分词

这是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎，它能将一整段的中文文本基本正确地切分成词。 词是中文的最小语素单位，但在书写时并不像英语会在词之间用空格分开， 所以如何准确并快速分词一直是中文分词的攻关难点。 SCWS 采用纯 C 语言开发，不依赖任何外部库函数，可直接使用动态链接库嵌入应用程序， 支持的中文编码包括 GBK、UTF-8 等

搜索引擎用中文分词把词按照一定的规格，将一个长尾词分割成几个部分，从而概括一段话的主要内容，让用户能更快速度的找到想要的内容，是seo必须掌握的一个基础知识。最简单的例子：无锡网站建设 - 这个词看似一个词，其实明眼人一眼就能看出两个来，即网站建设和无锡网站建设。 而其中第一种方法是最常用的分词法，百度就是用此种分词

自然语言处理是 AI 皇冠上的明珠，而语料预处理是自然语言处理的基础。 机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁

自然语言处理是 AI 皇冠上的明珠，而语料预处理是自然语言处理的基础。 机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁

这是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎，它能将一整段的中文文本基本正确地切分成词。 词是中文的最小语素单位，但在书写时并不像英语会在词之间用空格分开， 所以如何准确并快速分词一直是中文分词的攻关难点。 SCWS 采用纯 C 语言开发，不依赖任何外部库函数，可直接使用动态链接库嵌入应用程序， 支持的中文编码包括 GBK、UTF-8 等

一般来说，及物动词，不及物动词以及反身动词的第一分词及第二分词都可在句中作相关词的定语，其位置应置于所修饰的词的前面；而它们的词尾也与形容词作定语时一样，需作相应的词尾变化： （1）第一分词作定语时，有“主动”及“与句中的谓语动词所表达的时间概念相一致”的含义。 （2）在及物动词的第一分词之前，往往还可以加上一个小品词zu并与第一分词一起对相关词进行修饰，这时的第一分词就含有被动含义，并有“需要”的意义。 （1）及物动词的第二分词在作定语时，具有“被动”及“已完成”的含义

本文节选自黄昌宁老师和赵海博士在07年第3期《中文信息学报》上发表的《中文分词十年回顾》，旨在介绍目前比较流行的基于字标注的中文分词方法。属于中文分词、转载分类，被贴了 中文信息处理、中文分词、字标注、最大熵模型、条件随机场、赵海、黄昌宁 标签。作者是52nlp

就语意而言，现在分词应该称为“主动分词”，因为现在分词和主语间是主动的关系；过去分词该称为“被动分词”，因为分词和主语间是被动的关系： 分词作为形容词时，依旧保持主动、被动的区别： Related question: 在分词构句中使用进行貌有何意义？ 现在完成式其实是在“过去”做的事，为何叫做“现在完成”？ 在分词构句中使用进行貌有何意义？ 动作动词与状态动词的完成式语意有何不同？ 为什么过去完成式常和过去式并用？ 现在分词和动名词的形式皆为 V-ing，请问该如何区分两者？ 为什么假设句以“过去式表达违反现在的事实，过去完成式表达违反过去的事实”？ 为何状态动词没有进行式？ 为什么 Although 和 but 不可出现在同一句子中？ 介系词与介副词有何不同？ be capable of 和can在表达语气和程度上有什么不同？ 如何分辨“同形同音，意义不同”的句子？

A：诚然，句中分词结构 “Judging by her face” 的逻辑上或意义上的主词的确不是主要子句的主词 she，所以它被误认为 dangling modifier 或 dangling participle (不连结的分词或虚悬的分词) 并不令人惊讶。事实上，”judging by” (亦可写成 judging from，意为“根据…来判断，由…看来”) 相当于 “If we are to judge by” 的意思，显然两个子句的主词并不相同。然而，这个分词词组现在无论在美国或英国都颇为常见，它被用在附属子句的前面，但其所引导的分词结构与主要子句的关连性并不强

自然语言处理是 AI 皇冠上的明珠，而语料预处理是自然语言处理的基础。 机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁

中文分词(Chinese Word Segmentation)指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。SAE分词系统基于隐马模型开发出的汉语分析系统，主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、新词识别

自然语言处理是 AI 皇冠上的明珠，而语料预处理是自然语言处理的基础。 机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁

2020 年，自然语言处理（NLP）科研方向被赋予了极大的期待。 最近，北大开源了一个中文分词工具包，它在多个分词数据集上都有非常高的分词准确率。其中广泛使用的结巴分词误差率高达 18.55% 和 20.42，而北大的 pkuseg 只有 3.25% 与 4.32%

“-ed分词”，即传统语法上，我们所谓的“过去分词”。它的用法有两个特点：一是表示完成，二是表示被动。规则动词的过去分词在动词原形后加“ed”构成，所以我们也称之为“-ed分词”

standard：默认分词，单词会被拆分，大小会转换为小写。 simple：按照非字母分词。大写转为小写