先简单介绍下分词，分词就是要把一个句子分成各个单独的词汇。对于西方语言来说，它们具有天然的分隔符（也就是空格），但是东方语言多基于characeter（也就是字符），不同的字符之间的组合可能会有多种不同的意思，这就造成了东方语言分词特有的困难。
1. 基于词典的分词
最简单也是最直接的方法就是查词典，我们从左到右扫面一遍句子，遇到可以在词典中可以知道的词汇就把它分出来。这种方法当然是比较快捷的，但是同时它没有考虑到不同汉字组合会给句子带来歧异的问题，例如，按照基于词典的分词方法，“发展中国家”应该分词为“发展\中国\家”，这显然是有歧异的，正确的分词应该是“发展\中\国家”。
怎样克服该类问题呢，这时候我们考虑引入统计语言模型，从概率的角度解决分词问题。
2. n-gram分词模型
考虑使用概率模型为分词建模，假定一个句子S可以有三种分词方法：
那么分词最好的方法应该有最大的概率，举个例子，如果A序列是最好的分词方法，那么必须有
这样，我们可以知道基本最优分词是一个求最值问题，可以表示为
，series 表示分词序列。一个已经句子出现的概率怎样去计算呢？按照马尔可夫假设，我们可以将像A序列这样的句子发生概率表示为：
而P(A(k)|A(k-1))可以通过对于语料的统计方法（也就是n-gram方法）获取。可以看出，找到最优的分词现在转化为了一个搜索问题。当然，利用暴力搜索是不现实的，我们在这里使用动态规划算法搜索出最优分词。
3. 词性标记模型
除了上面介绍的分词方法，hmm也可以应用到分词当中，我们可以把分词转化为类似词性标注的问题。例如我们现在定义几个类别：B（词首）、M（词中）、E（词尾）、S（单独成词），于是“我爱北京天安门”的分词“我\爱\北京\天安门”可以标注为： “SSBEBME”。既然是词性标注问题，我们当然可以使用HMM或者CRF的方法来解决。
如果标注序列X是HMM中的隐含变量，具体词汇O是HMM中的观察序列，那么原始分词问题转化为：
已知观察序列O,
已知HMM的三要素
（这里AB还有pi都是可以提前通过其它语料统计得出）
求取最可能的隐藏状态变量X。
很明显，这就是HMM的预测问题。该类问题可以使用维特比算法来解决，我在博客隐马尔科夫知识点（HMM）总结中已有介绍，在此不赘述。
参考文献：
[1] 文本挖掘的分词原理
[2] 数学之美 -- 吴军
