中文分詞系統(tǒng)在中醫(yī)藥科研中的應(yīng)用

謝松

摘 要：中文分詞與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用越來(lái)越廣泛，文章分析比較了目前的常用的幾種中文分詞算法，采用其中逆向最長(zhǎng)匹配算法，以《中醫(yī)藥大詞典》為輔助詞典，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了適用于中醫(yī)藥科研的中文分詞系統(tǒng)，在多項(xiàng)中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘科研工作中得到了廣泛的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：中文分詞；逆向最長(zhǎng)匹配算法；中藥方劑

1 概述

中醫(yī)藥是中華民族的傳統(tǒng)瑰寶，經(jīng)過(guò)幾千年的傳承和發(fā)展，積累了豐富的臨床經(jīng)驗(yàn)和浩瀚的文獻(xiàn)資料，為實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥現(xiàn)代化，需要將古今中醫(yī)藥信息資源和現(xiàn)代先進(jìn)的信息技術(shù)相結(jié)合。通過(guò)應(yīng)用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)浩如煙海的中醫(yī)藥文獻(xiàn)資料進(jìn)行信息資源處理，可以促進(jìn)中醫(yī)藥知識(shí)的利用轉(zhuǎn)化及傳播推廣。

分詞是中文信息處理的基礎(chǔ)，對(duì)于輸入的一段中文，成功的進(jìn)行中文分詞，可以達(dá)到計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別語(yǔ)句含義的效果。中文分詞是自動(dòng)翻譯、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、自然語(yǔ)言處理等信息處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，長(zhǎng)期以來(lái)一直是研究的重點(diǎn)。近年來(lái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)越來(lái)越受到中醫(yī)藥學(xué)者的重視，中文分詞在中醫(yī)藥領(lǐng)域也得到越來(lái)越廣泛地應(yīng)用。

2 中文分詞技術(shù)的算法

現(xiàn)有的分詞算法可分為三大類(lèi)： 基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法[1]。

2.1 基于字符串匹配的分詞方法

基于字符串匹配的分詞方法又叫做機(jī)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(gè)“充分大的”機(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行匹配，若在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功（識(shí)別出一個(gè)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(zhǎng)度優(yōu)先匹配的情況，可以分為最大（最長(zhǎng)）匹配和最小（最短）匹配。基于字符串匹配的分詞方法優(yōu)點(diǎn)是分詞速度快，算法簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)，但是不具備歧義處理能力。

2.2 基于理解的分詞方法

基于理解的分詞方法是通過(guò)讓計(jì)算機(jī)模擬人對(duì)句子的理解，達(dá)到識(shí)別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時(shí)進(jìn)行句法、語(yǔ)義分析，利用句法信息和語(yǔ)義信息來(lái)處理歧義現(xiàn)象。由于漢語(yǔ)語(yǔ)言知識(shí)的籠統(tǒng)、復(fù)雜性，難以將各種語(yǔ)言信息組織成機(jī)器可直接讀取的形式，因此目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處在試驗(yàn)階段。

2.3 基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法

基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法對(duì)語(yǔ)料中的字組頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分詞，不需要切分詞典，因而又叫做無(wú)詞典分詞法或統(tǒng)計(jì)取詞方法。其理論依據(jù)是在上下文中，相鄰的字同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)越多，就越有可能構(gòu)成一個(gè)詞。因此字與字相鄰共現(xiàn)的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度。

但這種方法也有一定的局限性，會(huì)經(jīng)常抽出一些共現(xiàn)頻度高、但并不是詞的常用字組，例如“這一”、“之一”、“有的”等，并且對(duì)常用詞的識(shí)別精度差。

到底哪種分詞算法的準(zhǔn)確度更高，目前并無(wú)定論。對(duì)于任何一個(gè)成熟的分詞系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，不可能單獨(dú)依靠某一種算法來(lái)實(shí)現(xiàn)，都需要綜合不同的算法。

