结巴分词 maven引入

需要深入了解吗？

字节面试，讲讲结巴分词算法，讲讲其他分词，都不了解是吧，现在你来设计一下吧，说说你的思路。
然后我就凉了。

正文：

1.分词：

常用：基于字符串匹配的方法。基于规则的方法

1.1 基于字符串匹配的方法

给一个字典:
将待切分的汉字串与词典中的词条逐一匹配，若在词典中找到该词条，则匹配成功.
根据扫描方式不同：正向匹配、逆向匹配以及双向匹配。
依据每次匹配优先考虑长词还是短词，分为最大匹配和最小匹配。

1.1.1 正向最大匹配分词算法

正向：从左往右
最大：先以字典中最长词的长度作为第一次判断，然后如果不是词，则不断减小长度，直到为1.
基本思想是：假设己知机器词典中最长词条的长度为N，则以N作为减字开始的长度标准，首先将待扫描的文本串S从左向右截取长度为N的字符串W1，然后在词典中查找是否存在该字符串W1的词条。如果匹配成功，则W1标记为切分出的词，再从待扫描文本串的N+1位置开始扫描；如果匹配失败，将截取长度减1后，再从S中截取此长度的字符串W1’，重复上述匹配过程,直至截取长度为1为止。以扫描完句子作为整个匹配过程结束。

1.1.2 逆向最大匹配分词：

逆向：从右向左

1.1.3 双向最大匹配分词算法

正向最大匹配和逆向最大匹配分别进行正向和逆向扫描和初步切分，得到的结果可能不同。
如果存在不一致，则判定存在着切分歧义，需要进一步采取技术手段来消解歧义。

1.2 基于统计的方法

通过对语料中相邻共现的各个字的组合频度进行统计，计算它们的互现信息。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度，当紧密程度高于某一个阈值时，可判定该字组构成一个词。

相对于基于词典（字符串）的方法，该方法可以不受词典限制，领域限制。
不受待处理文本领域的限制，不需要专门的词典。

基于统计的分词采用的原理有互信息、N元统计模型以及其它的统计模型如隐马尔科夫模型、条件随机场模型、神经网络模型及最大熵模型等。

1.2.1互信息原理

1.2.2 N元统计模型

马尔科夫性：

一个单词的出现与其上下文环境中出现的单词序列密切相关，第n个词的出现只与前面n-1个词相关，而与其它任何词都不相关。

我的理解：对句子进行全切分，如果一个p概率大于一定的值的话，说明在出现前n-1个字时，很有可能出现这个字，那么应该就可以看成一个词了吧。

以这样进行大概的计算：

原作者内容如下，有些复杂：

1.3 基于字符串匹配的分词方法和基于统计的分词方法对比

2.基于统计的方法（补充）：

很好！！！

HMM模型在模型中的应用：

HMM是将分词作为字在字串中的序列标注任务来实现的。

每个字在构造一个特定的词语时都占据着一个确定的构词位置(即词位),

例如：

和命名实体的构造差不多。

哪里用到HMM了？

在词库中汉字λ作为o的构词位置的概率是多少。

另外的两个概率：
1.构词位置o的概率。
2.汉字在词库中的概率。

3.结巴分词原理：

jieba分词主要是基于统计词典，构造一个前缀词典；然后利用前缀词典对输入句子进行切分，得到所有的切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图；通过动态规划算法，计算得到最大概率路径，也就得到了最终的切分形式。

以“去北京大学玩”为例：
1.结巴分词有一个离线统计的词典，每一行有三列，第一列是词，第二列是词频，第三列是词性。

北京大学 2053 nt
大学 20025 n
去 123402 v
玩 4207 v
北京 34488 ns
北 17860 ns
京 6583 ns
大 144099 a
学 17482 n

2.构造前缀词表：北京大学的前缀词有三个，北京大，北京，北

北京大学 2053
北京大 0
大学 20025
去 123402
玩 4207
北京 34488
北 17860
京 6583
大 144099
学 17482

3.然后我们就可以根据上述的前缀词表构造出有向无环图了。

4.最大概率路径计算：

从起点到终点有多种路径，

因此，我们需要计算最大概率路径，也即按照这种方式切分后的分词结果的概率最大。在计算最大概率路径时，jieba分词采用从后往前这种方式进行计算。

一个dp就ok了。

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。

其他小点：

结巴分词还可以自定义字典，载入字典。

4.其他的分词工具：

盘古分词、Yaha分词、Jieba分词、清华THULAC
盘古开天辟地，所以分词也很nb。（帮助记忆）