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1.jieba分词详解
2.深入剖析jieba分词机制
3.中文分词工具在线PK新增：FoolNLTK、中文中文LTP、分词分词StanfordCoreNLP
4.jieba源码解析（一）——中文分词

jieba分词详解

        “结巴”分词是一个Python 中文分词组件，参见 /fxsjy/jieba

        可以对中文文本进行分词、词性标注、关键词抽取等功能，并且支持自定义词典。

        本文包括以下内容：

        1、jieba分词包的安装

        2、jieba分词的使用教程

        3、jieba分词的工作原理与工作流程

        4、jieba分词所涉及到的HMM、TextRank、TF-IDF等算法介绍

        可以直接使用pip来进行安装：

        sudo pip install jieba

        或者

        sudo pip3 install jieba

        关键词抽取有两种算法，基于TF-IDF和基于TextRank：

        jieba分词有三种不同的分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式：

        对应的，函数前加l即是对应得到list结果的函数：

        精确模式是最常用的分词方法，全模式会将句子中所有可能的词都列举出来，搜索引擎模式则适用于搜索引擎使用。具体的差别可在下一节工作流程的分析中详述。

        在上述每个函数中，都有名为HMM的参数。这一项表示是否在分词过程中利用HMM进行新词发现。关于HMM，本文附录中将简述相关知识。

        另外分词支持自定义字典，词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。

        具体使用方法为：

        关键词抽取的两个函数的完整参数为：

        可以通过

        来打开或关闭并行分词功能。

        个人感觉一般用不到，大文件分词需要手动实现多进程并行，句子分词也不至于用这个。

        jieba分词主要通过词典来进行分词及词性标注，两者使用了一个相同的词典。正因如此，分词的结果优劣将很大程度上取决于词典，虽然使用了HMM来进行新词发现。

        jieba分词包整体的工作流程如下图所示：

        下面将根据源码详细地分析各个模块的工作流程。

        在之后几节中，我们在蓝色的方框中示范了关键步骤的输出样例或词典文件的格式样例。在本节中都采用类似的表示方式。

        jieba分词中，首先通过对照典生成句子的有向无环图，再根据选择的模式不同，根据词典寻找最短路径后对句子进行截取或直接对句子进行截取。对于未登陆词（不在词典中的词）使用HMM进行新词发现。

        词典的格式应为

        word1 freq1 word_type1

        word2 freq2 word_type2

        …

        其中自定义用户词典中词性word_type可以省略。

        词典在其他模块的流程中可能也会用到，为方便叙述，后续的流程图中将会省略词典的初始化部分。

        图b演示了搜索引擎模式的工作流程，它会在精确模式分词的基础上，将长词再次进行切分。

        在这里我们假定读者已经了解HMM相关知识，如果没有可先行阅读下一章内容中的HMM相关部分或者跳过本节。

        在jieba分词中，将字在词中的位置B、M、E、S作为隐藏状态，字是观测状态，使用了词典文件分别存储字之间的表现概率矩阵（finalseg/prob_emit.py）、初始概率向量(finalseg/prob_start.py)和转移概率矩阵(finalseg/prob_trans.py)。这就是一个标准的解码问题，根据概率再利用viterbi算法对最大可能的隐藏状态进行求解。

        词性分析部分与分词模块用了同一个基础的分词器，对于词典词的词性，将直接从词典中提取，但是对于新词，词性分析部分有一个专属的新词及其词性的发现模块。

        用于词性标注的HMM模型与用于分词的HMM模型相似，同样将文字序列视为可见状态，但是隐藏状态不再是单单的词的位置（B/E/M/S），而变成了词的位置与词性的组合，如(B,源码源码v)(B,n)(S,n)等等。因此其初始概率向量、转移概率矩阵和表现概率矩阵和上一节中所用的相比都要庞大的多，但是其本质以及运算步骤都没有变化。

        具体的工作流程如下图所示。

        jieba分词中有两种不同的用于关键词抽取的算法，分别为TextRank和TF-IDF。实现流程比较简单，其核心在于算法本身。下面简单地画出实现流程，具体的算法可以参阅下一章内容。

