NLP之中文分词cppjieba

jieba简介

jieba库是一个简单实用的中文自然语言处理分词库。

jieba分词属于概率语言模型分词。概率语言模型分词的任务是：在全切分所得的所有结果中求某个切分方案S，使得P(S)最大。

jieba支持三种分词模式：

全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

jieba分词原理

基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)

 1. 根据dict.txt生成trie树，字典在生成trie树的同时, 把每个词的出现次数转换为频率（jieba自带一个dict.txt的词典, 里面有2万多条词, 包含了词条出现的次数和词性(作者基于人民日报语料等资源训练得出来)。trie树结构的词图扫描, 说的就是把这2万多条词语, 放到一个trie树中, trie树是有名的前缀树, 也就是说一个词语的前面几个字一样, 就表示他们具有相同的前缀, 就可以使用trie树来存储, 具有查找速度快的优势）。

2.对待分词句子, 根据dict.txt生成的trie树, 生成DAG, 通俗的讲, 就是将句子根据给定的词典进行查词典操作, 生成所有可能的句子切分。jieba在DAG中记录的是句子中某个词的开始位置, 从0到n-1(n为句子的长度), 每个开始位置作为字典的键, value是个list, 其中保存了可能的词语的结束位置(通过查字典得到词, 开始位置+词语的长度得到结束位置）

动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合

1.查找待分词句子中已经切分好的词语（全模式下的分词list）, 得出查找该词语出现的频率(次数/总数), 如果没有该词(基于词典一般都是有的), 就把词典中出现频率最小的那个词语的频率作为该词的频率。

2.根据动态规划查找最大概率路径的方法, 对句子从右往左反向计算最大概率(这里反向是因为汉语句子的重心经常落在后面（右边）, 因为通常情况下形容词太多, 后面的才是主干。因此, 从右往左计算, 正确率要高于从左往右计算, 这里类似于逆向最大匹配), P(NodeN)=1.0, P(NodeN-1)=P(NodeN)*Max(P(倒数第一个词))…依次类推, 最后得到最大概率路径, 得到最大概率的切分组合。

对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法

1.利用HMM模型将中文词汇按照BEMS四个状态来标记, B是开始begin位置, E是end结束位置, M是middle中间位置, S是singgle单独成词的位置。jieba采用(B,E,M,S)这四种状态来标记中文词语, 比如北京可以标注为 BE, 即 北/B 京/E, 表示北是开始位置, 京是结束位置, 中华民族可以标注为BMME, 就是开始, 中间, 中间, 结束.

2.作者利用大量语料进行训练, 得到了三个概率表。分别是1)位置转换概率，即B（开头）,M（中间),E(结尾),S(独立成词）四种状态的转移概率，P(E|B) = 0.851, P(M|B) = 0.149，说明当我们处于一个词的开头时，下一个字是结尾的概率要远高于下一个字是中间字的概率，符合我们的直觉，因为二个字的词比多个字的词更常见。2）位置到单字的发射概率，比如P(“和”|M)表示一个词的中间出现”和”这个字的概率；3) 词语以某种状态开头的概率，其实只有两种，要么是B，要么是S。这个就是起始向量, 就是HMM系统的最初模型状态。实际上, BEMS之间的转换有点类似于2元模型, 就是2个词之间的转移。二元模型考虑一个单词后出现另外一个单词的概率，是N元模型中的一种。
给定一个待分词的句子, 就是观察序列, 对HMM(BEMS)四种状态的模型来说, 就是为了找到一个最佳的BEMS序列, 这个就需要使用viterbi算法来得到这个最佳的隐藏状态序列。通过训练得到的概率表和viterbi算法, 就可以得到一个概率最大的BEMS序列, 按照B打头, E结尾的方式, 对待分词的句子重新组合, 就得到了分词结果. 比如 对待分词的句子 ‘全世界都在学中国话’ 得到一个BEMS序列 [S,B,E,S,S,S,B,E,S], 通过把连续的BE凑合到一起得到一个词, 单独的S放单, 就得到一个分词结果了。

jieba分词过程

1. 加载字典, 生成trie树。

2. 给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语, 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别未登录词。

3. 使用python的yield 语法生成一个词语生成器, 逐词语返回。

jieba分词的不足

1.dict.txt字典占用的内存为140多M, 占用内存过多。jieba中词典的使用是为了弥补HMM在识别多字词方面能力欠佳的问题, 所以词典中保存的是3 ,4 个字的词语。专业化的词典生成不方便，怎么训练自己的专用概率表没有提供工具。

2.HMM识别新词在时效性上是不足的, 并且只能识别2个字的词, 对于3个字的新词, 相对能力有限。

3.词性标注效果不够好，句法分析, 语义分析也都是没有的。

4.命名实体识别效果不够好。

.关键词提取

1).切词

2).过滤掉单个字的词和停用词

3).时使用TF-IDF计算，TF为 (词频* 1.0),IDF从外部文件的词表中获得如果不存在就赋为平均的IDF

.词典说明

## 分词

### jieba.dict.utf8/gbk

作为最大概率法(MPSegment: Max Probability)分词所使用的词典。

### hmm_model.utf8/gbk

作为隐式马尔科夫模型(HMMSegment: Hidden Markov Model)分词所使用的词典。

__对于MixSegment(混合MPSegment和HMMSegment两者)则同时使用以上两个词典__

## 关键词抽取

### idf.utf8

IDF(Inverse Document Frequency)
在KeywordExtractor中，使用的是经典的TF-IDF算法，所以需要这么一个词典提供IDF信息。

### stop_words.utf8

停用词词典

. 使用示例

#include 
#include "cppjieba/Jieba.hpp"
using namespace std;


int main(int argc, char const *argv[])
{
    char ch0[]={"金古江湖战旗春秋"};
    const char* const DICT_PATH = "cppjieba/dict/jieba.dict.utf8";
    const char* const HMM_PATH = "cppjieba/dict/hmm_model.utf8";
    const char* const USER_DICT_PATH = "cppjieba/dict/user.dict.utf8";
    const char* const IDF_PATH = "cppjieba/dict/idf.utf8";
    const char* const STOP_WORD_PATH = "cppjieba/dict/stop_words.utf8";

    cppjieba::Jieba jieba(DICT_PATH,
        HMM_PATH,
        USER_DICT_PATH,
        IDF_PATH,
        STOP_WORD_PATH);
    vector<string> words;
    vector jiebawords;
    string s=ch0;
    string result;

    jieba.Cut(s, words, true);
    cout << limonp::Join(words.begin(), words.end(), "/") << endl;

    return 0;
}

 

from NLP之jieba分词原理简析