c分詞演算法
#include <stdio.h>
#define M_JUZI 200
// 樹圖的鏈表驗證結構
// 用圖的鏈式存儲來構造樹，子樹均記錄串的靜態位置（索引）
typedef struct ST_FenCi{
int LeiBie; // 連什麼類別？1 : 韻母，2 : 聲母
int SuoYin; // 聲母後的韻母索引 或者 詞語中韻母後一個字的聲母索引
struct ST_FenCi *pN; // 兄弟
} FenCi;
typedef struct ST_Ci{
int SuoYin; // 在原始串內的子串（字）索引
int Chang; // 子串長度
} Ci; // 記錄結果的結構
typedef struct ST_ShengMu {
char Pin[3]; // 聲母字元串
FenCi *pLian; // 分詞樹的子樹
} ShengMu; // 用來定義聲母的靜態集合
typedef struct ST_YunMu {
char Yin[5]; // 韻母字元串,區別於聲母
FenCi *pLian; // 分詞樹的子樹
} YunMu; // 用來定義韻母的靜態集合
// 聲母開字頭
ShengMu smJiHe[29] = {{""},{"b"},{"c"},{"d"},{""},{"f"},{"g"},
{"h"},{""},{"j"},{"k"},{"l"},{"m"},{"n"},
{""},{"p"},{"q"},{"r"},{"s"},{"t"},{""},
{""},{"w"},{"x"},{"y"},{"z"},{"ch"},{"sh"},{"zh"}};
// 韻母收字尾
YunMu ymJiHe[24] = {{"a"},{"o"},{"e"},{"i"},{"u"},{"v"},
{"ai"},{"ei"},{"ui"},{"ao"},{"ou"},
{"iu"},{"ie"},{"ue"},
{"er"},
{"an"},{"en"},{"in"},{"un"},{"vn"},
{"ang"},{"eng"},{"ing"},{"ong"}};
// 關於分字樹，完全可以按照「現代漢語詞典」的音節表來構造
// 某分字子樹的構造
void InitFenZiShu0() {
}
int main() {
char JuZi[M_JUZI];
//scanf("%s",JuZi);
// 演算法1. 首字哈希查找，鏈表連字，鏈表連詞
// 如果需要查找的表有限，可以用if ,else，也可以用哈希查找
// 待解決的問題：
// 1.1. 聲母頭與聲母尾的混淆，兩個字頭之間至少相差三個位置
// 1.2. 韻母尾與聲母頭的混淆，上下文，回退
// 1.3. 超前搜索，首先，如果韻母可以擴展到更長的另一個韻母，
// 1.3.1 從韻母收字的時候，
// 不僅要嘗試韻母的"擴展"，而且要判斷擴展後新韻母的後綴，
// 如果這個後綴為聲母頭，那麼在聲母頭的後面是否有合適的韻母構成一個新字？
// 如果有，就需要記錄這種可能，而且做好提前收尾的准備
// 如果沒有，理所當然要把新的韻母繼續"擴展"
// 這樣的韻母比如：e->er, a->an->ang, e->en->eng, i->in->ing, u->un,
// 這樣的聲母比如：e, r, g
// 1.3.2 從聲母找字的時候，
// 如果後面找不到聲母頭鏈表裡所有的韻母，就可以擴展匹配更長的聲母
// 演算法2. 漸進地找到所有聲母點，上下文分析，修正，分析到結構，顯示
// 演算法2.1 對原文的每個字，逐個匹配已知聲母
// 演算法2.2 已知聲母，在一定范圍里搜集在原文里出現的每個聲母點
getchar(); // enter
