开始啦，我的第一篇关于***的学习的日志，现在的研究方向是自然语言处理，说到自然语言处理，对于中文首当其冲的就是分词。
和西方语言不同，中文句子中不像英语，每个单词间有空格隔开，而是全部连在一起，词间没有明显的界限。这就为我们的翻译、检索等等更高级的">信息处理带来了不小的麻烦，怎样将一句话中的关键词提取出来，便成为了中文信息处理首先要解决的问题，这就是我们所谓的分词。
现有的分词算法小脑袋百度360搜狗竞价软件小编认为可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
我们就先说说基于字符串匹配的分词方法（也成为机械分词，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个"充分大的"机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功）吧，目前机械分词有这样几种方法：
1）正向最大匹配法（由左到右的方向）
2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）
3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）
4）还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合
起来构成双向匹配法。
下面就是小脑袋百度360搜狗竞价软件小编要说的第一种机械分词的方法：正向最大匹配。
那么我们先来看个例子：
"我现在非常开心"
对于这句话，正向最大匹配的原则是什么呢？"正向"就指我们从左至右搜索，"最大"就是我们每次都取最大词长进行匹配（由于中文有单字成词的特点）。
首先，假如词典中的最长词长度为4，我们从第一个字开始向右取4个字："我现在非"，然后去与词典中的词一一进行匹配，显然词典中没有这么个词，我们就将 最后一个字去掉变成："我现在"，然后再到词典中进行匹配。一直到"我"匹配成功，我们就将我与整个句子切分开来："我/现在非"；
然后呢？"我"已经作为一个词切分出来了，我们便从下一个字继续取4个字（"现在非常"）作
为一个词去匹配，继而切出"现在/非常"。之后依次类推。。。。
最后就切成了：我/现在/非常/开心
简单吧？这样大家也容易明白逆向最大匹配了吧？我们从句尾也就是由右至左进行搜索。步骤和上述的正向最大匹配是一样的，只是我们从右边往左去取词：（假如我们依旧选择4为最大词长）
第一次选择的就是"非常开心"，词典中没有这个词，便删去第一个字变为："常开心"，直到分成："非常/开心"。
然后呢？继续向左取："现在非常"。。。 之后的与上述一样，最终便分为：我/现在/非常/开心
然后呢？两种方法一样啊？分出来的结果也一样啊？其实不然，机械分词法德局限也就在此，而这个问题也是基于词典方法的分词最难攻克的难题：歧义和未登录词。
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