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中文自动分词系统IRSEG设计与实现 高立琦 王卓然 2004.9.20 大纲 中文分词的意义和用途 IRSEG系统框架设计 数学模型与原理分析 “N最短路径”的算法设计 基于局部Bigram模型的未登录词识别模块 系统评测 大纲 中文分词的意义和用途 IRSEG系统框架设计 数学模型与原理分析 “N最短路径”的算法设计 基于局部Bigram模型的未登录词识别模块 系统评测 中文分词的意义和用途 汉语的特点 最小书写单位为字 最小表意单位为词 词与词之间没有书写边界 分词系统的用途 各种中文信息处理系统的基础模块 自然语言处理 信息检索 … 大纲 中文分词的意义和用途 IRSEG系统框架设计 数学模型与原理分析 “N最短路径”的算法设计 基于局部Bigram模型的未登录词识别模块 系统评测 IRSEG系统框架设计 大纲 中文分词的意义和用途 IRSEG系统框架设计 数学模型与原理分析 “N最短路径”的算法设计 基于局部Bigram模型的未登录词识别模块 系统评测 数学模型与原理分析 信道噪声模型 设S=c1c2…cn为输入汉字序列，W=w1w2…wm为切分词序列。 分词系统的任务是，找到一种切分结果W*，满足： 根据贝叶斯公式： 假设：一个词wi的出现概率以它前面的词的出现没有关系（Unigram模型） 则： 为了实现上的方便，我们对上述公式取负对数，得到： 数学模型与原理分析(续) 构建分词有向图 通过最短路径有哪些信誉好的足球投注网站，即得最优（概率最大）结果： 结合 / 成/ 分子 大纲 中文分词的意义和用途 IRSEG系统框架设计 数学模型与原理分析 “N最短路径”的算法设计 基于局部Bigram模型的未登录词识别模块 系统评测 “N最短路径”算法设计 N最短路径的思想 中科院张华平博士提出”N最短路径“粗分模型 IRSEG系统的背景 哈工大信息检索研究室CUP自然语言理解平台 IRSEG中”N最短路径”模块的特点 追求最短路径的准确率和召回率 在CUP平台中利用高层语言信息的反馈纠正分词结果 算法设计 利用分词有向图的特点（有向无环图） 明显减小了时间复杂度和空间复杂度 “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) “N最短路径”算法设计(续) 回溯得到N最优结果： 结合 / 成 / 分子 结合 / 成分 / 子 结 / 合成 / 分子 结合 / 成 / 分 / 子 时间复杂度： 有哪些信誉好的足球投注网站过程时间复杂度为O(k)，K为图中边的总数； 保留结果过程插入排序时间复杂度O(N2)； 总时间复度为O(k*N2)。 大纲 中文分词的意义和用途 IRSEG系统框架设计 数学模型与原理分析 “N最短路径”的算法设计 基于局部Bigram模型的未登录词识别模块 系统评测 未登录词识别模块 Unigram的困境 很有效的解决歧义字段切分问题 绝大多数歧义现象为交集型歧义 对未登录词识别力不从心 未登录词构成极其复杂 与上下文形成各种歧义 自身构成形成各种歧义 很多情况下需借助上下文信息 Bigram性价比很低 90%以上的问题Unigram可以解决得很好 Bigram需要很大规模的训练语料和更复杂的词典结构 Bigram解码过程复杂度高，产生N最短路径开销是可观的 未登录词识别模块(续) 局部Bigram模型 思想 在必要的范围应用Bigram模型 全局以Unigram模型为主 借助平滑的思想用插值λ将不同维数概率结合起来 用聚类的方法处理数据稀疏问题 优点 时间复杂度小（几乎与Unigram的相同） 不需要大规模的训练语料 可以通过λ方便的调节上下文信息对未登录词识别的影响 在原有数据结构上稍作修改即可输出N最短路径 达到和整体Bigram模型相当的效果 大纲 中文分词的意义和用途 IRSEG系统框架设计 数学模型与原理分析 “N最短路径”的算法设计 基于局部Bigram模型的未登录词识别模块 系统评测 系统评测 词典资源：85000多词条 评测语料：人工标注的 《人民日报》1998年上半年 新闻语料中抽取的12000句。 * * 文本断句 资源: 词典资源，未登录词知识库等 汉字原子切分 构建分词有向图 重叠词识别 未登录词识别 歧义字段处理 有哪些信誉好的足球投注网站最优结果 保留N个最优结果 输出 结