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中文分詞問題是絕大多數(shù)中文信息處理的基礎(chǔ)問題，在搜索引擎、推薦系統(tǒng)、大量文本自動分類等方面，一個好的分詞系統(tǒng)是整個系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。

一個中文信息處理系統(tǒng)必須考慮許多語言自身與結(jié)構(gòu)方面的知識——如什么是詞、詞如何組成句子、詞的意義是什么、詞的意義對句子意義有什么貢獻等，但這些卻還是遠遠不夠的。比如一個系統(tǒng)如果要回答提問或者直接參與對話，它不僅需要知道很多語言結(jié)構(gòu)的知識，而且還要知道人類世界的一般性知識并具備人類的推理能力。因此許多語言學家通常把對語言的分析和理解分成如下幾個主要層次：詞法分析、句法分析、語義分析、篇章分析。

但是，在中文信息的處理當中會遇到各種困難，而最主要的是一下兩方面：

首先，是漢字切分歧義問題。漢語言本身存在歧義。對人來說，一般是通過上下文來理解，但是機器很難正確判斷該如何切分。比如對“組合成機器”來說，“組合”、“合成”都是詞，到底是切分成“組合/成”還是切分成“組/合成”?歧義一般來說按照結(jié)構(gòu)可以分為“交叉歧義”和“覆蓋歧義”。

其次，是漢語未登錄詞識別問題。未登錄詞指的是詞典中沒有收錄的詞，包括各種命名實體(如數(shù)詞、人名、地名、機構(gòu)名、譯名、時間、貨幣)和網(wǎng)絡(luò)新詞(如坑爹、醬紫、快女、給力)等。另外，一些縮略語(如科協(xié))和術(shù)語(如股骨頭壞死)也屬于未登錄詞的范圍。

nlpir/ictclas分詞系統(tǒng)是針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的需要，融合了自然語言理解、網(wǎng)絡(luò)搜索和文本挖掘的技術(shù)，具有深度學習、高效、語義的特點，可以支持中英文分詞與詞性標注，可視化系統(tǒng)可根據(jù)詞性對不同的分詞結(jié)果進行區(qū)分顯示，一般虛詞都是淺色，而名詞、動詞、形容詞等實詞為顯著的顏色。系統(tǒng)還支持在線用戶詞典的輸入，用戶可以在右下方添加用戶詞及詞性。

nlpir/ictclas2016分詞系統(tǒng)主要功能介紹

1)中英文混合分詞功能

自動對中文英文信息進行分詞與詞性標注功能，涵蓋了中文分詞、英文分詞、詞性標注、未登錄詞識別與用戶詞典等功能。

2)關(guān)鍵詞提取功能

采用交叉信息熵的算法自動計算關(guān)鍵詞，包括新詞與已知詞。

3)新詞識別與自適應(yīng)分詞功能

從較長的文本內(nèi)容中，基于信息交叉熵自動發(fā)現(xiàn)新特征語言，并自適應(yīng)測試語料的語言概率分布模型，實現(xiàn)自適應(yīng)分詞。

4)用戶專業(yè)詞典功能

可以單條導入用戶詞典，也可以批量導入用戶詞典。如可以定“舉報信 敏感點”，其中舉報信是用戶詞，敏感點是用戶自定義的詞性標記。

5)微博分詞功能

對博主id進行nr標示，對轉(zhuǎn)發(fā)的會話進行自動分割標示(標示為ssession)，url以及email進行自動標引。

nlpir/ictclas運行環(huán)境

1 、支持的環(huán)境

1). 可以支持windows、linux、freebsd等多種環(huán)境，支持普通pc機器即可運行。

2). 支持gbk/utf-8/big5

2、 linux如何調(diào)用nlpir

1)與window下一樣編程;

2)makefile的命令如下：

其中example-c.cpp是測試使用nlpir的程序;因為nlpir進行了多線程的安  全保護設(shè)計，需要調(diào)用多線程的庫，即-l. –lpthread。調(diào)用nlpir的部分為：-l../../../bin/ictclas2013 –lnlpir 第一部分為路徑，后面為libnlpir.so對應(yīng)的名稱-lnlpir。