return 1;
}
Ⅱ 分詞演算法是什麼意思
分詞演算法是文本挖掘的基礎，通常對整個模型的效果起著較大的決定作用。
分詞演算法常用的兩種運行方式：
1、用戶搜索及匹配。
例如：我們在網路搜索一個詞 「手機回收」，那麼網路會先把這個詞分為手機和回收兩個詞這個時候呢網路會先在庫中搜索手機這個詞然後進行第一輪的篩選。把網頁當中沒有手機這個詞的去除，只保留帶有手機這個詞的結果，之後再從已篩選出來的網頁中，篩選出帶有回收這個詞的頁面。然後在所得結果裡面根據頁面評分給用戶進行排序。
2、網頁主題計算
前面啟蒙博客也講過，網路蜘蛛只是一個機器，並不能向人一樣去思考，而在處理文章的時候，網路蜘蛛則會把文章也進行分詞去處理，如過文章里 手機 這個詞出現頻率比較多，也就是所說的關鍵詞密度，那麼這個頁面也就會定性為手機方面的文章。
搜索引擎是通過分詞演算法來計算網頁的，如果我們能夠合理地利用分詞演算法進行網頁布局，會讓網頁將會有一個很好的得分。
C語言是一門面向過程的、抽象化的通用程序設計語言，廣泛應用於底層開發。C語言能以簡易的方式編譯、處理低級存儲器。C語言是僅產生少量的機器語言以及不需要任何運行環境支持便能運行的高效率程序設計語言。
盡管C語言提供了許多低級處理的功能，但仍然保持著跨平台的特性，以一個標准規格寫出的C語言程序可在包括類似嵌入式處理器以及超級計算機等作業平台的許多計算機平台上進行編譯。
Ⅲ 自然語言處理（NLP）的基礎難點：分詞演算法
自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）是人工智慧領域中的一個重要方向，主要研究人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理的底層任務由易到難大致可以分為詞法分析、句法分析和語義分析。分詞是詞法分析（還包括詞性標注和命名實體識別）中最基本的任務，也是眾多NLP演算法中必不可少的第一步，其切分准確與否往往與整體結果息息相關。
金融領域分詞的難點
分詞既簡單又復雜。簡單是因為分詞的演算法研究已經很成熟了，大部分的演算法（如HMM分詞、CRF分詞）准確率都可以達到95%以上；復雜則是因為剩下的5%很難有突破，主要可以歸結於三點：
▲粒度，即切分時的最小單位，不同應用對粒度的要求不一樣，比如「融資融券」可以是一個詞也可以是兩個詞
▲歧義，比如「恆生」一詞，既可指恆生公司，又可指恆生指數
▲未登錄詞，即未出現在演算法使用的詞典中的詞，比如不常見的專業金融術語，以及各種上市公司的名稱
在金融領域中，分詞也具有上述三個難點，並且在未登錄詞方面的難點更為突出，這是因為金融類詞彙本來就多，再加上一些專有名詞不僅有全稱還有簡稱，這就進一步增大了難度。
在實際應用中，以上難點時常會造成分詞效果欠佳，進而影響之後的任務。尤其是在一些金融業務中，有許多需要與用戶交互的場景，某些用戶會用口語化的詞彙描述業務，如果分詞錯誤會影響用戶意圖的解析，這對分詞的准確性提出了更高的要求。因此在進行NLP上層應用開發時，需要對分詞演算法有一定的了解，從而在效果優化時有能力對分詞器進行調整。接下來，我們介紹幾種常用的分詞演算法及其應用在金融中的優劣。
幾種常見的分詞演算法
分詞演算法根據其核心思想主要分為兩種：
第一種是基於字典的分詞，先把句子按照字典切分成詞，再尋找詞的最佳組合方式，包括最大匹配分詞演算法、最短路徑分詞演算法、基於N-Gram model的分詞演算法等；
第二種是基於字的分詞，即由字構詞，先把句子分成一個個字，再將字組合成詞，尋找最優的切分策略，同時也可以轉化成序列標注問題，包括生成式模型分詞演算法、判別式模型分詞演算法、神經網路分詞演算法等。
