NLP-分词
作者：互联网
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一、分词工具
现有的分词工具有很多，比较常用的是jieba分词，直接调用cut方法即可。可以通过add_word添加jieba词库中没有的词。也有其他的工具，这里简单列举几个以及网址。
二、分词工具底层算法
1.前向最大匹配
前向最大匹配是一种贪心算法。比如我们需要分词的句子是“我们经常有意见分歧”，并且我们的词典如下面所示：
我们有一个参数需要设置max_len，也就是开始匹配的最长的字符串长度。
比如设为5，那么：
①看“我们经常有”这五个字是否出现在词典中
②如果没有，就去掉“有”，看“我们经常”是否出现在词典中
③如果没有，去掉“常”，看“我们经”是否出现在词典中
④如果没有，去掉“经”，看“我们”是否出现在词典中
⑤发现“我们”在词典中出现，将其添加到结果中["我们"]
接下来继续选择最大长度“经常有意见”，还是按照上面的步骤匹配，最终匹配到“经常”，添加到结果中["我们", "经常"]，同样的方法一直匹配到最后，剩余2个字，就直接匹配即可。
缺点：不能考虑语义、匹配的内容有可能还可以细分、局部最优、效率不高
2.语言模型
①传一个句子，找到所有可能的分割组合：比如：["我们", "经", "常", "有", "意", "见"], ["我们", "经常", "有", "意", "见"], ["我们", "经", "常", "有意", "见"], ["我们", "经常", "有", "意见"]......注意，组合中的词，都是在词典中出现的。词典中给出每个词的概率。
②根据一个语言模型，比如unigram language model，计算所有组合的概率：在unigram LM中，所有元素之间都是相互独立的，因此计算联合概率，把所有词的概率相乘即可。
比如：P( ["我们", "经常", "有", "意见"]) = P("我们")+P("经常")+P("有")+P("意见")
③计算联合概率的时候由于每个概率值都很小，因此取log，使相乘变相加，防止结果溢出。最后返回概率最高的结果。
缺点：时间复杂度高
3.维特比算法
该方法可以把上面的“找到所有组合” + “选出最好组合”合成一步，减少时间复杂度。
①根据词典中的词，以及对应的概率，创建出有向图。其中，没有出现在词典中的词，概率可以设为1e-8，以表示概率极小。为了方便计算，可以取负log
②使用动态规划方法找出从开头到最后最优的结果。
标签：NLP,概率,匹配,词典,经常,我们,分词 来源： https://blog.csdn.net/Swayzzu/article/details/121305870