mmseg分词算法思路分析（中文新闻分词实测结论总结）

首先先介绍一下mmseg分词算法，再详细分析新闻分词所用分词方式及其逻辑。

（一）mmseg分词算法

mmseg是一个非常好用的分词器，开箱即用。那么为什么还要了解其算法呢？

1.没有任何一样技术可以直接适用于任何场景，了解其算法才能知道什么场景适合用这个算法。

2.了解算法才能知道最终产品的性能受到该分词环节的影响有多大，以便优化。

简介：

mmseg算法是基于词典匹配的算法；

拓展：另一分支是基于统计模型的分词方式，可Google查阅，暂不记录。

拓展：还有一种基于树的词库构建方式，非常便于分词和精确全文检索（当然查全率和查准率不可同时最优）。

算法流程：

文本通过分词系统，首先通过匹配算法和词典进行匹配，再根据消歧规则将最终的分词结果输出；

分词过程用到了三个词典：chars.dic，units.dic，words.dic

词典：chars.dic(汉字字典)

           units.dic(中文单位词语)

           words.dic(自定义词典)----该词典可用于自己添加新的词汇，如刚出现的一些新名词；

MMSEG分为“匹配算法（Matching algorithm）”和“消除歧义的规则（Ambiguity resolution rules）”这两部分。

“匹配算法”是说如何根据词典里保存的词语，对要切分的语句进行匹配（正向？逆向？粒度？）；

“消除歧义的规则”是说当一句话可以这样分，也可以那样分的时候，用什么规则来判定使用哪种分法；

MMSEG的“匹配方法”有两种：
1.Simple方法，即简单的正向匹配，根据开头的字，列出所有可能的结果。比如“研究生命起源”，可以得到
研究
研究生
研究生命
研究生命起源
这四个匹配结果（假设这四个词都包含在词典里）。
2.Complex方法，匹配出所有的“三个词的词组”，即从某一既定的字为起始位置，得到所有可能的“以三个词为一组”的所有组合。（若一句话切分不出三个词，比如只能切成两部分，也可以存在）比如“研究生命起源”，可以得到

研_究_生
研_究_生命
研究生_命_起源
研究_生命_起源

/**
     * 得到所有候选词
     * @param text 文本
     */
    private void getCandidateWord(String text){
        candidateWord=new ArrayList();
        int rest_len;
        int n=text.length();
        String word;
        for(int offset=0;offset

 

(1)mmseg分词算法逻辑

     每次从一个完整的句子里，按照从左向右的顺序，根据一定的规则识别出多种不同的3个词的组合，然后通过4条消歧规则的处理最终确定最佳的备选词组合，该备选词组合即为该句话最可能的符合实际场景的特征词，进而选择备选词组合中的最佳词，即第1个词，作为1次迭代的分词结果。剩余的词(去除已经在上一轮迭代中分出去的部分)，将继续进行下一轮的分词运算。

    规则如下：1.备选词组合的长度之和最大原则；2.备选词组合的平均词长最大原则；3.备选词组合的词长变化最小原则；4.备选词组合中，单字词的出现频率统计值最高原则，该统计值的计算方式为，取某句话中每个单字词词频的自然对数，然后将其值相加，取总和最大的词。

 以下博客详细介绍了消歧规则及其实现：

https://blog.csdn.net/pwlazy/article/details/17562927

https://blog.csdn.net/Fighting_No1/article/details/50927171?locationNum=11

 

 (2)mmseg分词器自定义词条方法

     mmseg分词器使用三个词典，分别是chars.dic，units.dic，words.dic三个词典，基于词条可以将句子切分成一个个的短词，由于时间变化，新名词及专有词不断出现，现有的词典永远落后于实际的语法。所以需要提供一个自定义词典，用来存储自定义词条，作为新名词、专有词的判断。

    可在词典的同一目录下构建一个名为“words-xx.dic”的词典，其中“xx”为自定义信息。再在分词器算法中加入该词典的读取和匹配即可，多读取匹配一个词典对分词器的性能影响不大，故本系统使用该方法实现自定义词条的功能。然后可在该词典中丰富大量词条，即可更为准确、合理的实现切词功能。

（二）新闻热点词分析（简述）

新闻热点词分析逻辑：

获取新闻数据---------分词---------过滤--------计算-----------评估

1.  手动获取或者Python爬取新闻数据

2. 通过mmseg分词器进行分词（因为这个分词器实现简单且高效，准度也十分高，对于新闻类的文本较为适合，因为新闻类的语言较为规范，通过中文词库即可进行较好的切词）

3. 由于切出的词有的比较没有代表性（不重要），因此需要将其过滤，减小不必要的计算。通过匹配停用词表即可实现，由于词语经过切分，通过空格进行split即可获取词汇，进行匹配过滤

4. 过滤后的词仍然存在着没有代表性的词，故通过词频统计的方式将高频词汇取出，再对其进行tfidf计算，再次对重要性评估；由于实验得知，词频高的词汇不一定重要，但是重要的一般词频都高，故先使用词频统计的方式进行筛选，再评估tfidf，将会大大提升效率

注：由于新闻文本的本来属性，标题的词汇最重要，其次是第一段，然后逐段递减，故需要在处理的时候加上权值，将会更加准确

注：偶新闻文本海量时，还需要通过聚类的方式进行区分，再计算热点词汇的重要性，分簇计算也将避免歧义，并且可在加入权值进行评估，并且对于词汇相同，词义不相同的重点词时，可以对词语补充（如加上定语，或者标注）

聚类，不可避免的是计算效率问题，实验得知，非监督学习的聚类方法，如kmeans，k均值等算法效率均不足以支撑系统的运行，耗时太长，对新闻热点词分析来说，可忽略此模块；

 

 

最后，来一句鸡汤，与诸君共勉：

像傻逼一样的坚持，终将牛逼！