动态规划的中文分词方法

中文分词方法有很多，其中基于词典的分词方法有：

基于模式匹配的方法：（速度快）

正向最大匹配、逆向最大匹配法、双向匹配法

基于规则的方法：(索引压缩的效果最好）

最少分词法
基于统计的分词方法有：

统计语言模型分词（2-gram，3-gram）

串频统计的汉语自动分词

除了这些基本的方法，为了获得最佳的效果，也可以引入动态规划的方法获得最优解。

设句子P = W0W1W2⋯Wn , 其中Wi (0≤i≤n) 为句子P中的第i 个汉字。Si(0≤i≤n+1)为句子的第i个间隙（切分位置）

那么一个句子P理论上有多少种分词法呢？

分词分法总数的通项：F（n）表示一个有n个单词的句子包含的全部不同的分词方法。

F(n)=1+ F(n-1)+F(n-2)+F(n-3)+F(n-4)+..F(1)
F(1)=1
F(2)=2
F(3)=4
F(4)=8
…
F(n)=2F(n-1)
则F(n)=2n-1
如果将词频看做是距离，则求解最佳切分方法等价于在2n-1的解空间中寻找1种最佳的切分方法使得路径最大。为此我们举个例子：
早起先刷牙





图中红圈为切分点，切分点之间的连线表示确定的一种分词
图中给出了三种分法，分别是[早][起][先][刷][牙]、[早起][先][刷牙]和[早][起先][刷牙]
使用bigram的情况下：分别计算这几种划分方法的概率：
P([早][起][先][刷][牙])=P(早)*P(起|早)*P(先|起)*P(刷|先)*P(牙|刷)
p([早起][先][刷牙])=P(早起)*P(先|早起)*P(刷牙|先)
P([早][起先][刷牙])=P(早)*P(起先|早)*P（刷牙|起先)

通过选出这3种方案中概率最大的一种，以此来作为最佳的划分方案。



参考文献

[1] 孙　晓, 黄德根 基于动态规划的最小代价路径汉语自动分词 [J]小型微型计算机系统 　第27 卷第3 期 2006 年3 月

其他推荐阅读

http://www.leadbbs.com/MINI/default.asp?230-2682632-0-0-0-0-0-a-.htm