标签：pre 节点 tmp image 关系 需要 end 覆盖 python
这里介绍一种分词的方法--最大概率分词，也叫1-gram分词，因为它不考虑上下文关系，只考虑当前词的概率。
我们需要有一个词典，里面记录每个词的频次，比如:
基于这个词典，我们可以将一句话用一个有向无环图（DAG）的表示出来，比如
这个图里面，每个节点是一个字，边为两点构成词的概率。分词的问题，就是找出这个DAG里面概率和最大的一条从开始到结束覆盖所有字的路径。比如，辣-》菜，五-》肉，盖-》饭是一条路径，辣-》辣，白-》菜，五-》花，肉-》肉，盖-》饭也是一条路径，如何找到最大的那条呢？
设\(\alpha_i\)为DAG中以i节点开始之后的部分的最优路径的概率和，j为i的邻接点，那么容易的出\(\alpha_i = \sum_jp(<i,j>)\alpha_j\)，p<i,j>是词的概率。
这是一个动态规划问题，从最后一个字开始，基于以前的计算结果，逐步向前推移，直到第一个点，然后再从前往后得到最优路径。
python代码如下：
def build_DAG(sentence): DAG = {} #dict，key是每个word的index，value是以这个字开始能够构成的词list N = len(sentence) for k in xrange(N): tmp = [] i = k piece = sentence[k] while i < N and piece in dict.FREQ: if dict.FREQ[piece]: tmp.append(i) i += 1 piece = sentence[k:i + 1] if not tmp: tmp.append(k) DAG[k] = tmp return DAG
def calc_route(sentence, DAG, route): N = len(sentence) route[N] = (0, 0) logtotal = log(total_freq) for idx in xrange(N - 1, -1, -1): route[idx] = max((log(dict.FREQ.get(sentence[idx:x + 1]) or 1) - logtotal + route[x + 1][0], x) for x in DAG[idx])
def __cut_DAG(self, sentence): DAG = build_DAG(sentence) route = {} calc_route(DAG, route) x = 0 N = len(sentence) segs = [] while x < N: y = route[x][1] + 1 word = sentence[x,y] segs.append(word) x = y
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原文地址：http://www.cnblogs.com/naniJser/p/6058775.html