最大匹配分詞尋找最優組合的方式是將匹配到的最長片語合在一起，主要的思路是先將詞典構造成一棵Trie樹（也稱為字典樹），Trie樹由詞的公共前綴構成節點，降低了存儲空間的同時可以提升查找效率。
最大匹配分詞將句子與Trie樹進行匹配，在匹配到根結點時由下一個字重新開始進行查找。比如正向（從左至右）匹配「他說的確實在理」，得出的結果為「他／說／的確／實在／理」。如果進行反向最大匹配，則為「他／說／的／確實／在理」。
這種方式雖然可以在O(n)時間對句子進行分詞，但是只單向匹配太過絕對，尤其是金融這種詞彙較豐富的場景，會出現例如「交易費/用」、「報價單/位」等情況，所以除非某些詞的優先順序很高，否則要盡量避免使用此演算法。
最短路徑分詞演算法首先將一句話中的所有詞匹配出來，構成詞圖（有向無環圖DAG），之後尋找從起始點到終點的最短路徑作為最佳組合方式，例：
我們認為圖中每個詞的權重都是相等的，因此每條邊的權重都為1。
在求解DAG圖的最短路徑問題時，總是要利用到一種性質：即兩點之間的最短路徑也包含了路徑上其他頂點間的最短路徑。比如S->A->B->E為S到E到最短路徑，那S->A->B一定是S到B到最短路徑，否則會存在一點C使得d(S->C->B)<d(S->A->B)，那S到E的最短路徑也會變為S->C->B->E，這就與假設矛盾了。利用上述的最優子結構性質，可以利用貪心演算法或動態規劃兩種求解演算法：
（1）基於Dijkstra演算法求解最短路徑，該演算法適用於所有帶權有向圖，求解源節點到其他所有節點的最短路徑，並可以求得全局最優解；
（2）N-最短路徑分詞演算法，該方法是對Dijkstra演算法的擴展，在每一步保存最短的N條路徑，並記錄這些路徑上當前節點的前驅，在最後求得最優解時回溯得到最短路徑。這種方法的准確率優於Dijkstra演算法，但在時間和空間復雜度上都更大。
相較於最大匹配分詞演算法，最短路徑分詞演算法更加靈活，可以更好地把詞典中的片語合起來，能更好地解決有歧義的場景。比如上述「他說的確實在理」這句話，用最短路徑演算法的計算結果為「他／說／的／確實／在理」，避免了正向最大匹配的錯誤。但是對於詞典中未存在的詞基本沒有識別能力，無法解決金融領域分詞中的「未登錄詞」難點。
N-Gram（又稱N元語法模型）是基於一個假設：第n個詞出現與前n-1個詞相關，而與其他任何詞不相關。在此種假設下，可以簡化詞的條件概率，進而求解整個句子出現的概率。
現實中，常用詞的出現頻率或者概率肯定比罕見詞要大。因此，可以將求解詞圖最短路徑的問題轉化為求解最大概率路徑的問題，即分詞結果為「最有可能的詞的組合「。
計算詞出現的概率，僅有詞典是不夠的，還需要充足的語料，所以分詞任務已經從單純的「演算法」上升到了「建模」，即利用統計學方法結合大數據挖掘，對「語言」（句子出現的概率）進行建模。
我們將基於N-gram模型所統計出的概率分布應用到詞圖中，可以得到詞的概率圖。對該詞圖用最短路徑分詞演算法求解最大概率的路徑，即可得到分詞結果。
相較於前兩種分詞演算法，基於N-Gram model的分詞演算法對詞頻進行了統計建模，在切分有歧義的時候力求得到全局最優值，比如在切分方案「證券/自營/業務」和「證券/自/營業/務」中，統計出「證券/自營/業務」出現的概率更大，因此結果有更高的准確率。但也依然無法解決金融場景中未登錄詞的問題。
生成式模型主要有隱馬爾可夫模型（HMM，Hidden Markov Model）、樸素貝葉斯分類等。HMM是常用的分詞模型，基於Python的jieba分詞器和基於Java的HanLP分詞器都使用了HMM。
HMM模型認為在解決序列標注問題時存在兩種序列，一種是觀測序列，即人們顯性觀察到的句子，另一種是隱狀態序列，即觀測序列的標簽。假設觀測序列為X，隱狀態序列是Y，則因果關系為Y->X。因此要得到標注結果Y，必須對X的概率、Y的概率、P(X|Y)進行計算，即建立P(X,Y)的概率分布模型。
