中文分詞是中文文本處理的一個基礎步驟，也是中文人機自然語言交互的基礎模塊，不同於英文的是，中文句子中沒有詞的界限，因此在進行中文自然語言處理時，通常需要先進行分詞，分詞效果將直接影響詞性，句法樹等模塊的效果，當然分詞只是一個工具，場景不同，要求也不同。在人機自然語言交互中，成熟的中文分詞算法能夠達到更好的自然語言處理效果，幫助計算機理解複雜的中文語言。
1基於詞典分詞算法
基於詞典分詞算法，也稱爲字符串匹配分詞算法。該算法是按照一定的策略將待匹配的字符串和一個已經建立好的"充分大的"詞典中的詞進行匹配，若找到某個詞條，則說明匹配成功，識別了該詞。常見的基於詞典的分詞算法爲一下幾種：正向最大匹配算法，逆向最大匹配法，最少切分法和雙向匹配分詞法等。
基於詞典的分詞算法是應用最廣泛，分詞速度最快的，很長一段時間內研究者在對對基於字符串匹配方法進行優化，比如最大長度設定，字符串存儲和查找方法以及對於詞表的組織結構，比如採用TRIE索引樹，哈希索引等。
這類算法的優點：速度快，都是O(n)的時間複雜度，實現簡單，效果尚可，
算法的缺點：對歧義和未登錄的詞處理不好。
2基於理解的分詞方法
這種分詞方法是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果，其基本思想就是在分詞的同時進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現象，它通常包含三個部分：分詞系統，句法語義子系統，總控部分，在總控部分的協調下，分詞系統可以獲得有關詞，句子等的句法和語義信息來對分詞歧義進行判斷，它模擬來人對句子的理解過程，這種分詞方法需要大量的語言知識和信息，由於漢語言知識的籠統、複雜性，難以將各種語言信息組成及其可以直接讀取的形式，因此目前基於理解的分詞系統還在試驗階段。
3基於統計的機器學習算法
這類目前常用的算法是HMM，CRF，SVM，深度學習等算法，比如stanford，Hanlp分詞工具是基於CRF算法。以CRF爲例，基本思路是對漢字進行標註訓練，不僅考慮了詞語出現的頻率，還考慮上下文，具備良好的學習能力，因此對歧義詞和未登錄詞的識別都具有良好的效果。
Nianwen Xue在其論文中《Combining Classifier for Chinese Word Segmentation》中首次提出對每個字符進行標註，通過機器學習算法訓練分類器進行分詞，在論文《Chinese word segmentation as character tagging》中較爲詳細地闡述了基於字標註的分詞法。
算法優點：能很好處理歧義和未登錄詞問題，效果比前一類效果好
算法缺點: 需要大量的人工標註數據，以及較慢的分詞速度
4現行常見的中文詞分類器
常見的分詞器都是使用機器學習算法和詞典相結合的算法，一方面能夠提高分詞準確率，另一方面能夠改善領域適應性。
隨着深度學習的興起，也出現了基於神經網絡的分詞器，例如有研究人員嘗試使用雙向LSTM＋CRF實現分詞器，其本質上是序列標註，所以有通用性，命名實體識別等都可以使用該模型，據報道其分詞器字符準確率可以高達97.5%,算法框架的思路與論文《Neural Architectures for Named Entity Recogintion》類似，利用該框架可以實現中文分詞，如下圖所示
首先對語料進行字符嵌入，將得到的特徵輸入給雙向的LSTM，然後加一個CRF就得到標註結果。
5分詞器當前存在問題
目前中文分詞難點主要有三個：
1. 分詞標準：比如人名，在哈工大的標準中姓和名是分開的，但是在Hanlp中是合在一起的，這需要根據不同的需求制定不同的分詞標準。
2. 歧義：對於同一個待切分字符串存在多個分詞結果。
歧義又分爲組合歧義，交集型歧義和真歧義三種分類。
1）組合型歧義：分詞是有不同的粒度的，指某個詞條中的一部分也可以切分未一個獨立的詞條，比如“中華人民共和國”，粗粒度的分詞就是“中華人民共和國”，細粒度的分詞可能是“中華/人民/共和國”
2）交集型歧義：在“鄭州天和服裝廠”中，“天和”是廠名，是一個專有名詞，“和服”也是一個詞，它們共用了“和”字
3）真歧義：本身的語法和語義都沒有問題，即便採用人工切分也會產生同樣的歧義，只有通過上下文的語義環境才能給出正確的切分結果，例如：對於句子“美國會通過對臺售武法案”，既可以切分成“美國/會/通過...”也可以切分成“美/國會/通過...”
