September 23

分词的那些事(二)

分词的应用背景

也是基于上面两种情况来说吧。

先说基于信息检索的。根据我们前面的了解，可以知道这个分词在除了切分精度之外，另外一个重要的特征就是保证切分的一致性。比如说：用户搜索时候输入的query中包含的某些词 和 这些词在网页中的环境是不一样的。所以，这个时候，为了能搜索到相关的网页，切词一定要保证一致性。比如“北京市长是谁”，用户的query为“北京 市长”，搜索引擎就切分成“北京”“市长”，如果在网页中“北京市长某某”切分成了“北京市|长|某某”是肯定搜索不出的。

说到这，想起一个问题，大家关注中文切分的时候，可能会有这样的疑问，为什么用HMM CRF切分的精度能达到95%以上，但是很多搜索引擎公司不用呢，还是用最大匹配来做。速度是其中一个原因，另外一个就是，基于上下文相关的统计切分方法在保持一致性的时候做的不够好。当query文本和句子文本存在差异的时候，会造成搜索不到。但是，如果用户query和网页都切错，但是还是保持一致，却同样可以找回网页。

这里不是说统计切分没用。统计切分有用，只不过在应用于搜索引擎的时候，要换个思路。比如在切分的时候，输出多种切分结果，比如上面“北京市长”还要切分成“北|京市长”“北|京|市长”和“北|京|市|长”，然后多建立索引，不管用户的query语言环境是怎样的，搜索引擎总能找到对应的那部分。当然了，解决的办法有很多，上面只是比较直接的想法。

第二个应用背景就是切分可以帮助机器来理解句子。这个应用就很多了，在英文里面，大家经常看到phrase based的某某方法，都是需要切分的；包括很多关键词提取等等都是需要切分这个模块来实现。

也可以换个角度来看这个问题。中文切分里面有个方法是最大匹配，根据我们的经验或者联合分布概率or信息量等来说，phases相对于words来说歧义性要小一些，长的phrases要比他的subphrases的歧义性要小些。因此在处理很多歧义问题的时候，也需要切分(处理歧义问题也是理解语言，哈哈)。

对句子分析的时候，nlp里面有个topic叫chunking。它是基于词性句法来将一个句子切分成若干块。这个方法也是目前做英文句子切分中用到的非常广泛的方法。由于句子有很好的句法结构，因此，在切分句子的时候可以充分地利用词性以及句法结构，而不是单一的运用词典、统计/机器学习方法等。稍微说下两者的区别：理论上说，如果学习语料足够多，任何一种基于语法、或者heuristic的方法都可以用统计、机器学习来做。但是由于各方面的限制，因此利用人的总结出来的知识来辅助学习，效果比单纯地用statis ML要好些。在切分这块，日本有个切词工具MeCab，就是利用了相关句法知识，做得也不错。

但是在处理互联网的语言的时候，在处理用户query的时候，这个方法就显得有些力不从心了。对此也有个专门的topic，query segmentation。query segmentation就是根据语义对用户的query进行切分。这个主要针对英文的。有兴趣的大家可以看看。下面我会把这个方法放在切分方法里面一起介绍。
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2:03 PM |
 
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