斷詞（標記化）是自然處理（NLP）中的一個基本步驟，指的是一段語言文字（例如句子、段落或整個文件），切掉較小的單元，稱為單字（標記）的過程。這些術語通常是句子中的單字、標記點符號、數字或其他有意義的符號。
斷詞的重要性：
- 機器理解的基礎：電腦很難直接理解人類的原始文本。斷詞將文本分割成語言模型可以更容易處理和分析離散單元。
- 處理後續的準備：斷言是許多後續NLP任務的先決條件，例如：
- 詞性標籤（詞性標註）：需要知道每個單字才能判斷其詞性。
- 實體命名辨識（Named Entity Recognition）：需要先將文字斷成字詞才能辨識出人名、地名、組織名等。
- 文本分類（Text Classification）：將文件劃分到不同的類別時，通常基於文本中詞彙的出現頻率等資訊。
- 機器翻譯（Machine Translation）：需要將源語言的文本斷詞後才能進行翻譯。
- 資訊檢索（Information Retrieval）：搜尋引擎通常會對使用者的查詢和文件進行斷詞，然後進行配對。
斷詞的方法會根據語言的特性而得到不同的：
- 中文等以空格分隔的語言：對於中文等語言，斷詞相對簡單，通常可以根據空格和標點符號來切分。例如，句子“Hello, world!” 可以切分為“Hello”,“,”,“world”,“!”。
- 中文、日文、韓文等無明顯空格分隔的語言：這些語言的詞彙之間沒有明顯的空格分隔，因此斷詞是一個更複雜的任務。需要使用專門的斷詞算法和搜尋來確定詞彙的邊界。
中文斷詞（中文分詞，CWS）：
中文斷詞是中文自然語言處理中一個很重要的環節。由於中文詞彙之間沒有空格，一個連續的漢字序列可能有多種不同的切分方式，不同的切分方式會產生不同的語意。因此，準確地進行中文斷詞作為後續的NLP任務核心。
常見的中文斷詞方法包括：
- 基於字典的方法（Dictionary-basedMethods）：
- 這些方法維護一個包含大量詞彙的字典。斷詞時，將文本與字典中的詞彙進行匹配，找出所有可能的切分方式。
- 根據不同的策略（例如，最大匹配法、最小切分法）選擇最佳的切分結果。
- 優點：簡單易實現，對於搜尋中已有的單字效果更好。
- 缺點：無法處理字典中沒有的新詞（Out-of-Vocabulary，OOV）和歧義切分問題。
- 基於統計模型的方法（Statistical Model-basedMethods）：
- 這些方法利用大規模的語料庫進行訓練，學習詞彙的統計規律。
- 常用的模型包括隱馬可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、條件隨機場（Conditional Random Field，CRF）等。
- 優點：能夠處理字典中沒有的新詞和一些歧義切分問題。
- 缺點：依賴語言料庫的品質和大小。
- 基於深度學習的方法（Deep Learning-basedMethods）：
- 最近，基於深度學習的斷詞方法取得了顯著的進展。例如，使用循環神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）、Transformer 等模型直接來自文本中學習斷詞的模式。
- 句子的優點:能夠更好地捕捉上下文訊息，提高斷詞的準確性，尤其是在複雜的和新詞方面。
- 缺點：需要大量的訓練資料和運算資源。
總結：
不同的語言有不同的斷詞方式，而中文斷詞由於其語言特性，是一個相對複雜但非常重要的 NLP 任務。準確的斷詞是後續各種 NLP 應用的關鍵。
