[文字雲] 中文分詞的方法有哪些？
完全是誤打誤撞。
原先我的研究是依照某人喜愛的文章的標籤，推斷他有可能喜愛的文章。而其中，標籤的給定，是所謂的工人智慧，也就是使用者自行貼上所認定的標籤文字。前述的標籤文字，也就是在圖書領域或自然語言領域所謂的關鍵字。
原本我對於關鍵字是沒有需要去研究的，在工人智慧標籤的領域中，這是人的工作。但是在標籤的領域中，的確有著由電腦分析文章後給予關鍵字當做標籤的系統存在。也因此當我不小心誤入這個網站(http://blog.timc.idv.tw/posts/wordcloud/)，我以為，我就可以提供自動給予標籤建議的功能，這在一個標籤系統中，是有效降低使用者心智負擔，提高使用者經驗的一種做法。
其中，文章詞頻分析，該「文字雲」的做法是用標準的 N-gram。因為中文很開心的是詞性變化與字無關，同時使用上，名詞、動詞、形容詞…等的字數也不會太長。我很開心的就拿來用了。當然我先把他的程式改寫成 python。我把我手邊有的財經資料文章試跑看看，我取到 8-gram，結果得到的是以下的結果，看來切的不是很好。
公司,839
新細明體,819
細明體,685
不適用,673
仟元,512
報導,507
億元,492
證交所重大訊息公,456
交所重大訊息公告,456
記者,447
精實新聞,447
事實發生日,286
本公司,197
美元,189
公司名稱,187
其他應敘明事項,174
發生緣由,166
與公司關係,163
個月,163
億美元,158
相互持股比例,153
不過,133
輸入本公司或子公,132
請輸入本公司或子,132
入本公司或子公司,132
科技股份有限公司,128
我很好奇，大家的自動詞頻統計的中文分詞是怎麼做到的？拜請 google 大神，得知台灣目前似乎只有中研院有公開研究成果可看(http://ckipsvr.iis.sinica.edu.tw/)，另外有的是拿別人已經做好的詞庫或自己調整過的詞庫做比對。除了台灣的研究，在 google 找到的多是大陸的研究，而我的入門磚選擇的是一篇論文「中文分詞算法概述」(連結)。(我隱約地感覺到，台灣叫斷詞，大陸叫分詞。我不太確定兩邊的專有名詞用的是哪一個)。我最愛的就是這一種論文，它可以快速了解目前該領域的現況，對於初學者最好了！
一個題外話，文章中引言的第一句：
自然语言处理是人工智能的一个重要分支。中文分词是中文自然语言处理的一项基础性工作，也是中文信息处理的一个重要问题。
在我認為中文分詞若是採用詞庫為基礎，建詞庫除了用專人建出來之外，大可以使用搜尋引擎的輸入關鍵字或標籤系統的標籤來組合成詞庫，這是利用工人智慧的好範例。中文分詞是一個基礎工作，很可惜的這種基礎工作現在台灣很難 google 到(不在前幾頁)。
回主題，看完該論文之後快速整理中文分詞的做法如下：
- 基於字串比配的分詞方法：這種方法又叫「機械分詞方法」、「基於字典的分詞方法」。它是按照一定的策略將待分析的字串與足夠大的詞典進行比對。若在詞典中找到某個字串，就算比對成功(識別出一個詞)。這個方法有三個要素(1)分詞詞典、(2)文本掃描順序、(3)比對原則。文本掃描順序有：(1)正向順描、(2)逆向順描、(3)雙向掃描。比對原則有：(1)最大比對、(2)最小比對、(3)逐詞比對、(4)最佳比對。依照三個要素的排列組合，常常配對使用的方法是：(1)最大比對法(MM)、(2)逆向最大比對法(RMM)、(3)逐詞遍歷法、(4)設立切分標誌法、(5)最佳比對法。
- 基於理解的分詞方法：這種方法又叫「基於人工智慧的分詞方法」。在分詞的同時進行句法分析、語義分析，利用句法訊息和語義訊息處理岐義現象。通常包括三個部份：(1)分詞子系統、(2)句法語義子系統、(3)總控部份。基於理解的分詞方法主要有幾種實作：(1)專家系統分詞法、(2)神經網路分詞法、(3)神經網路專家系統整合式分詞法。
- 基於統計的分詞方法：這種方法的立論精神是：詞是穩定的組合，因此在文章中，相鄰的字同時出現的次數越高，越有可能構成一個詞。因此字與字相鄰出現的頻率可以反映成詞的可信度。可以從訓練的文章中，對於相鄰出現的字的組合的頻率進行統計，以決定是否為一個詞。這種方法又叫做無字典分詞法。這方法使用的統計模型有：(1)N元文法模型(N-gram)、(2)隱 Markov 模型、(3)最大熵模型。在實際應用上，常和「基於字典的分詞方法」結合，以獲得比對分詞法的高效率及無詞典分詞的可辨識生詞的優點。
- 基於語義的分詞方法：這個方法引入語義分析，對自然語言本身的語言訊息進行更多處理。如(1)擴充轉移網路法、(2)矩陣約束法。(這個方法在原文中說明就比較少，以致我看不太懂。第2大種的子項目中也有語義分析，不曉得指的是不是同一件事？)
根據以上的分類法，文字雲用的是 「3. 基於統計的分詞方法」中的 N-gram 方法。如果是拿以前的標籤系統，中文分詞不會有問題，因為整個系統的標籤就可以當做字典，拿來對文章做 N-gram 加上字典法，應該就很夠用了。但是，目前有收錄中文的標籤系統且資料(我只要標籤)有公開的，沒有！只好學文字雲的作者一下，自己用 N-gram 再加工。選擇 N-gram 只是因為隱 Markov 模型、最大熵模型我不曉得要怎麼把原理轉成實作。若有大德提點，則是非常感激不盡。