NLP之文本分词综述

文本分词

介绍

分词是自然语言处理中的一个关键任务，目的是将文本分解为语言单元（如单词、词组等），以便进一步处理。

• 规则分词：是基于词典和语法规则的分词方法，通过在词典中查找词语，再通过语法规则对不在词典中的词语进行处理。规则分词算法具有语言知识丰富、实现简单等特点，但不能很好地处理一些未登录词（OOV）和新词。

• 统计分词：是基于统计模型的分词方法，通过学习大量语料来建立分词模型，从而解决规则分词的一些不足。统计分词算法通常使用HMM、CRF等算法，能够更好地处理OOV和新词，但语料要求比较高，而且实现较为复杂。

• 混合分词是规则分词和统计分词的结合，它既利用了语法规则，也参考了统计模型的结果。

  混合分词的流程一般如下：首先用规则分词得到初步的分词结果，然后再利用统计模型对规则分词的结果进行修正，得到最终的分词结果。

规则分词：首先我们有一个词典，里面有"小明"、"是"、"一名"、"工程师"等词语，然后通过语法规则（比如在词典中找不到的词语就认为是一个整体），对该文本进行分词，得到的结果是 ["小明", "是", "一名", "AI工程师"]。

统计分词：通过学习大量语料，我们建立了一个统计模型，这个模型学会了对中文文本进行分词，当我们输入文本 "小明是一名AI工程师" 时，得到的结果是 ["小明", "是", "一名", "AI", "工程师"]。

混合分词：先利用规则分词技术将文本分割["小明", "是", "一名", "AI工程师"]，然后再利用统计分词技术将其中"AI工程师"分割成"AI"，工程师"。

从上面的结果可以看出，规则分词和统计分词的区别在于统计分词更好地处理了OOV词语，将 “AI工程师” 分为了 “AI” 和 “工程师” 两个词语。

混合分词的优势在于利用了两种分词方法的优点，能够有效地处理复杂的分词问题，获得更好的分词效果。

应用场景

NLP分词的应用场景有：

1. 文本挖掘：分词是文本挖掘的前提，分词结果可以作为进一步分析的基础。
2. 语音识别：分词可以提高语音识别的准确率。
3. 情感分析：分词可以方便对文本进行情感分析。
4. 文本分类：分词可以方便对文本进行分类。
5. 文本摘要：分词可以帮助生成文本摘要。
6. 文本生成：分词结果可以作为文本生成模型的输入。

常见算法

常见的NLP分词算法有：

1. 基于规则的分词：如正则表达式分词、字典分词等。
2. 基于统计的分词：如HMM分词、CRF分词等。
3. 基于深度学习的分词：如Bi-LSTM分词、Transformer分词等。
4. 基于N-gram的分词：利用N-gram模型对文本进行分词。
5. 其他：还有一些特殊的分词方法，如隐马尔科夫分词等。

常用的分词库

常用的NLP分词库有：

1. jieba：中文分词库，支持基于规则和统计的分词。
2. NLTK：自然语言处理工具包，包含分词功能。
3. StanfordNLP：由斯坦福大学开发的自然语言处理工具包，包含分词功能。
4. spaCy：自然语言处理工具包，包含分词功能。
5. THULAC：中文分词库，支持基于统计的分词。

代码demo

jieba分词：

import jieba
text = "我是一名NLP工程师"
words = jieba.cut(text)
print(" ".join(words))

NLTK分词：

import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "我是一名NLP工程师"
words = word_tokenize(text)
print(words)

spaCy分词：

import spacy
nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
text = "我是一名NLP工程师"
doc = nlp(text)
words = [token.text for token in doc]
print(words)

StanfordNLP分词：

from stanfordnlp.server import CoreNLPClient
text = "我是一名NLP工程师"
with CoreNLPClient(annotators=["tokenize"], timeout=30000, memory='4G') as client:
    ann = client.annotate(text)
words = [token.word for sent in ann.sentence for token in sent.token]
print(words)

THULAC分词：

import thulac
thulac = thulac.thulac(seg_only=True)
text = "我是一名NLP工程师"
words = thulac.cut(text, text=True)
print(words)