jieba分词系统介绍：

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；

jieba分词系统，主要实现三个模块

分词 词性标注 关键词抽取

其中，分词有三种模式，默认是精确模式

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；

结巴分词——基于前缀词典及动态规划实现分词

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.构建前缀词典：

基于统计词典构造前缀词典，统计词典有三列，第一列是词，第二列是词频，第三列是词性

2.构建有向无环图：

根据前缀词典对输入文本进行切分，比如“北”，有北、北京、北京大学三种划分方式。因此，对于每个字，可以构建一个以位置为key，相应划分的末尾位置构成的列表为value的映射。

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。需要计算最大概率路径。

计算最大概率路径时，jieba采用从后往前的方式，采用动态规划计算最大概率路径。每到达一个节点，它前面的节点到终点的最大路径概率就已经计算出来。

具体实现：

1.为什么jieba没有使用trie树作为前缀词典存储的数据结构

对于get_DAG()函数来说，用Trie数据结构，特别是在Python环境，内存使用量过大。经实验，可构造一个前缀集合解决问题。该集合储存词语及其前缀，如set(['数', '数据', '数据结', '数据结构'])。在句子中按字正向查找词语，在前缀列表中就继续查找，直到不在前缀列表中或超出句子范围。大约比原词库增加40%词条。

2.最大概率路径计算

jieba中计算最大概率路径的主函数是calc(self,sentence,DAG,route)

函数是一个自底向上的动态规划问题，它从sentence的最后一个字（N-1）开始倒序遍历sentence的每个字（idx）的方式，计算子句sentence[idx ~ N-1]的概率对数得分。然后将概率对数得分最高的情况以（概率对数，词语最后一个位置）这样的元组保存在route中。

基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词：

如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中，jieba分词一样可以分词，那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢？这就是本文将要讲解的，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。

1.序列标注

序列标注，就是将输入句子和分词结果当作两个序列，句子为观测序列，分词结果为状态序列，当完成状态序列的标注，也就得到了分词结果。

以“去北京大学玩”为例，我们知道“去北京大学玩”的分词结果是“去 / 北京大学 / 玩”。对于分词状态，由于jieba分词中使用的是4-tag，因此我们以4-tag进行计算。4-tag，也就是每个字处在词语中的4种可能状态，B、M、E、S，分别表示Begin（这个字处于词的开始位置）、Middle（这个字处于词的中间位置）、End（这个字处于词的结束位置）、Single（这个字是单字成词）。具体如下图所示，“去”和“玩”都是单字成词，因此状态就是S，“北京大学”是多字组合成的词，因此“北”、“京”、“大”、“学”分别位于“北京大学”中的B、M、M、E。

2.HMM模型

HMM模型作的两个基本假设：

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； P(states[t] | states[t-1],observed[t-1],...,states[1],observed[1]) = P(states[t] | states[t-1]) t = 1,2,...,T

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， P(observed[t] | states[T],observed[T],...,states[1],observed[1]) = P(observed[t] | states[t]) t = 1,2,...,T

HMM模型有三个基本问题：

1.概率计算问题，给定模型 λ=(A,B,π) 和观测序列 O=(o1,o2,...,oT) ，怎样计算在模型 λ 下观测序列O出现的概率 P(O|λ) ，也就是Forward-backward算法； 2.学习问题，已知观测序列 O=(o1,o2,...,oT) ，估计模型 λ=(A,B,π) ，使得在该模型下观测序列的概率 P(O|λ) 尽可能的大，即用极大似然估计的方法估计参数； 3.预测问题，也称为解码问题，已知模型 λ=(A,B,π) 和观测序列 O=(o1,o2,...,oT) ，求对给定观测序列条件概率 P(S|O) 最大的状态序列 I=(s1,s2,...,sT) ，即给定观测序列。求最有可能的对应的状态序列； 其中，jieba分词主要中主要涉及第三个问题，也即预测问题。

HMM模型中的五元组表示：

1.观测序列； 2.隐藏状态序列； 3.状态初始概率； 4.状态转移概率； 5.状态发射概率；

3.维特比算法

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。

根据动态规划原理，最优路径具有这样的特性：如果最优路径在时刻t通过结点 i∗t ，那么这一路径从结点 i∗t 到终点 i∗T 的部分路径，对于从 i∗t 到 i∗T 的所有可能的部分路径来说，必须是最优的。因为假如不是这样，那么从 i∗t 到 i∗T 就有另一条更好的部分路径存在，如果把它和从 i∗t 到达 i∗T 的部分路径连接起来，就会形成一条比原来的路径更优的路径，这是矛盾的。依据这个原理，我们只需要从时刻t=1开始，递推地计算在时刻t状态i的各条部分路径的最大概率，直至得到时刻t=T状态为i的各条路径的最大概率。时刻t=T的最大概率就是最优路径的概率 P∗ ，最优路径的终结点 i∗T 也同时得到。之后，为了找出最优路径的各个结点，从终结点 i∗T 开始，由后向前逐步求得结点 i∗T−1,...,i∗1 ，最终得到最优路径 I∗=(i∗1,i∗2,...,i∗T) 。

