jieba中文分词

1、中文分词(Chinese Word Segmentation)

和英文不同，中文词之间没有空格，所以实现中文搜索引擎，比英文多了一项分词的任务。例如，英文句子“I am a student.”，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student 是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，也称切词。

最常见的中文分词算法可以分为三大类：①基于字符串匹配的分词方法、②基于理解的分词方法、③基于统计的分词方法

下面就具体介绍下这三类分类算法：

基于字符串匹配的分词方法：这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）

1）正向最大匹配法（由左到右的方向）

2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）:

3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）

4）双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）

基于理解的分词方法：这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。

基于统计的分词方法：给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律（称为训练），从而实现对未知文本的切分。例如最大概率分词方法和最大熵分词方法等。随着大规模语料库的建立，统计机器学习方法的研究和发展，基于统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法。

2、jieba分词特点

①支持三种分词模式 ：  精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；  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；   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。

②支持繁体分词

③支持自定义词典

④MIT授权协议

3、jieba分词基本算法

①基于Trie树结构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{位置，[有效词的末尾索引]}，如下图：

上海大众→DAG: {0: [0, 1, 3], 1: [1], 2: [2, 3, 5], 3: [3] （例：0: [0, 1, 3]可理解为上：上（0），上海（1），上海大众（3））

DAG词图

②根据有向无环图的生成的词切片，计算出每一种可能分词组合的最大概率，这里用到了一个动态规划的算法，从句尾开始向前推进，最后可以得到一个基于字典中每个词的频率而得到的最优解，即得到基于词频的最大切分组合。如下图：（其中最大切分-17.0123*是对“上海大众”这个词的概率求log后的值）

route:{0:(-17.012343323,3), 1:(-20.205012324,1), 2:(-12.202623572,3), 3:(-9.735563572,3), 4:(0.0,'')}。最后得出route概率-17.012343323，“上海大众”即为最大切分。

route概率——词频最大切分

③结巴对于字母和数字的处理方法是：对于route得出单个字节的词，先全部连成一个buf 然后：1.（非隐马尔科夫）组合在一起，并输出   2.隐马尔科夫(HMM) 比较在词典中是否有buf，如果有，则分开输出

4、jieba分词的具体流程图

结巴分词细节

5、代码示例

map_seg.py代码（注释中的代码即为结巴分词代码，注释下方的代码为TF-IDF代码）

执行指令：run.sh代码

input数据的前十行的查看结果:

最终得到的输出结果：

结巴分词结果（注释代码的运行结果）

TF-IDF值

6、jieba分词源码下载地址：https://github.com/fxsjy/jieba