介绍
结巴分词是一个受大家喜爱的分词库，源码地址为github，今天我们就跟进源码，看一下结巴分词的原理
原理
def cut(self, sentence, cut_all=False, HMM=True):
'''
The main function that segments an entire sentence that contains
Chinese characters into separated words.
Parameter:
- sentence: The str(unicode) to be segmented.
- cut_all: Model type. True for full pattern, False for accurate pattern.
- HMM: Whether to use the Hidden Markov Model.
'''使用结巴分词的时候，有三种模式，这三种模式的进入条件分别为：
if cut_all:
cut_block = self.__cut_all
elif HMM:
cut_block = self.__cut_DAG
else:
cut_block = self.__cut_DAG_NO_HMM首先我们看一下这三种模式
-
__cut_all:
- 原句：我来到北京清华大学 结果：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
- 原句：他来到了网易杭研大厦 结果：他/ 来到/ 了/ 网易/ 杭/ 研/ 大厦
-
__cut_DAG:
- 原句：我来到北京清华大学 结果:我/ 来到/ 北京/ 清华大学
- 原句：他来到了网易杭研大厦 结果：他/ 来到/ 了/ 网易/ 杭研/ 大厦
-
__cut_DAG_NO_HMM:
- 原句：我来到北京清华大学 结果:我/ 来到/ 北京/ 清华大学
- 原句：他来到了网易杭研大厦 结果：他/ 来到/ 了/ 网易/ 杭/ 研/ 大厦
下面我们就来分析一下这三种模式：
这三种模式有一个共同点，第一步都是先构造DAG，也就是构造有向无环图。
源码如下：
def get_DAG(self, sentence):
self.check_initialized()
DAG = {}
N = len(sentence)
for k in xrange(N):
tmplist = []
i = k
frag = sentence[k]
while i < N and frag in self.FREQ:
if self.FREQ[frag]:
tmplist.append(i)
i += 1
frag = sentence[k:i + 1]
if not tmplist:
tmplist.append(k)
DAG[k] = tmplist
return DAG如果sentence是'我来到北京清华大学‘，那么DAG为
{0: [0], 1: [1, 2], 2: [2], 3: [3, 4], 4: [4], 5: [5, 6, 8], 6: [6, 7], 7: [7, 8], 8: [8]}直观上来看，DAG[5]=[5,6,8]的意思就是，以’清‘开头的话，分别以5、6、8结束时，可以是一个词语，即’清‘、’清华‘、’清华大学‘
get_DAG方法中，最重要的也就是self.FREQ了，它是怎么来的呢？
其实就是通过jieba目录下，dict.txt文件来产生的self.FREQ,方法如下：
dict.txt共有349046行，每一行格式为：
一 217830 m
一一 1670 m
一一二 11 m
一一例 3 m
一一分 8 m
一一列举 34 i第一部分为词语，第二部分为该词出现的频率，第三部分为该词的词性。
以读取’一一列举‘为例子，首先执行self.FREQ['一一列举']=34，然后会检查’一‘、’一一‘、’一一列‘、’一一列举‘之前是否在self.FREQ中存储过，如果之前存储过，则跳过，否则执行self.FREQ['一']=0，self.FREQ['一一']=0，self.FREQ['一一列']=0
所以self.FREQ中不止存储了正常的词语和它出现的次数，同时也存储了所有词语的前缀，并将前缀出现的次数设置为0,以和正常词语区别开。
好了，现在DAG这部分我们介绍完了，然后我们分开来介绍一下这三种模式：
__cut_all
源码如下：
def __cut_all(self, sentence):
dag = self.get_DAG(sentence)
old_j = -1
for k, L in iteritems(dag):
if len(L) == 1 and k > old_j:
yield sentence[k:L[0] + 1]
old_j = L[0]
else:
for j in L:
if j > k:
yield sentence[k:j + 1]
old_j = j这个具体的遍历方式我们就不细说了，大家自行看源码吧
__cut_DAG
def __cut_DAG(self, sentence):
DAG = self.get_DAG(sentence)
route = {}
self.calc(sentence, DAG, route)
......首先我们先看一下self.calc方法
def calc(self, sentence, DAG, route):
N = len(sentence)
route[N] = (0, 0)
logtotal = log(self.total)