一般在搜索引擎中,構建索引時和查詢時會使用不同的分詞算法，常用的方案是，在索引的時候，使用細粒度的分詞以保證召回，在查詢的時候使用粗粒度的分詞以保證精度。
3. 新詞：也稱未被詞典收錄的詞，該問題的解決依賴於人們對分詞技術和漢語語言結構進一步認識。
6部分分詞工具集合
中科院計算所NLPIR http://ictclas.nlpir.org/nlpir/
ansj分詞器 https://github.com/NLPchina/ansj_seg
哈工大的LTP https://github.com/HIT-SCIR/ltp
清華大學THULAC https://github.com/thunlp/THULAC
斯坦福分詞器 https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml
Hanlp分詞器 https://github.com/hankcs/HanLP
結巴分詞 https://github.com/yanyiwu/cppjieba
KCWS分詞器(字嵌入+Bi-LSTM+CRF) https://github.com/koth/kcws
ZPar https://github.com/frcchang/zpar/releases
IKAnalyzer https://github.com/wks/ik-analyzer
以及部分分詞器的簡單說明：
哈工大的分詞器：主頁上給過調用接口，每秒請求的次數有限制。
清華大學THULAC：目前已經有Java、Python和C++版本，並且代碼開源。
斯坦福分詞器：作爲衆多斯坦福自然語言處理中的一個包，目前最新版本3.7.0， Java實現的CRF算法。可以直接使用訓練好的模型，也提供訓練模型接口。
Hanlp分詞：求解的是最短路徑。優點：開源、有人維護、可以解答。原始模型用的訓練語料是人民日報的語料，當然如果你有足夠的語料也可以自己訓練。
結巴分詞工具：基於前綴詞典實現高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖 (DAG)；採用了動態規劃查找最大概率路徑, 找出基於詞頻的最大切分組合；對於未登錄詞，採用了基於漢字成詞能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法。
字嵌入+Bi-LSTM+CRF分詞器：本質上是序列標註，這個分詞器用人民日報的80萬語料，據說按照字符正確率評估標準能達到97.5%的準確率，各位感興趣可以去看看。
ZPar分詞器：新加坡科技設計大學開發的中文分詞器，包括分詞、詞性標註和Parser，支持多語言，據說效果是公開的分詞器中最好的，C++語言編寫。
7關於速度
由於分詞是基礎組件，其性能也是關鍵的考量因素。通常，分詞速度跟系統的軟硬件環境有相關外，還與詞典的結構設計和算法複雜度相關。比如我們之前跑過字嵌入+Bi-LSTM+CRF分詞器，其速度相對較慢。另外，開源項目https://github.com/ysc/cws_evaluation曾對多款分詞器速度和效果進行過對比，可供大家參考。
最後附上公開的分詞數據集
測試數據集
1、SIGHAN Bakeoff 2005 MSR,560KB
http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/
2、SIGHAN Bakeoff 2005 PKU, 510KB
http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/
3、人民日報 2014, 65MB
https://pan.baidu.com/s/1hq3KKXe
參考內容：
| 本文來源於知乎專欄中Emotibot對中文分詞方案的回答，來源地址爲：https://www.zhihu.com/question/19578687
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