3 運(yùn)用中文分詞系統(tǒng)分析中藥用藥規(guī)律

3.1 系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域亦具有廣闊的應(yīng)用前景，可用于預(yù)測(cè)推斷手術(shù)、臨床試驗(yàn)以及藥物治療的效果，在分析中藥方劑或古今醫(yī)案中的用藥規(guī)律時(shí)，也經(jīng)常運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的方法，而前提之一就是對(duì)數(shù)以萬(wàn)計(jì)的浩瀚文獻(xiàn)資料進(jìn)行預(yù)處理，在這個(gè)過(guò)程中，中文分詞系統(tǒng)可以發(fā)揮重要的作用。

由于中醫(yī)方劑的基本組成單位為藥材，而關(guān)于的藥材名稱(chēng)在藥典里已經(jīng)做了記載，中藥藥材的名稱(chēng)相對(duì)已經(jīng)固定，新出現(xiàn)的中藥材不多，因此在數(shù)據(jù)挖掘時(shí)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)藥典作為詞典，運(yùn)用基于字符串匹配的分詞方法處理中藥方劑用藥規(guī)律具有天然的優(yōu)勢(shì)。一般說(shuō)來(lái)，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(jì)結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯(cuò)誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯(cuò)誤率為1/245。由于漢語(yǔ)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。綜合以上幾點(diǎn)考慮，該研究在設(shè)計(jì)中文分詞系統(tǒng)時(shí)，采取基于詞典的逆向最長(zhǎng)匹配算法，系統(tǒng)的流程圖如圖1。

3.2 中藥詞典的構(gòu)造

由于基于字符串匹配的分詞方法是從一個(gè)“充分大的”機(jī)器詞典中進(jìn)行詞條匹配，詞典的構(gòu)造是切詞的基礎(chǔ)。設(shè)計(jì)的詞典機(jī)制和詞條的完備率對(duì)分詞結(jié)果的準(zhǔn)確性將產(chǎn)生重要影響，詞典的性能在一定程度上決定著整個(gè)系統(tǒng)的性能[2]。目前構(gòu)造分詞詞典主要有三種設(shè)計(jì)方法：第一種方法，以機(jī)器做輔助，主要靠人工輸入信息的方式構(gòu)造詞典。第二種方法，從印刷版的詞典里獲取信息來(lái)構(gòu)造分詞詞典。第三種方法，通過(guò)對(duì)語(yǔ)料庫(kù)的加工處理和分析，抽取相關(guān)信息來(lái)實(shí)現(xiàn)分詞詞典的設(shè)計(jì)。

該項(xiàng)研究采取的是第二種方法。南京中醫(yī)藥大學(xué)編著的《中藥大辭典》，全書(shū)分上、下、附編三冊(cè)，上、下冊(cè)為正文，收載6008味藥物及其有關(guān)栽培（飼養(yǎng)）技術(shù)、藥材鑒定、化學(xué)成分、藥理作用、炮制、現(xiàn)代臨床研究等方面的中藥研究成果，反映了當(dāng)代中藥學(xué)的研究水平。該項(xiàng)研究以《中藥大辭典》為依據(jù)，將其收錄的藥材名稱(chēng)編成電子版詞典，編好之后存入SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)作為分詞基礎(chǔ)。

3.3 逆向最長(zhǎng)匹配算法

逆向最大匹配法通常簡(jiǎn)稱(chēng)為RMM法，取詞典中單詞長(zhǎng)度最大值作為第一次取字?jǐn)?shù)量，從文章或者句子（字串）的末尾開(kāi)始切分，然后到詞典中進(jìn)行掃描。其流程圖如圖2。

