【注意】如果寻找分词和文本分析软件，为了完成内容分析和其他文本研究任务，直接使用集搜客分词和文本分析软件就可以了。本文是为了讲解集搜客分词和文本分析的实现原理，是给产品设计者和开发者看的。

最近在整理自然语言处理的相关知识图谱，关于中文分词这块，我们梳理了一些入门的知识点，并且整理汇总了一些常用的分词工具、词云图工具，觉得有用的可以收藏一下。

1.分词难点

1.1.有多种分词标准，不同的分词标准会对下游结果产生影响

1.2.如何识别未登录词 OOV

1.3. 歧义

组合型歧义；

交集型歧义；

真歧义；

2.分词方法

2.1.基于词典(字符串匹配分词算法)

(1)正向最大匹配法 FMM：对文本从左至右切出最长的词

(2)逆向最大匹配法 BMM：对文本从右至左切出最长的词

(3)N-最短路径方法

(4)双向匹配分词法：由左到右、由右到左两次扫描

缺点：对歧义和未登录词处理不好。

2.2.机器学习

(1)隐马尔科夫模型 HMM

(2)条件随机场模型 CRF

(3)最大熵模型 ME

(4)N元文法模型 N-gram

(5)支持向量机 SVM

(6)深度学习基于神经网络的分词器

textCNN

序列到序列模型 seq2seq

注意力机制 Attention Mechanism

BERT模型

缺点：训练集需要大量人工标注语料、整理统计特征。

优点：不仅考虑词频，还考虑上下文，可有效消除歧义、识别未登录词。

2.3.其他

(1)词向量转换/特征降维

词嵌入 Word2Vec连续词袋模型 CBOW

Skip-gram

子词嵌入 FastText

全局向量词嵌入 GloVe

(2)TF-IDF

TF 表示某个词语在一个语料中出现的频次；DF 表示在全部语料中，共有多少个语料出现了这个词，IDF 是DF的倒数(取log)；TF- IDF 越大，表示这个词越重要。

常用于关键词提取。

(3)TextRank

根据词语之间的邻近关系构建网络，通过PageRank迭代计算出词语的排名；

常用于关键词提取、自动摘要提取。

3.分词工具

3.1.开源或免费

(1)Hanlp分词器

https://github.com/hankcs/HanLP

最短路径分词，有中文分词、词性标注、新词识别、命名实体识别、自动摘要、文本聚类、情感分析、词向量word2vec等功能，支持自定义词典；

采用HMM、CRF、TextRank、word2vec、聚类、神经网络等算法；

支持Java，C++，Python语言；

(2)结巴分词

https://github.com/yanyiwu/cppjieba

找出基于词频的最大切分组合，有中文分词、关键词提取、词性标注功能，支持自定义词典；

采用HMM模型、 Viterbi算法；

支持Java，C++，Python语言；

(3)哈工大的LTP

https://github.com/HIT-SCIR/ltp

有中文分词、词性标注、句法分析等功能；

商用需付费；调用接口，每秒请求的次数有限制；

编写语言有C++、Python、Java版；

(4)清华大学THULAC

https://github.com/thunlp/THULAC

有中文分词、词性标注功能；

有Java、Python和C++版本；

(5)北京大学 pkuseg

https://github.com/lancopku/PKUSeg-python

支持按领域分词、有词性标注功能、支持用户自训练模型；

基于CRF模型、自研的ADF训练方法；

有python版本；

(6)斯坦福分词器

https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml

支持多语言分词包括中英文，提供训练模型接口，也可用已有模型，但速度较慢；

Java实现的CRF算法；

(7)KCWS分词器

https://github.com/koth/kcws

有中文分词、词性标注功能，支持自定义词典；

采用word2vec、Bi-LSTM、CRF算法；

(8)ZPar

https://github.com/frcchang/zpar/releases

有中文、英文、西班牙语分词、词性标注；

C++语言编写；

(9)IKAnalyzer

https://github.com/wks/ik-analyzer

有中文分词功能，支持自定义词典；

(10)Jcseg

https://gitee.com/lionsoul/jcseg

有中文分词、关键词提取、自动摘要、词性标注、实体识别等功能，支持自定义词典；

基于mmseg、textRank、BM25等算法；

(11)FudanNLP

https://github.com/FudanNLP/fnlp

中文分词 词性标注 实体名识别 关键词抽取等；

(12)SnowNLP

https://github.com/isnowfy/snownlp

有中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、提取关键词等功能；

基于HMM、Naive Bayes、TextRank、tf-idf等算法；

Python类库；

(13)ansj分词器

https://github.com/NLPchina/ansj_seg

有中文分词、人名识别、词性标注、用户自定义词典等功能；

基于n-Gram+CRF+HMM算法；

(14)NLTK

https://github.com/nltk/nltk

擅长英文分词，也支持中文分词处理，但建议先用其他分词工具对中文语料分词，再用它的处理功能；

python库；

(15)庖丁解牛

https://code.google.com/p/paoding

3.2.其他

(1)中科院计算所NLPIR

http://ictclas.nlpir.org/nlpir

具有分词、词性标注、新词识别、命名实体识别、情感分析、关键词提取等功能，支持自定义词典；

(2)腾讯文智

nlp.qq.com/semantic.cgi

(3)BosonNLP

https://bosonnlp.com/dev/center

(4)百度NLP

https://cloud.baidu.com/doc/NLP/NLP-API.html

(5)阿里云NLP

https://data.aliyun.com/product/nlp

(6)新浪云

https://www.sinacloud.com/doc/sae/python/segment.html

(7)盘古分词

https://archive.codeplex.com/?p=pangusegment

具有中英文分词功能，支持自定义词典；

4.词云图制作工具

(1)Wordart

https://wordart.com

(2)Tagul

https://tagul.com

(3)Wordle

http://www.wordle.net

(4)WordItOut

http://worditout.com

(5)Tagxedo

http://www.tagxedo.com

(6)Tocloud

http://www.tocloud.com

(7)图悦

http://www.picdata.cn

(8)office的PPT插件Pro Word Cloud

(9)BDP个人版

参考资料：

https://www.zhihu.com/question/19578687/answer/190569700

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64409753

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33261835

https://zhuanlan.zhihu.com/p/58688732

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42044315

https://zhuanlan.zhihu.com/p/66155616

https://www.zhihu.com/question/24658552/answer/117539890

https://blog.csdn.net/nawenqiang/article/details/80847087