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原文地址：《 一文看懂NLP里的分词-Tokenization（中英文区别+3大难点+3种典型方法）》
分词是 NLP 的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。
本文将介绍分词的原因，中英文分词的3个区别，中文分词的3大难点，分词的3种典型方法。最后将介绍中文分词和英文分词常用的工具。
什么是分词？
分词是 自然语言理解 - NLP 的重要步骤。
分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。
为什么要分词？
- 将复杂问题转化为数学问题
在 机器学习的文章 中讲过，机器学习之所以看上去可以解决很多复杂的问题，是因为它把这些问题都转化为了数学问题。
而 NLP 也是相同的思路，文本都是一些「非结构化数据」，我们需要先将这些数据转化为「结构化数据」，结构化数据就可以转化为数学问题了，而分词就是转化的第一步。
- 词是一个比较合适的粒度
词是表达完整含义的最小单位。
字的粒度太小，无法表达完整含义，比如”鼠“可以是”老鼠“，也可以是”鼠标“。
而句子的粒度太大，承载的信息量多，很难复用。比如”传统方法要分词，一个重要原因是传统方法对远距离依赖的建模能力较弱。”
3. 深度学习时代，部分任务中也可以「分字」
深度学习时代，随着数据量和算力的爆炸式增长，很多传统的方法被颠覆。
分词一直是 NLP 的基础，但是现在也不一定了，感兴趣的可以看看这篇论文：《 Is Word Segmentation Necessary for Deep Learning of Chinese Representations?》。
不过在一些特定任务中，分词还是必要的。如：关键词提取、命名实体识别等。
中英文分词的3个典型区别
区别1：分词方式不同，中文更难
英文有天然的空格作为分隔符，但是中文没有。所以如何切分是一个难点，再加上中文里一词多意的情况非常多，导致很容易出现歧义。下文中难点部分会详细说明。
区别2：英文单词有多种形态
英文单词存在丰富的变形变换。为了应对这些复杂的变换，英文NLP相比中文存在一些独特的处理步骤，我们称为词形还原（Lemmatization）和词干提取（Stemming）。中文则不需要
词性还原：does，done，doing，did 需要通过词性还原恢复成 do。
词干提取：cities，children，teeth 这些词，需要转换为 city，child，tooth”这些基本形态
区别3：中文分词需要考虑粒度问题
例如「中国科学技术大学」就有很多种分法：
- 中国科学技术大学
- 中国 \ 科学技术 \ 大学
- 中国 \ 科学 \ 技术 \ 大学
粒度越大，表达的意思就越准确，但是也会导致召回比较少。所以中文需要不同的场景和要求选择不同的粒度。这个在英文中是没有的。
中文分词的3大难点
难点 1：没有统一的标准
目前中文分词没有统一的标准，也没有公认的规范。不同的公司和组织各有各的方法和规则。
难点 2：歧义词如何切分
例如「兵乓球拍卖完了」就有2种分词方式表达了2种不同的含义：
- 乒乓球 \ 拍卖 \ 完了
- 乒乓 \ 球拍 \ 卖 \ 完了
难点 3：新词的识别
信息爆炸的时代，三天两头就会冒出来一堆新词，如何快速的识别出这些新词是一大难点。比如当年「蓝瘦香菇」大火，就需要快速识别。
3种典型的分词方法
分词的方法大致分为 3 类：
- 基于词典匹配
- 基于统计
- 基于深度学习
给予词典匹配的分词方式
优点：速度快、成本低
缺点：适应性不强，不同领域效果差异大
基本思想是基于词典匹配，将待分词的中文文本根据一定规则切分和调整，然后跟词典中的词语进行匹配，匹配成功则按照词典的词分词，匹配失败通过调整或者重新选择，如此反复循环即可。代表方法有基于正向最大匹配和基于逆向最大匹配及双向匹配法。
基于统计的分词方法
优点：适应性较强
缺点：成本较高，速度较慢
这类目前常用的是算法是HMM、CRF、SVM、深度学习等算法，比如stanford、Hanlp分词工具是基于CRF算法。以CRF为例，基本思路是对汉字进行标注训练，不仅考虑了词语出现的频率，还考虑上下文，具备较好的学习能力，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果。
基于深度学习
优点：准确率高、适应性强
缺点：成本高，速度慢
例如有人员尝试使用双向LSTM+CRF实现分词器，其本质上是序列标注，所以有通用性，命名实体识别等都可以使用该模型，据报道其分词器字符准确率可高达97.5%。
常见的分词器都是使用机器学习算法和词典相结合，一方面能够提高分词准确率，另一方面能够改善领域适应性。
中文分词工具
下面排名根据 GitHub 上的 star 数排名：
- Hanlp
- Stanford 分词
- ansj 分词器
- 哈工大 LTP
- KCWS分词器
- jieba
- IK
- 清华大学THULAC
- ICTCLAS
英文分词工具
- Keras
- Spacy
- Gensim
- NLTK
总结
分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。
分词的原因：
- 将复杂问题转化为数学问题
- 词是一个比较合适的粒度
- 深度学习时代，部分任务中也可以「分字」
中英文分词的3个典型区别：
- 分词方式不同，中文更难
- 英文单词有多种形态，需要词性还原和词干提取
- 中文分词需要考虑粒度问题
中文分词的3大难点
- 没有统一的标准
- 歧义词如何切分
- 新词的识别
3个典型的分词方式：
- 基于词典匹配
- 基于统计
- 基于深度学习