偽代碼如下：

maxcibiao=詞表最大長(zhǎng)度

While Not EOF（1）

Line Input #1，Line1

subsen1=Line1

Do While Len（subsen1）>0/*要切分的句子長(zhǎng)度大于0*/

jiequ_now=Right（subsen1，maxcibiao）

/*從句子最右面截取詞表最大長(zhǎng)度的字符串*/

If vIsFound=1 Then

subsen1=Left（subsen1，Len（subsen1）-Len（jiequ_now））

/*判斷是否詞表中是否匹配，如果匹配則將這個(gè)詞記錄下來(lái)，然后從原字符串中去除當(dāng)前截取，作為新的子串*/

Else

For k=1 To maxcibiao-1

LenJiequ=maxcibiao-k

tempWord=Right（jiequ_now，LenJiequ）

/*從詞表最大長(zhǎng)度減少1開(kāi)始循環(huán)處理，直到一個(gè)字符，到詞表中判斷是否匹配*/

/*如果匹配則將這個(gè)詞記錄下來(lái)，再重新截取子串，否則將原字符串長(zhǎng)度減1之后重復(fù)上述過(guò)程*/

Next k

subsen1=Left（subsen1，Len（subsen1）-Len（temp Word））

End If

Loop

Wend

3.4 應(yīng)用舉例

文章設(shè)計(jì)的中文分詞系統(tǒng)，既可以單獨(dú)使用，也可以作為數(shù)據(jù)挖掘的前期步驟，在中醫(yī)藥方劑挖掘分析的多項(xiàng)課題中得到了廣泛的應(yīng)用，以針對(duì)糖尿病的某項(xiàng)課題為例，通過(guò)在數(shù)據(jù)庫(kù)中以“糖尿病”為主題檢索，經(jīng)過(guò)篩選整理得到2369篇相關(guān)文獻(xiàn)，每篇文獻(xiàn)使用不同的方劑與中藥藥材，以其中的五篇文獻(xiàn)為例，用到了下列藥材：

（1）“黃芪、生地黃、地骨皮、黃柏、黃連、水蛭等”。（2）“生黃芪30g、山藥30g、生地30g、茯苓15g、天花粉15g、麥冬12g、白術(shù)12g”。（3）“川穹12g、郁金12g、丹參12g、生黃芪30g、草決明10g、知母12g、生地黃12g”。（4）“熟地20g，枸杞子12g，山茱萸12g，黃芪30g，黃連10g，地龍12g，丹參20g，川芎12g，水蛭8g，石菖蒲8g”。（5）“熟地黃20 g，枸杞子12g，山茱萸12g，黃芪30g，黃連l0g，地龍12g，丹參20g，川芎12g，水蛭8g，石菖蒲8g”。

系統(tǒng)在處理第一條記錄時(shí)，可以準(zhǔn)確地依次切分出水蛭、黃連、黃柏、地骨皮、生地黃、黃芪，其他的記錄也都準(zhǔn)確地一一切分出來(lái)。當(dāng)文獻(xiàn)量很大時(shí)，手工摘出這些藥材并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析是項(xiàng)勞動(dòng)量巨大的工作，通過(guò)分詞系統(tǒng)可以很快的得到統(tǒng)計(jì)結(jié)果，并且準(zhǔn)確率非常高。按照頻次統(tǒng)計(jì)的前20味藥材如表1。

表1 糖尿病方劑研究中藥材統(tǒng)計(jì)

3.5 存在的問(wèn)題與后續(xù)研究

中藥名稱(chēng)由于因時(shí)代不同、地域有別而產(chǎn)生差異，出現(xiàn)同藥異名現(xiàn)象，如龍腦又稱(chēng)冰片何首烏又稱(chēng)首烏。而醫(yī)生在開(kāi)處方時(shí)，也會(huì)因?yàn)閭€(gè)人習(xí)慣對(duì)同一味藥材使用不同的名稱(chēng)，例如將生地黃、熟地黃簡(jiǎn)稱(chēng)為生地、熟地、生熟地，貝母分為為川貝、浙貝，這些異名如在詞表中未收錄，分詞時(shí)則切分不出。有時(shí)因?yàn)閷?shí)際需要，同一味藥材炮制前后當(dāng)作不同的藥材，在分詞完成后，根據(jù)需要對(duì)這些藥材進(jìn)行單獨(dú)處理或是合并處理。在后續(xù)的研究中，以此中文分詞系統(tǒng)為子系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)出中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，為科研工作提供了有力的工具。

4 結(jié)束語(yǔ)

