中文分词算法和分词器一样吗

中文分词算法大概分为两大类

a.第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词相同，就算匹配。

这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”, “长词优先” 等策略

这类算法优点是速度块，都是O(n)时间复杂度，实现简单，效果尚可。

也有缺点，就是对歧义和未登录词处理不好。

歧义的例子很简单"长春市/长春/药店" "长春/市长/春药/店".

未登录词即词典中没有出现的词，当然也就处理不好。

ikanalyzer,paoding 等就是基于字符串匹配的分词。

b.第二类是基于统计以及机器学习的分词方式

这类分词基于人工标注的词性和统计特征，对中文进行建模，即根据观测到的数据（标注好的语料）对模型参数进行估计，即训练。 在分词阶段再通过模型计算各种分词出现的概率，将概率最大的分词结果作为最终结果。常见的序列标注模型有HMM和CRF。

这类分词算法能很好处理歧义和未登录词问题，效果比前一类效果好，但是需要大量的人工标注数据，以及较慢的分词速度。

ICTCLAS是基于HMM的分词库。

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