        TextRank方法默认筛选词性，而TF-IDF方法模型不进行词性筛选。

        在本章中，将会简单介绍相关的算法知识，主要包括用于新词发现的隐马尔科夫模型和维特比算法、用于关键词提取的TextRank和TF-IDF算法。

        HMM即隐马尔科夫模型，是一种基于马尔科夫假设的统计模型。之所以为“隐”，是因为相较于马尔科夫过程HMM有着未知的参数。在世界上，能看到的往往都是表象，而事物的真正状态往往都隐含在表象之下，并且与表象有一定的关联关系。

        其中，S、O分别表示状态序列与观测序列。

        如果读者还对这部分内容心存疑问，不妨先往下阅读，下面我们将以一个比较简单的例子对HMM及解码算法进行实际说明与演示，在读完下一小节之后再回来看这些式子，或许能够恍然大悟。

        下面以一个简单的例子来进行阐述：

        假设小明有一个网友小红，小红每天都会在朋友圈说明自己今天做了什么，并且假设其仅受当天天气的影响，而当天的天气也只受前一天天气的影响。

        于小明而言，小红每天做了什么是可见状态，而小红那里的天气如何就是隐藏状态，这就构成了一个HMM模型。一个HMM模型需要有五个要素：隐藏状态集、观测集、转移概率、观测概率和初始状态概率。

        即在第j个隐藏状态时，表现为i表现状态的概率。式中的n和m表示隐藏状态集和观测集中的数量。

        本例中在不同的天气下，小红要做不同事情的概率也不同，观测概率以表格的形式呈现如下：

        其中

        除此之外，还需要一个初始状态概率向量π，它表示了观测开始时，即t=0时，隐藏状态的概率值。本例中我们指定π={ 0,0,1}。

        至此，一个完整的隐马尔科夫模型已经定义完毕了。

        HMM一般由三类问题：

概率计算问题，即给定A,B,π和隐藏状态序列，计算观测序列的概率；

预测问题，也成解码问题，已知A,B,π和观测序列，求最优可能对应的状态序列；

学习问题，已知观测序列，估计模型的A,B,π参数，使得在该模型下观测序列的概率最大，即用极大似然估计的方法估计参数。

        在jieba分词中所用的是解码问题，所以此处对预测问题和学习问题不做深入探讨，在下一小节中我们将继续以本节中的例子为例，对解码问题进行求解。

        在jieba分词中，采用了HMM进行新词发现，它将每一个字表示为B/M/E/S分别代表出现在词头、词中、词尾以及单字成词。将B/M/E/S作为HMM的隐藏状态，而连续的各个单字作为观测状态，其任务即为利用观测状态预测隐藏状态，并且其模型的A,B,π概率已经给出在文件中，所以这是一个标准的解码问题。在jieba分词中采用了Viterbi算法来进行求解。

        Viterbi算法的基本思想是：如果最佳路径经过一个点，那么起始点到这个点的路径一定是最短路径，否则用起始点到这点更短的一条路径代替这段，就会得到更短的路径，这显然是矛盾的；从起始点到结束点的路径，必然要经过第n个时刻，假如第n个时刻有k个状态，那么最终路径一定经过起始点到时刻n中k个状态里最短路径的点。

        将时刻t隐藏状态为i所有可能的状态转移路径i1到i2的状态最大值记为

        下面我们继续以上一节中的例子来对viterbi算法进行阐述：

        小明不知道小红是哪里人，他只能通过小红每天的活动来推断那里的天气。

        假设连续三天，小红的活动依次为：“睡觉-打游戏-逛街”，我们将据此计算最有可能的天气情况。

        表示第一天为雨天能够使得第二天为晴天的概率最大（也就是说如果第二天是晴天在最短路径上的话，第一天是雨天也一定在最短路径上，参见上文中Viterbi算法的基本思想）

        此时已经到了最后的时刻，我们开始回溯。

        其计算过程示意图如下图所示。

        ）的路径。

        TF-IDF（词频-逆文本频率）是一种用以评估字词在文档中重要程度的统计方法。它的核心思想是，如果某个词在一篇文章中出现的频率即TF高，并且在其他文档中出现的很少，则认为这个词有很好的类别区分能力。