HMM演算法可以在一定程度上解決未登錄詞的問題，但生成式模型的准確率往往沒有接下來要談到的判別式模型高。
判別式模型主要有感知機、支持向量機（SVM，Support Vector Machine）、條件隨機場（CRF，Conditional Random Field）、最大熵模型等，其中感知機模型和CRF模型是常用的分詞模型。
（1）平均感知機分詞演算法
感知機是一種簡單的二分類線性模型，通過構造超平面，將特徵空間（輸入空間）中的樣本分為正負兩類。通過組合，感知機也可以處理多分類問題。但由於每次迭代都會更新模型的所有權重，被誤分類的樣本會造成很大影響，因此採用平均的方法，在處理完一部分樣本後對更新的權重進行平均。
（2）CRF分詞演算法
CRF可以看作一個無向圖模型，假設給定的標注序列為Y，觀測序列為X，CRF對條件概率P(Y|X)進行定義，而不是對聯合概率建模。
平均感知機演算法雖然速度快，但仍不夠准確。適合一些對速度要求高、對准確性要求相對不那麼高的場景。CRF分詞演算法可以說是目前最常用的分詞、詞性標注和實體識別演算法，它對未登陸詞也有很好的識別能力，是目前在速度、准確率以及未登錄詞識別上綜合表現最突出的演算法，也是我們目前所採用的解決方案，但速度會比感知機慢一些。
在NLP中，最常用的神經網路為循環神經網路（RNN，Recurrent Neural Network），它在處理變長輸入和序列輸入問題中有著巨大的優勢。LSTM（Long Short-Term Memory，長短期記憶網路）為RNN變種的一種，在一定程度上解決了RNN在訓練過程中梯度消失和梯度爆炸的問題。
目前對於序列標注任務，業內公認效果最好的模型是BiLSTM+CRF。相比於上述其它模型，雙向循環神經網路BiLSTM，可以更好地編碼當前字等上下文信息，並在最終增加CRF層，核心是用Viterbi演算法進行解碼，以得到全局最優解，避免B,S,E這種不可能的標記結果的出現，提高准確率。
神經網路分詞雖然能在准確率、未登錄詞識別上有更好的表現，但RNN無法並行計算，在速度上沒有優勢，所以該演算法通常在演算法研究、句子精確解析等對速度要求不高的場景下使用。
分詞作為NLP底層任務之一，既簡單又重要，很多時候上層演算法的錯誤都是由分詞結果導致的。因此，對於底層實現的演算法工程師，不僅需要深入理解分詞演算法，更需要懂得如何高效地實現和調試。
而對於上層應用的演算法工程師，在實際分詞時，需要根據業務場景有選擇地應用上述演算法，比如在搜索引擎對大規模網頁進行內容解析時，對分詞對速度要求大於精度，而在智能問答中由於句子較短，對分詞的精度要求大於速度。
Ⅳ c語言中文分詞演算法
沒有掛網公布，需要咨詢專業人士。
C語言是一門面向過程的、抽象化的通用程序設計語言，廣泛應用於底層開發。C語言能以簡易的方式編譯、處理低級存儲器。
C語言是僅產生少量的機器語言以及不需要任何運行環境支持便能運行的高效率程序設計語言。盡管C語言提供了許多低級處理的功能，但仍然保持著跨平台的特性，以一個標准規格寫出的C語言程序可在包括類似嵌入式處理器以及超級計算機等作業平台的許多計算機平台上進行編譯。
C語言誕生於美國的貝爾實驗室，由丹尼斯·里奇（Dennis MacAlistair Ritchie）以肯·湯普森（Kenneth Lane Thompson）設計的B語言為基礎發展而來，在它的主體設計完成後，湯普遜和里奇用它完全重寫了UNIX，且隨著UNIX的發展，c語言也得到了不斷的完善。
為了利於C語言的全面推廣，許多專家學者和硬體廠商聯合組成了C語言標准委員會，並在之後的1989年，誕生了第一個完備的C標准，簡稱「C89」，也就是「ANSI C」，截至2020年，最新的C語言標准為2018年6月發布的「C18」。