标签：中文分词 正向最大匹配 基于词典 语义检索 ontology
中文分词算法概述：
1：非基于词典的分词（人工智能领域）
相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习，特定领域等方法，这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中，
推理如何分词。在某个领域（垂直领域）分词精度较高。但是实现比较复杂。
例：比较流行的语义网：基于本体的语义检索。
大致实现：用protege工具构建一个本体（在哲学中也叫概念，在80年代开始被人工智能），通过jena的推理机制和实现方法。
实现对Ontology的语义检索。
Ontology语义检索这块自己和一朋友也还在琢磨，目前也只处于初级阶段。这一块有兴趣的朋友可以留言
一起共享资源。
2：基于词典的分词（最为常见）
这类分词算法比较常见，比如正向/逆向匹配。例如： mmseg分词器 就是一种基于词典的分词算法。以最大正向匹配为主，多
种 消除歧义算法为辅。但是不管怎么分。该类分词方法，分词精度不高。由于中文比较复杂，不推荐采用正向最大匹配算法的中文
分词器。。逆向最大匹配算法在处理中文往往会比正向要准确。
接下来分析第2种：基于词典的分词算法（最长的词优先匹配）。 先分析最大正向匹配算法
一： 具体流程图如下：
一：以下代码片段为最大正向匹配算法：
package hhc.forwardAlgorithm;
import java.net.URL;
import java.nio.charset.Charset;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/**
* @Description:
* @Date: 2015-2-7上午02:00:51
* @Author 胡慧超
* @Version 1.0
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public class TokenizerAlgorithm {
private static final List<String> DIC=new ArrayList<String>();
private static int MAX_LENGTH;
/**
* 把词库词典转化成dic对象，并解析词典信息
*/
static {
try {
System.out.println("开始初始化字典...");
int max=1;
int count=0;
//读取词典中的每一个词
URL url=TokenizerAlgorithm.class.getClassLoader().getResource("hhc/dic.txt");
Path path=Paths.get(url.toString().replaceAll("file:/", ""));
List<String> list=Files.readAllLines(path, Charset.forName("UTF-8"));
System.out.println("读取词典文件结束，词总数为："+list.size());
for(String line:list){
DIC.add(line);
count++;
//获取词库中 ，最大长度的词的长度
if(line.length()>max){
max=line.length();
}
}
MAX_LENGTH=max;
System.out.println("初始化词典结束，最大分词长度为："+max+" ！！");
System.out.println("------------------------------------------------------------------------");
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 正向分词算法
* @param text
* @return
*/
public static List forwardSeg(String text){
List result=new ArrayList();
while(text.length()>0){
int len=MAX_LENGTH;
if(text.length()<MAX_LENGTH){
len=text.length();
}
//取指定的最大长度 文本去字典中匹配
String tryWord=text.substring(0, len);
while(!DIC.contains(tryWord)){//如果词典中不包含该段文本
//如果长度为1 的话，且没有在字典中匹配，返回
if(tryWord.length()==1){
break;
}
//如果匹配不到，则长度减1，继续匹配
/**
* --这里就是最关键的地方,把最右边的词去掉一个，继续循环
*/
tryWord=tryWord.substring(0, tryWord.length()-1);
}
result.add(tryWord);
//移除该次tryWord，继续循环
text=text.substring(tryWord.length());
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
List<String> lst=new ArrayList();
lst.add("研究生命起源");
lst.add("食物和服装");
lst.add("乒乓球拍卖完了");
for(String str:lst){
List<String> list=forwardSeg(str);
String word="";
for(String s:list){
s+="/";
word+=s;
}
System.out.println(word);
}
}
执行正向分词结果：
二：最大逆向分词算法
考虑到逆向，为了 区分分词的数据的连贯性。我们采用Stack（栈对象，数据结果，后进先出，不同于Queue和ArrayList有顺序的先进先出） 这个对象来存储分词结果。。
/**
* 逆向分词算法
* @param text
* @return
*/
public static List reverseSeg(String text){
Stack<String> result=new Stack();
while(text.length()>0){
int len=MAX_LENGTH;
if(text.length()<MAX_LENGTH){
len=text.length();
}
//取指定的最大长度 文本去字典中匹配
String tryWord=text.substring(text.length()-len);
while(!DIC.contains(tryWord)){//如果词典中不包含该段文本
//如果长度为1 的话，且没有在字典中匹配，返回
if(tryWord.length()==1){
break;
}
//如果匹配不到，则长度减1，继续匹配
/**
* --这里就是最关键的地方,把最左边的词去掉一个，继续循环
*/
tryWord=tryWord.substring(1);
}
result.add(tryWord);
//移除该次tryWord，继续循环
text=text.substring(0,text.length()-tryWord.length());
}
int size=result.size();
List list =new ArrayList(size);
for(int i=0;i<size;i++){
list.add(result.pop());
}
return list;
}
执行逆向分词结果
以上代码实现了两种正向和逆向的算法，可以很明显的比较中文分词结果。
但是效率，，呵呵！确实不咋的。欢迎打脸。
比如：数据结构就先不提。text.substring(0, 0+len)会导致产生大量的新的字符串的产生，消耗CPU的同时还会促发垃圾回收频繁
发生导致性能下降。随着最大长度的增加，性能会严重下降。
像之前介绍的采取正向最大匹配算法的mmseg分词器，内部设置了4个消除歧义的过滤算法，这四个歧义解析规则表明是相当有效率
的。总体来讲。mmseg的分词精度还是值得推荐的。。。下篇博客解析 最小正向/逆向匹配算法。
标签：中文分词 正向最大匹配 基于词典 语义检索 ontology
原文地址：http://blog.csdn.net/hu948162999/article/details/43608107