        其中：

        TextRank是一种用以关键词提取的算法，因为是基于PageRank的，所以先介绍PageRank。

        PageRank通过互联网中的超链接关系确定一个网页的排名，其公式是通过一种投票的思想来设计的：如果我们计算网页A的PageRank值，那么我们需要知道哪些网页链接到A，即首先得到A的入链，然后通过入链给网页A进行投票来计算A的PR值。其公式为：

        其中：

        d为阻尼系数，取值范围为0-1，代表从一定点指向其他任意点的概率，一般取值0.。

        将上式多次迭代即可直到收敛即可得到结果。

        TextRank算法基于PageRank的思想，利用投票机制对文本中重要成分进行排序。如果两个词在一个固定大小的窗口内共同出现过，则认为两个词之间存在连线。

        公式与PageRank的基本相同。多次迭代直至收敛，即可得到结果。

在jieba分词中，TextRank设定的词窗口大小为5，将公式1迭代次的结果作为最终权重的结果，而不一定迭代至收敛。

深入剖析jieba分词机制

       中文分词：打造最优Python中文词组划分模块。

       引言：采用清晰明了的下载下载解释方式，结合源码，中文中文深入解析Jieba分词的分词分词名片钓鱼源码基本原理

       算法基本逻辑：构建全局前缀词典、建立有向无环图（DAG）

       以sentence="基坑支护施工"为例，源码源码首先构建前缀词典，下载下载初始化并建立jieba自带词典、中文中文前缀词典和用户词典，分词分词注意词典中包含"4S店"时，源码源码前缀词典会生成"4"、下载下载"4S"、中文中文"4S店"。分词分词接着构建待分词语句的源码源码DAG图，通过两层循环判断当前词汇是ddos指标源码否在前缀词典中，以实现分词有向无环图的建立。

       动态规划选取最大词频路径：计算可能性最大的路径，使用动态规划算法找出基于词频的最大切分组合。

       公式描述：其中，每条路径的概率计算基于词在前缀词典里的词频与所有词的词频之和的比值。如果词频为0或不存在，则视为词频为1。取对数概率，通过相加计算替代相乘，以防止下溢。

       未登录词优化：对于未登录词，采用基于汉字成词能力的HMM模型，通过Viterbi算法优化分词结果。

       总结：Jieba分词通过构建全局前缀词典、构建有向无环图、精准源码图片动态规划选取最大词频路径和优化未登录词，实现了高效、准确的中文文本划分，满足不同领域专业词汇的分词需求。

中文分词工具在线PK新增：FoolNLTK、LTP、StanfordCoreNLP

       中文分词在线PK之旅持续推进，继上篇《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》之后，此次又新增了三个中文分词工具，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装）和斯坦福大学的CoreNLP（stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP），现在可在AINLP公众号进行测试：中文分词 我爱自然语言处理。

       以下是在Python3.x & Ubuntu. 的环境下测试及安装这些中文分词器：6）FoolNLTK：github.com/rockyzhengwu...

       特点：可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词。基于BiLSTM模型训练而成，获取 app源码包含分词，词性标注，实体识别，都有比较高的准确率。用户自定义词典，可训练自己的模型，批量处理，定制自己的模型。get clone github.com/rockyzhengwu... cd FoolNLTK/train 详细训练步骤可参考文档。

       仅在linux Python3 环境测试通过。

       安装，依赖TensorFlow, 会自动安装：pip install foolnltk

       中文分词示例：

       7) LTP: github.com/HIT-SCIR/ltp

       pyltp: github.com/HIT-SCIR/pyl...