由Viterbi算法得到状态序列，也就可以根据状态序列得到分词结果。其中状态以B开头，离它最近的以E结尾的一个子状态序列或者单独为S的子状态序列，就是一个分词。以”去北京大学玩“的隐藏状态序列”SBMMES“为例，则分词为”S / BMME / S“，对应观测序列，也就是”去 / 北京大学 / 玩”。

具体实现

jieba分词中HMM模型识别未登录词的源码目录在jieba/finalseg/下，

init.py 实现了HMM模型识别未登录词；

prob_start.py 存储了已经训练好的HMM模型的状态初始概率表；

prob_trans.py 存储了已经训练好的HMM模型的状态转移概率表；

prob_emit.py 存储了已经训练好的HMM模型的状态发射概率表；

jieba分词会首先调用函数cut(sentence)，cut函数会先将输入句子进行解码，然后调用__cut函数进行处理。__cut函数就是jieba分词中实现HMM模型分词的主函数。__cut函数会首先调用viterbi算法，求出输入句子的隐藏状态，然后基于隐藏状态进行分词。

jieba分词实现Viterbi算法是在viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p)函数中实现。viterbi函数会先计算各个初始状态的对数概率值，然后递推计算，每时刻某状态的对数概率值取决于上一时刻的对数概率值、上一时刻的状态到这一时刻的状态的转移概率、这一时刻状态转移到当前的字的发射概率三部分组成。

jieba的词性标注

jieba分词的词性标注过程非常类似于jieba分词的分词流程，同时进行分词和词性标注。

在词性标注的时候，首先基于正则表达式（汉字）进行判断，

1）如果是汉字，则会基于前缀词典构建有向无环图，然后基于有向图计算最大概率路径，同时在前缀词典中查找所分出的词的词性，如果没有找到，则将其词性标注为“x”（非语素字 非语素字只是一个符号，字母x通常用于代表未知数、符号）；如果HMM标志位置位，并且该词为未登录词，则通过隐马尔科夫模型对其进行词性标注；

2）如果是其它，则根据正则表达式判断其类型，分别赋予“x”，“m”（数词 取英语numeral的第3个字母，n，u已有他用），“eng”（英文）。

具体实现：

jieba分词的词性标注功能，是在jieba/posseg目录下实现的。

其中，init.py实现了词性标注的大部分函数；

char_state_tab.py存储了离线统计的字及其对应的状态；

prob_emit.py存储了状态到字的发射概率的对数值；

prob_start.py存储了初始状态的概率的对数值；

prob_trans.py存储了前一时刻的状态到当前时刻的状态的转移概率的对数值；

viterbi.py实现了Viterbi算法；

jieba分词的词性标注接口的主调函数是cut函数，位于jieba/posseg/init.py文件中。

__cut_DAG函数会首先根据离线统计的词典（每行分别为字、频率、词性）构建前缀词典这个词典。然后基于前缀词典构建有向无环图，然后基于有向无环图计算最大概率路径，对句子进行分割。基于分割结果，如果该词在词--词性词典中，则将词典中该词的词性赋予给这个词，否则赋予“x”；如果前缀词典中不存在该词，则这个词是未登录词，则利用隐马尔科夫模型对其进行词性标注；如果上述两个条件都没有满足，则将词性标注为“x”。

__cut_detail函数是利用隐马尔科夫模型进行词性标注的主函数。

__cut_detail函数首先利用正则表达式对未登录词组成的句子进行分割，然后根据正则表达式进行判断，如果匹配上，则利用隐马尔科夫模型对其进行词性标注；否则，进一步根据正则表达式，判断其类型。

其中，__cut是隐马尔科夫模型进行词性标注的执行函数。

jieba的关键词抽取

jieba分词系统中实现了两种关键词抽取算法，分别是基于TF-IDF关键词抽取算法和基于TextRank关键词抽取算法，两类算法均是无监督学习的算法，下面将会通过实例讲解介绍如何使用jieba分词的关键词抽取接口以及通过源码讲解其实现的原理。

from jieba import analyse

tfidf = analyse.extract_tags #调用tfidf

textrank = analyse.textrank #调用textrank