20220331
jieba.cut与jieba.lcut的区别_stay_foolish12的博客-CSDN博客_jieba.lcut
20211130
三种模式、两个函数掌握Python结巴分词重点功能
三种划分方法
1.结巴长度优先
2. 权重相同的时候 前面的先分
zhyl pk
zh ylpk
结果是第一种
3.权重不相同的时候 权重大的先分
zhyl 权重为1 ylpk 权重为2 则 结果为第二种
2.分词尽量唯一
结巴分词的原理，结合一个面试题：有一个词典，词典里面有每个词对应的权重，有一句话，用这个词典进行分词，要求分完之后的每个词都必须在这个词典中出现过，目标是让这句话的权重最大。
涉及算法：
- 基于前缀词典实现词图扫描，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），采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合；
- 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM模型，采用Viterbi算法进行计算；
- 基于Viterbi算法的词性标注；
- 分别基于tfidf和textrank模型抽取关键词；
基于前缀词典及动态规划实现分词
结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词 - 老顽童2007 - 博客园
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。
1.前缀词典构建：如统计词典中的词“北京大学”的前缀分别是“北”、“北京”、“北京大”；词“大学”的前缀是“大”。
2.有向无环图构建：然后基于前缀词典，对输入文本进行切分，对于“去”，没有前缀，那么就只有一种划分方式；对于“北”，则有“北”、“北京”、“北京大学”三种划分方式；对于“京”，也只有一种划分方式；对于“大”，则有“大”、“大学”两种划分方式，依次类推，可以得到每个字开始的前缀词的划分方式。
3.最大概率路径计算：
在得到所有可能的切分方式构成的有向无环图后，我们发现从起点到终点存在多条路径，多条路径也就意味着存在多种分词结果。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。在采用动态规划计算最大概率路径时，每到达一个节点，它前面的节点到终点的最大路径概率已经计算出来。
有向无环图DAG的每个节点，都是带权的，对于在前缀词典里面的词语，其权重就是它的词频；我们想要求得route = (w1,w2,w3,...,wn)，使得 ∑weight(wi) 最大。
如果需要使用动态规划求解，需要满足两个条件，
- 重复子问题
- 最优子结构
我们来分析一下最大概率路径问题，是否满足动态规划的两个条件。
基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词
利用HMM模型进行分词，主要是将分词问题视为一个序列标注（sequence labeling）问题，其中，句子为观测序列，分词结果为状态序列。首先通过语料训练出HMM相关的模型，然后利用Viterbi算法进行求解，最终得到最优的状态序列，然后再根据状态序列，输出分词结果。
HMM的两个基本假设：
1.齐次马尔科夫性假设，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，与其它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，与其它观测和状态无关。
HMM模型的三个基本问题：
Viterbi算法
Viterbi算法实际上是用动态规划求解HMM模型预测问题，即用动态规划求概率路径最大（最优路径）。这时候，一条路径对应着一个状态序列。