中醫(yī)藥是我國(guó)獨(dú)具特色和優(yōu)勢(shì)的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)，積淀了數(shù)千年的理論知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)。我們需要繼承珍貴的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)，而發(fā)展更是首要任務(wù)。在信息技術(shù)高速發(fā)展的今天，中醫(yī)藥信息化建設(shè)是使中醫(yī)藥走向現(xiàn)代化的必然選擇，是中醫(yī)藥事業(yè)發(fā)展的重要保障。充分利用信息技術(shù)，促進(jìn)中醫(yī)藥信息資源的開(kāi)發(fā)、利用和共享，對(duì)于促進(jìn)中醫(yī)藥事業(yè)加速發(fā)展水平和創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥現(xiàn)代化具有十分重要的意義。利用中文分詞系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)積累的臨床經(jīng)驗(yàn)挖掘出更多的價(jià)值，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。目前在自然語(yǔ)言處理技術(shù)中，中文處理技術(shù)比西文處理技術(shù)要落后很多，就是因?yàn)橹形谋匦栌蟹衷~這道工序。如何提高中文分詞技術(shù)的準(zhǔn)確性、更好地服務(wù)于中醫(yī)藥領(lǐng)域，還需要付出更多的努力。

參考文獻(xiàn)

[1]付年鈞，彭昌水，王慰.中文分詞技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)[J].軟件導(dǎo)刊，2011，10（1）：18-20.

[2]宗中.中文信息檢索中詞典機(jī)制分詞算法的研究[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2014，24（4）：118-121.

If vIsFound=1 Then

subsen1=Left（subsen1，Len（subsen1）-Len（jiequ_now））

/*判斷是否詞表中是否匹配，如果匹配則將這個(gè)詞記錄下來(lái)，然后從原字符串中去除當(dāng)前截取，作為新的子串*/

Else

For k=1 To maxcibiao-1

LenJiequ=maxcibiao-k

tempWord=Right（jiequ_now，LenJiequ）

/*從詞表最大長(zhǎng)度減少1開(kāi)始循環(huán)處理，直到一個(gè)字符，到詞表中判斷是否匹配*/

/*如果匹配則將這個(gè)詞記錄下來(lái)，再重新截取子串，否則將原字符串長(zhǎng)度減1之后重復(fù)上述過(guò)程*/

Next k

subsen1=Left（subsen1，Len（subsen1）-Len（temp Word））

End If

Loop

Wend

3.4 應(yīng)用舉例

文章設(shè)計(jì)的中文分詞系統(tǒng)，既可以單獨(dú)使用，也可以作為數(shù)據(jù)挖掘的前期步驟，在中醫(yī)藥方劑挖掘分析的多項(xiàng)課題中得到了廣泛的應(yīng)用，以針對(duì)糖尿病的某項(xiàng)課題為例，通過(guò)在數(shù)據(jù)庫(kù)中以“糖尿病”為主題檢索，經(jīng)過(guò)篩選整理得到2369篇相關(guān)文獻(xiàn)，每篇文獻(xiàn)使用不同的方劑與中藥藥材，以其中的五篇文獻(xiàn)為例，用到了下列藥材：

（1）“黃芪、生地黃、地骨皮、黃柏、黃連、水蛭等”。（2）“生黃芪30g、山藥30g、生地30g、茯苓15g、天花粉15g、麥冬12g、白術(shù)12g”。（3）“川穹12g、郁金12g、丹參12g、生黃芪30g、草決明10g、知母12g、生地黃12g”。（4）“熟地20g，枸杞子12g，山茱萸12g，黃芪30g，黃連10g，地龍12g，丹參20g，川芎12g，水蛭8g，石菖蒲8g”。（5）“熟地黃20 g，枸杞子12g，山茱萸12g，黃芪30g，黃連l0g，地龍12g，丹參20g，川芎12g，水蛭8g，石菖蒲8g”。

系統(tǒng)在處理第一條記錄時(shí)，可以準(zhǔn)確地依次切分出水蛭、黃連、黃柏、地骨皮、生地黃、黃芪，其他的記錄也都準(zhǔn)確地一一切分出來(lái)。當(dāng)文獻(xiàn)量很大時(shí)，手工摘出這些藥材并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析是項(xiàng)勞動(dòng)量巨大的工作，通過(guò)分詞系統(tǒng)可以很快的得到統(tǒng)計(jì)結(jié)果，并且準(zhǔn)確率非常高。按照頻次統(tǒng)計(jì)的前20味藥材如表1。

表1 糖尿病方劑研究中藥材統(tǒng)計(jì)

