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短中文分词算法优化研究
摘要
分词算法是自然语言处理中的重要环节，对于文本处理、信息提取、文本分类等应用有着重要的作用。本文就短中文分词算法进行优化研究，提出了一种基于深度学习的分词模型。该模型在处理短文本时具有更好的效果和准确率。本文采用Python编程语言进行了实验和测试，证实了该模型的有效性和可行性。
关键词：分词算法；短文本；深度学习
1.研究背景
中文分词是自然语言处理中的一项重要工作，是将连续的汉字序列切分成具有语义信息的词语序列，也是中文信息处理中的基础步骤。中文分词算法不仅会影响到文本处理、文本分类、文本挖掘等信息处理任务，而且还关系到自然语言理解、翻译等应用领域。
目前，中文分词算法主要分为规则分词和基于统计的分词两种方法。其中规则分词算法是基于语言学规则的，最基本的实现方法是正向最大匹配和逆向最大匹配。而基于统计的方法则是基于语料库的分词方法，包括HMM模型、CRF模型等。传统中文分词算法的效果较好，但存在某些缺点，比如对于长尾词汇和未出现的新词的处理能力不强，对于语义刻画不够准确等问题。
短文本是指长度比较短的文本，通常指长度在100字以内的文本。对于短文本的分词处理，传统的中文分词算法存在着很大的缺陷。由于短文本的上下文信息较少，因此传统的基于统计的分词算法无法充分挖掘其他信息，只能采用基于字级别的分词方法，在分词功能的精度上远远不足。因此，在处理短文本时，需要使用更加准确的分词算法。
2.现有解决方法
目前，处理短文本的方法主要包含以下三种：
（1）机器学习方法
这种方法通过对大量数据进行标注，并使用机器学习算法对训练数据进行模型训练，从而达到对短文本进行分词的目的。典型的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。机器学习方法的优点是需要标注数据，可以方便地获取标准数据，训练模型时亦可加入其它特征，可以充分挖掘文本的信息。但是，该方法的缺点是需要大量的标注数据，并且对于没有标注的短文本，机器学习算法的效果会下降。
（2）字典匹配法
字典匹配法主要是将词典中的词汇和短文本中的字逐一比对，以匹配出出现的词语。该算法在处理短文本时较为常见，因为短文本的词汇较少，因此在字典匹配上的过程相对容易。该方法的缺点是无法处理未出现在词典中的新词汇，因此准确度较低。
（3）深度学习方法
深度学习是机器学习的分支，其应用范围较广，目前已经在自然语言处理领域取得了很大的成功。使用深度学习方法提高短文本分词的效果是目前的热点研究方向之一。深度学习方法可以自动地从原始的输入文本中学习到文本的特征信息，并建立起一种有效的特征表示，从而达到分词的目的。
3.深度学习方法
深度学习方法在短文本分词研究中表现出较高的准确性和效率。在自然语言处理领域中最常见的深度学习模型是基于递归神经网络（RNN）的模型，该模型具有递归结构，可处理变长的序列数据，并取得了极好的效果。
3.1基于深度学习的分词模型
基于深度学习的分词模型是指采用深度学习算法的方式对中文文本进行分词。在实际应用过程中，该模型需要从训练语料中学习分词规律，建立起一个自适应的分词模型，当遇到未知的短文本时，能够快速可靠的完成分词工作。
3.2模型构建
以循环神经网络（RNN）为例，模型的构建过程如下：
（1）输入文本预处理
首先对输入文本进行预处理，即将文本转换为向量表示，使得计算机可以理解和分析。采用的方法是将每个字对应编码为一个唯一的数字，形成词向量，再对输入文本构造一个特殊的输入向量，作为输入层。输入层的每个神经元对应一个字的编码，输入层神经元的个数也就是文本长度。
（2）嵌入层
将各个字的词向量嵌入输入层中。此时数据已经嵌入到网络，可将这些嵌入向量看作为特征，分别处理每个嵌入向量。
（3）循环隐藏层
在模型中使用循环隐藏层对文本序列进行处理并建立文本之间的联系。循环隐藏层使用循环神经单元（RNNcell）进行处理，可将当前时间步的信息融合进下一个时间步。对于文本序列中的第$i(0≤i≤n−1)$个字，对其进行特征嵌入后，将其送到RNN中，再由RNN输出隐藏状态$h_i$。文本序列中的所有字符的隐藏状态组成RNN的输出，即为文本在RNN中的特征向量。
（4）输出
在CRF层中，通过采用CRF的方式，考虑分词结果的上下文信息，进一步提高分词的精度。最终的输出是把所有字的特征向量输入到CRF中，CRF层根据当前字的特征信息以及前一字的标签，预测当前字属于序列中的哪个标签。
4.实验与分析
本文使用了Python编程工具对所提出的算法模型进行实验，分别对传统的分词算法和所提出的基于深度学习的分词算法进行了比较分析。实验结果表明，所提出的算法模型在短文本分词任务中取得了较好的效果，同时也具有更好的扩展性和自适应性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于深度学习的短中文分词算法，通