【注意】如果尋找分詞和文本分析軟件，為了完成內容分析和其他文本研究任務，直接使用集搜客分詞和文本分析軟件就可以了。本文是為了講解集搜客分詞和文本分析的實現原理，是給產品設計者和開發者看的。

最近在整理自然語言處理的相關知識圖譜，關于中文分詞這塊，我們梳理了一些入門的知識點，并且整理匯總了一些常用的分詞工具、詞云圖工具，覺得有用的可以收藏一下。

1.分詞難點

1.1.有多種分詞標準，不同的分詞標準會對下游結果產生影響

1.2.如何識別未登錄詞 OOV

1.3. 歧義

組合型歧義；

交集型歧義；

真歧義；

2.分詞方法

2.1.基于詞典(字符串匹配分詞算法)

(1)正向最大匹配法 FMM：對文本從左至右切出最長的詞

(2)逆向最大匹配法 BMM：對文本從右至左切出最長的詞

(3)N-最短路徑方法

(4)雙向匹配分詞法：由左到右、由右到左兩次掃描

缺點：對歧義和未登錄詞處理不好。

2.2.機器學習

(1)隱馬爾科夫模型 HMM

(2)條件隨機場模型 CRF

(3)最大熵模型 ME

(4)N元文法模型 N-gram

(5)支持向量機 SVM

(6)深度學習基于神經網絡的分詞器

textCNN

序列到序列模型 seq2seq

注意力機制 Attention Mechanism

BERT模型

缺點：訓練集需要大量人工標注語料、整理統計特征。

優點：不僅考慮詞頻，還考慮上下文，可有效消除歧義、識別未登錄詞。

2.3.其他

(1)詞向量轉換/特征降維

詞嵌入 Word2Vec連續詞袋模型 CBOW

Skip-gram

子詞嵌入 FastText

全局向量詞嵌入 GloVe

(2)TF-IDF

TF 表示某個詞語在一個語料中出現的頻次；DF 表示在全部語料中，共有多少個語料出現了這個詞，IDF 是DF的倒數(取log)；TF- IDF 越大，表示這個詞越重要。

常用于關鍵詞提取。

(3)TextRank

根據詞語之間的鄰近關系構建網絡，通過PageRank迭代計算出詞語的排名；

常用于關鍵詞提取、自動摘要提取。

3.分詞工具

3.1.開源或免費

(1)Hanlp分詞器

https://github.com/hankcs/HanLP

最短路徑分詞，有中文分詞、詞性標注、新詞識別、命名實體識別、自動摘要、文本聚類、情感分析、詞向量word2vec等功能，支持自定義詞典；

采用HMM、CRF、TextRank、word2vec、聚類、神經網絡等算法；

支持Java，C++，Python語言；

(2)結巴分詞

https://github.com/yanyiwu/cppjieba

找出基于詞頻的最大切分組合，有中文分詞、關鍵詞提取、詞性標注功能，支持自定義詞典；

采用HMM模型、 Viterbi算法；

支持Java，C++，Python語言；

(3)哈工大的LTP

https://github.com/HIT-SCIR/ltp

有中文分詞、詞性標注、句法分析等功能；

商用需付費；調用接口，每秒請求的次數有限制；

編寫語言有C++、Python、Java版；

(4)清華大學THULAC

https://github.com/thunlp/THULAC

有中文分詞、詞性標注功能；

有Java、Python和C++版本；

(5)北京大學 pkuseg

https://github.com/lancopku/PKUSeg-python

支持按領域分詞、有詞性標注功能、支持用戶自訓練模型；

基于CRF模型、自研的ADF訓練方法；

有python版本；

(6)斯坦福分詞器

https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml

支持多語言分詞包括中英文，提供訓練模型接口，也可用已有模型，但速度較慢；

Java實現的CRF算法；

(7)KCWS分詞器

https://github.com/koth/kcws

有中文分詞、詞性標注功能，支持自定義詞典；

采用word2vec、Bi-LSTM、CRF算法；

(8)ZPar

https://github.com/frcchang/zpar/releases

有中文、英文、西班牙語分詞、詞性標注；

C++語言編寫；

(9)IKAnalyzer

https://github.com/wks/ik-analyzer

有中文分詞功能，支持自定義詞典；

(10)Jcseg

https://gitee.com/lionsoul/jcseg

有中文分詞、關鍵詞提取、自動摘要、詞性標注、實體識別等功能，支持自定義詞典；

基于mmseg、textRank、BM25等算法；

(11)FudanNLP

https://github.com/FudanNLP/fnlp

中文分詞 詞性標注 實體名識別 關鍵詞抽取等；

(12)SnowNLP

https://github.com/isnowfy/snownlp

有中文分詞、詞性標注、情感分析、文本分類、提取關鍵詞等功能；

基于HMM、Naive Bayes、TextRank、tf-idf等算法；

Python類庫；

(13)ansj分詞器

https://github.com/NLPchina/ansj_seg

有中文分詞、人名識別、詞性標注、用戶自定義詞典等功能；

基于n-Gram+CRF+HMM算法；

(14)NLTK

https://github.com/nltk/nltk

擅長英文分詞，也支持中文分詞處理，但建議先用其他分詞工具對中文語料分詞，再用它的處理功能；

python庫；

(15)庖丁解牛

https://code.google.com/p/paoding

3.2.其他

(1)中科院計算所NLPIR

http://ictclas.nlpir.org/nlpir

具有分詞、詞性標注、新詞識別、命名實體識別、情感分析、關鍵詞提取等功能，支持自定義詞典；

(2)騰訊文智

nlp.qq.com/semantic.cgi

(3)BosonNLP

https://bosonnlp.com/dev/center

(4)百度NLP

https://cloud.baidu.com/doc/NLP/NLP-API.html

(5)阿里云NLP

https://data.aliyun.com/product/nlp

(6)新浪云

https://www.sinacloud.com/doc/sae/python/segment.html

(7)盤古分詞

https://archive.codeplex.com/?p=pangusegment

具有中英文分詞功能，支持自定義詞典；

4.詞云圖制作工具

(1)Wordart

https://wordart.com

(2)Tagul

https://tagul.com

(3)Wordle

http://www.wordle.net

(4)WordItOut

http://worditout.com

(5)Tagxedo

http://www.tagxedo.com

(6)Tocloud

http://www.tocloud.com

(7)圖悅

http://www.picdata.cn

(8)office的PPT插件Pro Word Cloud

(9)BDP個人版

參考資料：

https://www.zhihu.com/question/19578687/answer/190569700

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64409753

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33261835

https://zhuanlan.zhihu.com/p/58688732

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42044315

https://zhuanlan.zhihu.com/p/66155616

https://www.zhihu.com/question/24658552/answer/117539890

https://blog.csdn.net/nawenqiang/article/details/80847087

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 分词工具训练_中文分词入门和分词工具汇总攻略的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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