3.5 存在的問(wèn)題與后續(xù)研究

中藥名稱(chēng)由于因時(shí)代不同、地域有別而產(chǎn)生差異，出現(xiàn)同藥異名現(xiàn)象，如龍腦又稱(chēng)冰片何首烏又稱(chēng)首烏。而醫(yī)生在開(kāi)處方時(shí)，也會(huì)因?yàn)閭€(gè)人習(xí)慣對(duì)同一味藥材使用不同的名稱(chēng)，例如將生地黃、熟地黃簡(jiǎn)稱(chēng)為生地、熟地、生熟地，貝母分為為川貝、浙貝，這些異名如在詞表中未收錄，分詞時(shí)則切分不出。有時(shí)因?yàn)閷?shí)際需要，同一味藥材炮制前后當(dāng)作不同的藥材，在分詞完成后，根據(jù)需要對(duì)這些藥材進(jìn)行單獨(dú)處理或是合并處理。在后續(xù)的研究中，以此中文分詞系統(tǒng)為子系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)出中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，為科研工作提供了有力的工具。

4 結(jié)束語(yǔ)

中醫(yī)藥是我國(guó)獨(dú)具特色和優(yōu)勢(shì)的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)，積淀了數(shù)千年的理論知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)。我們需要繼承珍貴的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)，而發(fā)展更是首要任務(wù)。在信息技術(shù)高速發(fā)展的今天，中醫(yī)藥信息化建設(shè)是使中醫(yī)藥走向現(xiàn)代化的必然選擇，是中醫(yī)藥事業(yè)發(fā)展的重要保障。充分利用信息技術(shù)，促進(jìn)中醫(yī)藥信息資源的開(kāi)發(fā)、利用和共享，對(duì)于促進(jìn)中醫(yī)藥事業(yè)加速發(fā)展水平和創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥現(xiàn)代化具有十分重要的意義。利用中文分詞系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)積累的臨床經(jīng)驗(yàn)挖掘出更多的價(jià)值，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。目前在自然語(yǔ)言處理技術(shù)中，中文處理技術(shù)比西文處理技術(shù)要落后很多，就是因?yàn)橹形谋匦栌蟹衷~這道工序。如何提高中文分詞技術(shù)的準(zhǔn)確性、更好地服務(wù)于中醫(yī)藥領(lǐng)域，還需要付出更多的努力。

參考文獻(xiàn)

[1]付年鈞，彭昌水，王慰.中文分詞技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)[J].軟件導(dǎo)刊，2011，10（1）：18-20.

[2]宗中.中文信息檢索中詞典機(jī)制分詞算法的研究[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2014，24（4）：118-121.

If vIsFound=1 Then

subsen1=Left（subsen1，Len（subsen1）-Len（jiequ_now））

/*判斷是否詞表中是否匹配，如果匹配則將這個(gè)詞記錄下來(lái)，然后從原字符串中去除當(dāng)前截取，作為新的子串*/

Else

For k=1 To maxcibiao-1

LenJiequ=maxcibiao-k

tempWord=Right（jiequ_now，LenJiequ）

/*從詞表最大長(zhǎng)度減少1開(kāi)始循環(huán)處理，直到一個(gè)字符，到詞表中判斷是否匹配*/

/*如果匹配則將這個(gè)詞記錄下來(lái)，再重新截取子串，否則將原字符串長(zhǎng)度減1之后重復(fù)上述過(guò)程*/

Next k

subsen1=Left（subsen1，Len（subsen1）-Len（temp Word））

End If

Loop

Wend

3.4 應(yīng)用舉例

文章設(shè)計(jì)的中文分詞系統(tǒng)，既可以單獨(dú)使用，也可以作為數(shù)據(jù)挖掘的前期步驟，在中醫(yī)藥方劑挖掘分析的多項(xiàng)課題中得到了廣泛的應(yīng)用，以針對(duì)糖尿病的某項(xiàng)課題為例，通過(guò)在數(shù)據(jù)庫(kù)中以“糖尿病”為主題檢索，經(jīng)過(guò)篩選整理得到2369篇相關(guān)文獻(xiàn)，每篇文獻(xiàn)使用不同的方劑與中藥藥材，以其中的五篇文獻(xiàn)為例，用到了下列藥材：

