橫瓜中文分詞切詞器主要是用于用戶進行網(wǎng)頁分詞使用的分詞工具，本軟件可支持英文分詞、簡體中文分詞及繁體中文分詞，有需要的朋友快來下載試用使用吧！

橫瓜中文分詞切詞器功能

字符匹配

這種方法又叫做機械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個“充分大的”機器詞典中的詞條進行配，若在詞典中找到某個字符串，則匹配成功（識別出一個詞）。按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長度優(yōu)先匹配的情況，可以分為最大（最長）匹配和最小（最短）匹配；常用的幾種機械分詞方法如下：

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（使每一句中切出的詞數(shù)最小）；

4）雙向最大匹配法（進行由左到右、由右到左兩次掃描）

技術(shù)難點

有了成熟的分詞算法，是否就能容易的解決中文分詞的問題呢？事實遠非如此。中文是一種十分復(fù)雜的語言，讓計算機理解中文語言更是困難。在中文分詞過程中，有兩大難題一直沒有完全突破。

歧義識別

歧義是指同樣的一句話，可能有兩種或者更多的切分方法。主要的歧義有兩種：交集型歧義和組合型歧義，例如：表面的，因為“表面”和“面的”都是詞，那么這個短語就可以分成“表面 的”和“表 面的”。這種稱為交集型歧義（交叉歧義）。像這種交集型歧義十分常見，前面舉的“和服”的例子，其實就是因為交集型歧義引起的錯誤。“化妝和服裝”可以分成“化妝 和 服裝”或者“化妝 和服 裝”。由于沒有人的知識去理解，計算機很難知道到底哪個方案正確。

交集型歧義相對組合型歧義來說是還算比較容易處理，組合型歧義就必須根據(jù)整個句子來判斷了。例如，在句子“這個門把手壞了”中，“把手”是個詞，但在句子“請把手拿開”中，“把手”就不是一個詞；在句子“將軍任命了一名中將”中，“中將”是個詞，但在句子“產(chǎn)量三年中將增長兩倍”中，“中將”就不再是詞。這些詞計算機又如何去識別?

如果交集型歧義和組合型歧義計算機都能解決的話，在歧義中還有一個難題，是真歧義。真歧義意思是給出一句話，由人去判斷也不知道哪個應(yīng)該是詞，哪個應(yīng)該不是詞。例如：“乒乓球拍賣完了”，可以切分成“乒乓 球拍 賣 完 了”、也可切分成“乒乓球 拍賣 完 了”，如果沒有上下文其他的句子，恐怕誰也不知道“拍賣”在這里算不算一個詞。