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分词:浅谈中文分词与jieba源码

发布时间:2019-05-31 18:40 来源:未知 编辑:admin

  中文文本,从形式上看是由汉字、标点符号等组成的一个字符串。由字组成词,再组成句子、文章等。那么分词,就是按照一定的规则把字符串重新组合成词序列的过程。

  (2)英文中单词以空格作为自然分界,虽然也有短语划分的问题。但中文词没有一个形式上的分界,相对而言难度大了许多

  (3)分词作为中文自然语言处理的基础工作,质量的好坏对后面的工作影响很大

  未登录词指的是在已有的词典中,或者训练语料里面没有出现过的词,分为实体名词,专有名词及新词。

  分为正向匹配和逆向匹配;最大长度匹配和最小长度匹配;单纯分词和分词与标注过程相结合的一体化方法。所以常用的有:正向最大匹配,逆向最大匹配,最少切分法。

  统计分词,是一种全切分方法。切分出待分语句中所有的词,基于训练语料词表中每个词出现的频率,运用统计模型和决策算法决定最优的切分结果。

  主要基于句法、语法分析,并结合语义分析,通过对上下文内容所提供信息的分析对词进行定界。

  这类方法试图让机器具有人类的理解能力,需要使用大量的语言知识和信息,目前还处在试验阶段。

  jieba分词,目前是python中文分词方面比较好的工具。支持精确、全模式及搜索引擎模式的分词,具体可以请看jieba文档:

  1)、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)

  3)、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

  前缀词典,实际上可以认为是一个词频词典(即:../jieba/dict.txt),具体实现参见代码中的Tokenizer.FREQ字典,读取dict.txt文件,之后转化为{词:频率}的形式,如下:

  DAG是基于前面得到的前缀词典进行构造的,基本思想是将待分语句进行全切分,将切分完的词语列表与前缀词典进行比较,如果这个词存在,就存下来,并用词在字符串中的位置索引进行替代,转化为{key:list[i,j…], …}的字典结构,如下:

  具体意思是,0:[0]代表0位置,即‘去’在前缀词典中代表一个词,同理1 : [1, 2, 4]代表‘北’,‘北京’,‘北京大学’。

  我们拥有所有可能出现的词及其对应的所有可能组成路径(即DAG),那么应该用什么方法去找到一条最可能的路径呢?

  jieba中使用了动态规划的方法,这里简单的理解就是对于一个长度为n的句子,由后往前遍历。

  假设最后一个词出现的概率为N,倒数第二个词出现的概率为N-1,那么两个词在一起出现概率则为N(N-1),以此类推,直到到达第一个词,计算出所有可能路径中的最大概率路径。这里还需要理解两个名词,重叠子问题,最优子结构,最终得到最优的路径,如下:

  隐藏马尔科夫模型(Hidden Markov Model),关于时序的模型,描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。具体可以参照:52nlp HMM系列文章

  隐马尔科夫模型由初始状态概率向量pi、状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B决定,pi和A决定状态序列I,B决定观测序列O。

  (1)齐次马尔科夫性,即假设隐藏的马尔科夫链在任意时刻t的状态只依赖于其前一时刻的状态,与其他时刻的状态及观测无关,也与时刻t无关。

  (2)观测独立性假设,即假设任意时刻的观测只依赖于该时刻的马尔科夫链的状态,与其他观测状态无关。

  即给定观测序列 O=O1,O2,O3…Ot和模型参数λ=(A,B,pi),怎样有效计算这一观测序列出现的概率.

  即给定观测序列 O=O1,O2,O3…Ot和模型参数λ=(A,B,pi),怎样寻找满足这种观察序列意义上最优的隐含状态序列S。

  即HMM的模型参数λ=(A,B,pi)未知,如何求出这3个参数以使观测序列O=O1,O2,O3…Ot的概率尽可能的大.

  对于每一个待分的句子,都视为一个观测序列,如:去北京大学玩,就是一个长度T为6的观测序列

  每一个观测序列,都对应着相同长度的状态序列。这里将汉字按SBME进行标注,分别代表single(单独成词的字)、begin(一个词语开始字)、middle(一个词语中间的字)、end(一个词语结束的字),如:

  隐马尔科夫基本问题的第三个--学习问题,但这里用到的方法是极大似然估计,具体请看:模型的数据是怎么生成的?:

  统计所有训练样本,以状态S、B、M、E为初始状态的数量,之后分别除以训练样本总词频,就可以得到初始概率分布

  同理,统计所有样本中,从状态S转移到B的出现次数,再除以S出现的总次数,便得到由S转移到B的概率分布,其他可得

  统计训练数据中,状态为j并观测为k的频数,除以训练数据中状态j出现的次数,其他同理可得

  隐马尔科夫基本的第二个--解码问题(很形象,假设中文语句是状态序列的某种形式的编码,利用模型进行解码),这里用到了维比特算法(可以认为是动态规划)

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  报错的原因是:跟当前文件名冲突,修改一下文件名就可以了。修改后import还是报错,改正办法是在anaconda中安装。主要功能一、分词jieba.cut方法接受三个输入参数:需要分词的字符串;cut...博文来自:的博客

  缘由再一次做分词,毫无疑问又用了jieba,但是结巴的语料库貌似很多没能与时俱进。比如一句话里的“大数据”,被硬生生分词为“大/数据”,再把“大”纳入stopwords的话,那句子就变了味咯。当然,一...博文来自:ZhangChiLiang的博客

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