹配法(從左到右的方向)、逆向最大匹配法(從右到左的方向)、最小切分(每一句中切出的詞數最小)、雙向最大匹配(進行從左到右、從右到左兩次掃瞄)。
(二)基於理解的分詞方法
基於理解的分詞方法是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進行句法、語義分析，利用句法資訊和語義資訊來處理歧義現象。它通常包括三個部分：分詞子系統、句法語義子系統、總控部分。在總控部分的協調下，分詞子系統可以獲得有關詞、句子等的句法和語義資訊來對分詞歧義進行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和資訊。由於中文語言知識的籠統、複雜性，難以將各種語言資訊組織成機器可直接讀取的形式，因此目前基於理解的分詞系統還處在試驗階段。
(三)基於統計的分詞方法
基於統計的分詞方法是在給定大量已經分詞的文字的前提下，利用統計機器學習模型學習詞語切分的規律(稱為訓練)，從而實現對未知文字的切分。例如最大概率分詞方法和最大熵分詞方法等。隨著大規模語料庫的建立，統計機器學習方法的研究和發展，基於統計的中文分詞方法漸漸成為了主流方法，主要的統計模型有：n元文法模型、隱馬爾可夫模型、最大熵模型、條件隨機場模型等。
在實際的應用中，基於統計的分詞系統都需要使用分詞詞典來進行字串匹配分詞，同時使用統計方法識別一些新詞，即將字串頻率統計和字串匹配結合起來，既發揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點，又利用了無詞典分詞結合上下文識別生詞、自動消除歧義的優點。
二、中文分詞工具
(一)jieba分詞
jieba分詞是目前使用人數較多的中文分詞工具。jieba分詞支援精確模式、全模式、搜尋引擎模式這三種模式。精確模式試圖將句子最精確地切開，適合文字分析；全模式可以把句子中所有的可以成詞的詞語都掃瞄出來, 速度非常快，但是不能解決歧義；搜尋引擎模式是在精確模式的基礎上，對長詞再次切分，提高召回率，適合用於搜尋引擎分詞。示例**及結果見圖1。
import jieba# 精準模式print("|".join(jieba.cut("今天天氣不錯,我來到北京野生動物園,在野生動物園看到有很多兇猛的動物",cut_all=false)))# 全模式print("|".join(jieba.cut("今天天氣不錯,我來到北京野生動物園,在野生動物園看到有很多兇猛的動物",cut_all=true)))# 搜尋引擎模式print("|".join(jieba.cut_for_search("今天天氣不錯,我來到北京野生動物園,在野生動物園看到有很多兇猛的動物")))在對文字進行處理之前，需要對文字進行數學表示，其中一種方法為詞向量。基本思路是，在已建立的詞庫基礎上，根據文字中各詞彙進行位置判斷，最後構成向量表示文字。對文字進行向量表示的前提是對文字進行拆分，因此需要對文字進行中文分詞。示例**及結果見圖2。
圖2 文字的向量表示
2 文字相似度的計算
實現了文字的向量表示後，可以進行文字間距離的計算，即文字相似度計算。在文字相似度的計算中，比較常見的一種相似度計算方式為余弦相似度，余弦相似度的本質是計算兩點所構成向量夾角的余弦值，如圖3所示。
圖3 余弦相似度計算
三、中文分詞的應用：簡單的聊天機械人開發
通過中文分詞以及文字向量表示，可以實現對文字的解析，在此基礎上，可進行簡單聊天機械人的開發，其程式邏輯為：1資料準備：預先建立fenci.txt檔案儲存一段文字，通過對文字的分詞處理構建語料庫；預先建立的content_file.txt檔案儲存了一些標題和回帖的內容，這些內容是**於網上的一些帖子內容。我們把title看作是相關的聊天主題，而reply看作是回答的答案。2主程式的構建：a.使用者輸入一段文字；b.對使用者輸入的文字進行分詞；c.把使用者輸入的結果與content_file.txt檔案中的title欄位進行相似度計算，匹配到最為相似的主題；d.以最大相似度主題下的reply內容作為答案進行輸出。(fenci.txt檔案和content_file.txt檔案部分內容展示見圖4、圖5)具體**如下：
圖4 fenci.txt檔案部分內容
圖5 content_file.txt檔案部分內容
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英文分詞和中文分詞
由於英語的基本組成單位就是詞，所以相對來說簡單很多。大致分為三步 3s 根據空格拆分單詞 split 排除停止詞 stop word 提取詞幹 stemming 1 根據空格拆分單詞 這一步是是最簡單的一步，英語的句子基本上就是由標點符號 空格和詞構成，那麼只要根據空格和標點符號將詞語分割成陣列即可...