大數(shù)據(jù)文本分析：靈玖自然語言中文語義分詞系統(tǒng)

時間：2016-11-10作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：240

　　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(xiàn)為公認的某些約定俗成的內(nèi)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(shè)計語言大相徑庭的。自然語言需要遵循一定的內(nèi)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(tǒng)必須考慮許多語言自身與結(jié)構(gòu)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(tǒng)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(jié)構(gòu)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(xué)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(tǒng)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(shù)據(jù)的處理加工工具。用戶可以使用該軟件對自己的數(shù)據(jù)進行處理。
　　NLPIR文本搜索與挖掘系統(tǒng)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(jié)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(xiàn)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(jié)果。由于全切分的結(jié)果數(shù)隨著句子長度的增加呈指數(shù)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(jīng)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(fù)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(tǒng)還處在試驗階段。
　　2 基于大規(guī)模語料庫的統(tǒng)計學(xué)習(xí)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(tǒng)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(fù)雜的語言學(xué)知識，且擴展性較好，是現(xiàn)今分詞算法中較常用的做法。
　　3 規(guī)則和統(tǒng)計方法相結(jié)合的漢字分詞方法
　　現(xiàn)在多數(shù)分詞算法都采用規(guī)則和統(tǒng)計相結(jié)合的方法，這樣做既可降低統(tǒng)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(jié)合方法是利用詞典進行初切分，然后用其它的概率統(tǒng)計方法和簡單規(guī)則消歧來進行未登錄詞識別。


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  詞條說明

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