for idx in xrange(N - 1, -1, -1):
route[idx] = max((log(self.FREQ.get(sentence[idx:x + 1]) or 1) -
logtotal + route[x + 1][0], x) for x in DAG[idx])这里使用了一个技巧，也就是log(a) + log(b) = log(ab)，从而巧妙的避过了乘法，也就避免了溢出的风险。
其实calc函数就是实现了vertibi算法，不了解vertibi算法的同学自行百度吧。
然后再贴上整个__cut_DAG的源码：
def __cut_DAG(self, sentence):
DAG = self.get_DAG(sentence)
route = {}
self.calc(sentence, DAG, route)
x = 0
buf = ''
N = len(sentence)
while x < N:
y = route[x][1] + 1
l_word = sentence[x:y]
if y - x == 1:
buf += l_word
else:
if buf:
if len(buf) == 1:
yield buf
buf = ''
else:
if not self.FREQ.get(buf):
recognized = finalseg.cut(buf)
for t in recognized:
yield t
else:
for elem in buf:
yield elem
buf = ''
yield l_word
x = y
if buf:
if len(buf) == 1:
yield buf
elif not self.FREQ.get(buf):
recognized = finalseg.cut(buf)
for t in recognized:
yield t
else:
for elem in buf:
yield elem其中，重点关注这一部分
if not self.FREQ.get(buf):
recognized = finalseg.cut(buf)
for t in recognized:
yield t什么时候会进入finalseg.cut(buf)呢？实际上，就是当遇到一些dict.txt中没出现的词的时候，才会进入这个函数：
在这个函数中，就是使用HMM的方法，对这些未识别成功的词进行标注，然后我们来介绍一下项目中相关的内容：
其中，prob_start.py存储的是HMM的起始状态相关的信息，文件中的数字都经过log处理过：
P={'B': -0.26268660809250016,
'E': -3.14e+100,
'M': -3.14e+100,
'S': -1.4652633398537678}B代表begin，E代表end，M代表middle，S代表single。所以在开始时，HMM的状态只可能是S或者B，而E和M为负无穷
prob_trans.py存储的是状态转移矩阵：
P={'B': {'E': -0.510825623765990, 'M': -0.916290731874155},
'E': {'B': -0.5897149736854513, 'S': -0.8085250474669937},
'M': {'E': -0.33344856811948514, 'M': -1.2603623820268226},
'S': {'B': -0.7211965654669841, 'S': -0.6658631448798212}}prob_emit.py中存储的是在该状态下出现该汉字的概率，例如p('刘'|S)=-0.916
P={'B': {'\u4e00': -3.6544978750449433,
'\u4e01': -8.125041941842026,
'\u4e03': -7.817392401429855,
'\u4e07': -6.3096425804013165,
'\u4e08': -8.866689067453933,
'\u4e09': -5.932085850549891,
'\u4e0a': -5.739552583325728,
'\u4e0b': -5.997089097239644,
'\u4e0d': -4.274262055936421,
'\u4e0e': -8.355569307500769,
......通过这种方式，也就可以进行分词了。
‘我/ 来到/ 北京/ 清华大学’对应的状态应该为'SBEBEBMME'
__cut_DAG_NO_HMM
其实__cut_DAG_NO_HMM和__cut_DAG的区别就是：对vertibi未成功切分的部分，__cut_DAG_NO_HMM没有使用HMM进行分词。源码如下：
def __cut_DAG_NO_HMM(self, sentence):
DAG = self.get_DAG(sentence)
route = {}
self.calc(sentence, DAG, route)
x = 0
N = len(sentence)
buf = ''
while x < N:
y = route[x][1] + 1
l_word = sentence[x:y]
if re_eng.match(l_word) and len(l_word) == 1:
buf += l_word
x = y
else:
if buf:
yield buf
buf = ''
yield l_word
x = y
if buf:
yield buf
buf = ''