（1）“黃芪、生地黃、地骨皮、黃柏、黃連、水蛭等”。（2）“生黃芪30g、山藥30g、生地30g、茯苓15g、天花粉15g、麥冬12g、白術(shù)12g”。（3）“川穹12g、郁金12g、丹參12g、生黃芪30g、草決明10g、知母12g、生地黃12g”。（4）“熟地20g，枸杞子12g，山茱萸12g，黃芪30g，黃連10g，地龍12g，丹參20g，川芎12g，水蛭8g，石菖蒲8g”。（5）“熟地黃20 g，枸杞子12g，山茱萸12g，黃芪30g，黃連l0g，地龍12g，丹參20g，川芎12g，水蛭8g，石菖蒲8g”。

系統(tǒng)在處理第一條記錄時(shí)，可以準(zhǔn)確地依次切分出水蛭、黃連、黃柏、地骨皮、生地黃、黃芪，其他的記錄也都準(zhǔn)確地一一切分出來(lái)。當(dāng)文獻(xiàn)量很大時(shí)，手工摘出這些藥材并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析是項(xiàng)勞動(dòng)量巨大的工作，通過(guò)分詞系統(tǒng)可以很快的得到統(tǒng)計(jì)結(jié)果，并且準(zhǔn)確率非常高。按照頻次統(tǒng)計(jì)的前20味藥材如表1。

表1 糖尿病方劑研究中藥材統(tǒng)計(jì)

3.5 存在的問(wèn)題與后續(xù)研究

中藥名稱(chēng)由于因時(shí)代不同、地域有別而產(chǎn)生差異，出現(xiàn)同藥異名現(xiàn)象，如龍腦又稱(chēng)冰片何首烏又稱(chēng)首烏。而醫(yī)生在開(kāi)處方時(shí)，也會(huì)因?yàn)閭€(gè)人習(xí)慣對(duì)同一味藥材使用不同的名稱(chēng)，例如將生地黃、熟地黃簡(jiǎn)稱(chēng)為生地、熟地、生熟地，貝母分為為川貝、浙貝，這些異名如在詞表中未收錄，分詞時(shí)則切分不出。有時(shí)因?yàn)閷?shí)際需要，同一味藥材炮制前后當(dāng)作不同的藥材，在分詞完成后，根據(jù)需要對(duì)這些藥材進(jìn)行單獨(dú)處理或是合并處理。在后續(xù)的研究中，以此中文分詞系統(tǒng)為子系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)出中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，為科研工作提供了有力的工具。

4 結(jié)束語(yǔ)

中醫(yī)藥是我國(guó)獨(dú)具特色和優(yōu)勢(shì)的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)，積淀了數(shù)千年的理論知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)。我們需要繼承珍貴的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)，而發(fā)展更是首要任務(wù)。在信息技術(shù)高速發(fā)展的今天，中醫(yī)藥信息化建設(shè)是使中醫(yī)藥走向現(xiàn)代化的必然選擇，是中醫(yī)藥事業(yè)發(fā)展的重要保障。充分利用信息技術(shù)，促進(jìn)中醫(yī)藥信息資源的開(kāi)發(fā)、利用和共享，對(duì)于促進(jìn)中醫(yī)藥事業(yè)加速發(fā)展水平和創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥現(xiàn)代化具有十分重要的意義。利用中文分詞系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)積累的臨床經(jīng)驗(yàn)挖掘出更多的價(jià)值，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。目前在自然語(yǔ)言處理技術(shù)中，中文處理技術(shù)比西文處理技術(shù)要落后很多，就是因?yàn)橹形谋匦栌蟹衷~這道工序。如何提高中文分詞技術(shù)的準(zhǔn)確性、更好地服務(wù)于中醫(yī)藥領(lǐng)域，還需要付出更多的努力。

參考文獻(xiàn)

[1]付年鈞，彭昌水，王慰.中文分詞技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)[J].軟件導(dǎo)刊，2011，10（1）：18-20.

[2]宗中.中文信息檢索中詞典機(jī)制分詞算法的研究[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2014，24（4）：118-121.