與基于理解的分詞算法和基于統(tǒng)計的分詞算法相比，基于文本匹配的算法更加通用?；谖谋酒ヅ涞乃惴ㄓ址Q之為“機(jī)械分詞算法”，他是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(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行配，若在詞典中找到某個字符串，則匹配成功，可識別出一個詞。按照掃描方向的不同，文本匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配兩種；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?。ㄗ疃蹋┢ヅ?；按照是否與詞性標(biāo)注過程相結(jié)合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標(biāo)注相結(jié)合的一體化方法。

常用的幾種機(jī)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?。?/P>

其他的還有將上述各種方法相互組合形成的分詞算法，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結(jié)合起來構(gòu)成雙向匹配法。由于漢語單字成詞的特點(diǎn)，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。本文中著重討論正向最大匹配法和逆向最大匹配法。

由于機(jī)械分詞算法的準(zhǔn)確性取決于算法的準(zhǔn)確性與詞庫完備性兩個方面。在本文中設(shè)想詞庫充分大，包含需要的詞語。

一般說來，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧義現(xiàn)象也較少。統(tǒng)計結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際的需要。實(shí)際使用的分詞系統(tǒng)，都是把機(jī)械分詞作為一種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進(jìn)一步提高切分的準(zhǔn)確率。

我們先看兩句中文：

1）長春市長春節(jié)致辭

2）長春市長春藥店

我們假使詞庫中包含如下詞語“長春”，“長春市”，“市長”，“春節(jié)”，“致辭”，“春藥”，“藥店”，“春藥店”等。

用正向最大匹配法得到的結(jié)果是：

長春市/長春/節(jié)/致辭（分成4個詞，其中“節(jié)”未匹配到，語義錯誤）

長春市/長春/藥店（分成3個詞，都匹配到，語義正確）

用逆向最大匹配法得到的結(jié)果是：

長春/市長/春節(jié)/致辭（分成4個詞，都匹配到，語義正確）

長春/市長/春藥店（分成3個詞，都匹配到，語義錯誤）

從此，我們可以看到正向最大匹配法和逆向最大匹配法的利弊所在：都能夠正確解釋部分中文，同時都有一些無法區(qū)分。

是否可以考慮將這兩種匹配法結(jié)合起來，各取所長呢？答案是肯定的。

首先，我們對同一個詞用正向最大匹配法和逆向最大匹配法分別切詞，再將結(jié)果進(jìn)行比較。如切分“長春市長春節(jié)致辭”，因?yàn)檎蜃畲笃ヅ浞ㄓ幸粋€詞語無法匹配，故選擇使用逆向最大匹配法作為結(jié)果。

其次，我們可以引入詞頻的概念，及每一個詞語都會根據(jù)其在漢語中出現(xiàn)的概率獲得一個詞頻值。我們對“長春市長春藥店”進(jìn)行兩種方法的分詞，但是因?yàn)槟嫦蜃畲笃ヅ浞ǖ玫降摹按核幍辍钡脑~頻相比于其他詞語的詞頻要低很多。我們可以認(rèn)為這種分詞方法得到的結(jié)果不通用，取正向最大匹配法得結(jié)果。

當(dāng)然，還可以將其他的一些方法（如掃描標(biāo)志法，詞性檢查法等）與這兩種匹配法相結(jié)合，以獲得更好更準(zhǔn)確的分詞效果。

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