NLPIR中文分词系统是人工智能语义识别的精髓

　　随着搜索引擎的发展，分词技术也是运用而生。在早期搜索引擎一直只是用于对英文的检索，而如今搜索引擎已经运用在各个领域，当然其中也有实现对中文的搜索，而要对中文搜索就必须要使用中文分词技术。
　　分词技术发展至今，也已经有十几年的历史。目前在中文分词领域，已经有很多成熟的分词技术。中文是由连续文字组成，缺乏有效的间隔，虽然有句、段分隔，但在进行机器语言学习、文本语义理解分析过程中都需以词组为***小单位的。因此实现中文分词相对英语来讲，更加的复杂、困难。这其中对于计算机涉及的技术就是中文分词技术。
　　中文分词不仅是各种中文信息处理技术中使用***广泛的手段,也是信息检索和搜索引擎必不可少的基础性工作。现有的中文分词方法有很多,它们以字符串匹配、统计模型、理解、路径以及语义等为基础,并辅以分词词典和规则库,能够在一定程度上对中文信息进行切分。但由于汉语本身的特殊性和复杂性,目前的中文分词技术普遍存在歧义词处理和未登录词(新词)识别两个难点。因此,一个好的中文分词方法不仅需要具备高效的分词算法和词典机制,而且要准确识别歧义词和未登录词。
　　nlpir分词系统是经过多年研究工作积累，主要功能包括中文分词;英文分词;词性标注;命名实体识别;新词识别;关键词提取;支持用户专业词典与微博分析。nlpir系统支持多种编码(gbk编码、utf8编码、big5编码)、多种操作系统、多种开发语言与平台。
　　nlpir/ictclas2018分词系统主要功能介绍
　　1)中英文混合分词功能
　　自动对中文英文信息进行分词与词性标注功能，涵盖了中文分词、英文分词、词性标注、未登录词识别与用户词典等功能。
　　2)关键词提取功能
　　采用交叉信息熵的算法自动计算关键词，包括新词与已知词，
　　3)新词识别与自适应分词功能
　　从较长的文本内容中，基于信息交叉熵自动发现新特征语言，并自适应测试语料的语言概率分布模型，实现自适应分词。
　　4)用户专业词典功能
　　可以单条导入用户词典，也可以批量导入用户词典。如可以定“举报信 敏感点”，其中举报信是用户词，敏感点是用户自定义的词性标记。
　　nlpir/ictclas2018分词系统是对汉语语言进行拆分处理，是中文信息处理必备的核心部件。采用条件随机场(conditional random field,简称crf)模型，具备准确率高、速度快、可适应性强等优势;特色功能包括：切分粒度可调整，融合20余部行业专有词典，支持用户自定义词典等，具备准确率高、速度快、可适应性强等优势。
　　中文分词应时代的要求应运而生，在很大程度上满足了人们对信息搜索的需要，解决了人和计算机交流中的一些障碍;但分词系统中也存在很多困难，我们相信在未来的几年里，通过nlpir分词系统的不断努力，必将开发出更高质量、多功能的分词功能并促进中文信息过滤系统在更多领域广泛应用。

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灵玖中科软件（北京）有限公司
张先生
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