       pyltp 是语言技术平台（Language Technology Platform, LTP）的Python封装。

       安装 pyltp 注：由于新版本增加了新的第三方依赖如dynet等，不再支持 windows 下 python2 环境。使用 pip 安装 使用 pip 安装前，图形拼接源码请确保您已安装了 pip $ pip install pyltp 接下来，需要下载 LTP 模型文件。下载地址 - `模型下载 ltp.ai/download.html`_ 当前模型版本 - 3.4.0 注意在windows下 3.4.0 版本的语义角色标注模块模型需要单独下载，具体查看下载地址链接中的说明。请确保下载的模型版本与当前版本的 pyltp 对应，否则会导致程序无法正确加载模型。从源码安装 您也可以选择从源代码编译安装 $ git clone github.com/HIT-SCIR/pyl... $ git submodule init $ git submodule update $ python setup.py install 安装完毕后，也需要下载相应版本的 LTP 模型文件。

       这里使用"pip install pyltp"安装，安装完毕后在LTP模型页面下载模型数据：ltp.ai/download.html，我下载的是 ltp_data_v3.4.0.zip ，压缩文件有多M，解压后1.2G，里面有不同NLP任务的模型。

       中文分词示例：

       8) Stanford CoreNLP: stanfordnlp.github.io/C... stanfordcorenlp: github.com/Lynten/stanf...

       这里用的是斯坦福大学CoreNLP的python封装：stanfordcorenlp

       stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP. It provides a simple API for text processing tasks such as Tokenization, Part of Speech Tagging, Named Entity Reconigtion, Constituency Parsing, Dependency Parsing, and more.

       安装很简单，pip即可：pip install stanfordcorenlp

       但是要使用中文NLP模块需要下载两个包，在CoreNLP的下载页面下载模型数据及jar文件，目前官方是3.9.1版本：nlp.stanford.edu/softwa...

       第一个是：stanford-corenlp-full---.zip 第二个是：stanford-chinese-corenlp----models.jar

       前者解压后把后者也要放进去，否则指定中文的时候会报错。

       中文分词使用示例：

       最后再说一下，原本计划加上对NLPIR中文分词器的支持，但是发现它的license需要定期更新，对于长久放server端测试不太方便就放弃了；另外之所以选择python，因为我用了Flask restful api框架，也欢迎推荐其他的中文分词开源框架，如果它们有很好的Python封装的话，这里可以继续添加。

jieba源码解析（一）——中文分词

       全模式解析：

       全模式下的中文分词通过构建字典树和DAG实现。首先加载字典，字典树中记录词频，例如词"不拘一格"在字典树中表示为{ "不" : 0, "不拘" : 0, "不拘一" : 0, "不拘一格" : freq}。接着构造DAG，表示连续词段的起始位置。例如句子'我来到北京清华大学'，分词过程如下：

       1. '我'：字典树中key=0，尝试'我来'，不在字典，结束位置0寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0]}。

       2. '来'：字典树中key=1，尝试'来到'，在字典，继续尝试'来到北'，不在字典，结束位置1寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1]}。

       3. '到'：字典树中key=2，尝试'来到北'，不在字典，结束位置2寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1], 2:[2]}。

       4. 以此类推，最终形成所有可能分词结果：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学。

       全模式的关键代码涉及字典树和DAG的构建与使用。

       精确模式与HMM模式解析：

       精确模式与HMM模式对句子'我来到北京清华大学'的分词结果分别为：

       精确模式：'我'/'来到'/'北京'/'清华大学'

       HMM模式：'我'/'来到'/'了'/'北京'/'清华大学'

       HMM模式解决了发现新词的问题。解析过程分为三个步骤：

       1. 生成所有可能的分词。

       2. 生成每个key认为最好的分词。

       3. 按照步骤2的方式对每个key的结果从前面向后组合，注意判断单字与下个单字是否可以组成新词。

       最后，解析结果为：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学

       HMM模式中的Viterbi算法在jieba中用于发现新词。算法通过统计和概率计算，实现新词的发现与分词。

       具体应用中，HMM模型包含五个元素：隐含状态、可观测状态、初始状态概率矩阵、隐含状态转移概率矩阵、观测状态转移概率矩阵。模型利用这些元素实现状态预测与概率计算，进而实现中文分词与新词发现。

       在Viterbi算法中，重要的是理解隐含状态、可观测状态、转移概率矩阵之间的关系，以及如何利用这些信息进行状态预测和概率计算。具体实现细节在代码中体现，包括字典树构建、DAG构造、概率矩阵应用等。