/jieba库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过 图结构 和 动态规划 方法找到最大的概率的词组.除了分词,jieba还提供了自定义埋谈燃中文单词的功能.(并不知道划线的两种方法是什么......)
/jieba库支持3种分词模式:
精确模式:将句子最精确的切开弯虚,适合文本分析.
全模式:把句子中所有可以成词的词语都扫描出侍消来,速度快,但不能消除歧义.
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.
/jieba库常用的分词函数:
1. jieba.cut(s) :精确模式,返回一个可迭代的数据类型.
2. jieba.cut(s,cut_all=True) :全模式,输出文本s中所有可能的单词.
3. jieba.cut_for_search(s) :搜索引擎模式,适合搜索引擎建立索引的分词结果.
4. jieba.lcut(s) :精确模式,返回一个列表类型(建议使用).
5. jieba.lcut(s,cut_all=True) :全模式,返回一个列表类型(建议使用).
6. jieba.lcut_for_search(s) :搜索引擎模式,返回一个列表类型(建议使用).
7. jierba.add_word(w) :向分词词典中增加新词w.
“结巴”分词是一个Python 中文分词组件，参见 https://github.com/fxsjy/jieba
可以对中文文本进行 分词、词性标注、关键词抽取 等功能，并且支持自定义词典。
本文包括以下内容：
1、jieba分词包的 安装
2、jieba分词的 使用教程
3、jieba分词的 工作原理与工作流程
4、jieba分词所涉及到的 HMM、TextRank、TF-IDF等算法介绍
可以直接使用pip来进行安装：
sudo pip install jieba
或者
sudo pip3 install jieba
关键词抽取有两种算法，基于TF-IDF和基于TextRank：
jieba分词有三种不同的分词模式： 精确模式、全模式和搜索引擎模式 ：
对应的，函数前加l即是对应得到list结果的函数：
精确模式是最常用的分词方法，全模式会将句子中所有可能的词都列举出来，搜索引擎模式则适用于搜索引擎使用。具体的差别可在下一节工作流程的分析中详述。喊拿
在上述每个函数中，都有名为HMM的参数。这一项表示是否在分词过程中利用HMM进行新词发现。关于HMM，本文附录中将简述相关知识。
另外分词支持自定义字典，词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。
具体使用方法为：
关键词抽取的两个函数的完整参数为：
可以通过
来打开或关闭并行分词功能。
个人感觉一般用不到，大文件分词需要手动实现多进程并行，句子分词也不至于用这个。
jieba分词主要通过词典来进行分词及词性标注，两者使用了一个相同的词典。正因如此，分词的结果优劣将很大程度上取决于词典，虽然使用了HMM来进行新词发现。
jieba分词包整体的工作流程如下图所示：
下面将根据源码详细地分析各个模块的工作流程。
在之后几节中，我们在 蓝色的方框 中示范了关键步骤的输出样例或词典文件的格式样例。在本节中都采用类似的表示方式。
jieba分词中，首先通过对照典生成句子的 有向无环图培渗姿 ，再根据选择的模式不同，根据词典 寻找最短路径 后对句子进行截取或直接对句子进行截取。对于未登陆词（不在词典中的词）使用 HMM 进行新词发现。
词典的格式应为
word1 freq1 word_type1
word2 freq2 word_type2
…
其中自定义用户词典中词性word_type可以省略。
词典在其他模块的流程中可能也会配绝用到，为方便叙述，后续的流程图中将会省略词典的初始化部分。
图b演示了搜索引擎模式的工作流程，它会在精确模式分词的基础上，将长词再次进行切分。
在这里我们假定读者已经了解HMM相关知识，如果没有可先行阅读下一章内容中的HMM相关部分或者跳过本节。
在jieba分词中，将字在词中的位置B、M、E、S作为隐藏状态，字是观测状态，使用了词典文件分别存储字之间的表现概率矩阵（finalseg/prob_emit.py）、初始概率向量(finalseg/prob_start.py)和转移概率矩阵(finalseg/prob_trans.py)。这就是一个标准的 解码问题 ，根据概率再利用 viterbi算法 对最大可能的隐藏状态进行求解。
词性分析部分与分词模块用了同一个基础的分词器，对于词典词的词性，将直接从词典中提取，但是对于新词，词性分析部分有一个 专属的新词及其词性的发现模块 。
用于词性标注的HMM模型与用于分词的HMM模型相似，同样将文字序列视为可见状态，但是隐藏状态不再是单单的词的位置（B/E/M/S），而变成了词的位置与词性的组合，如(B,v)(B,n)(S,n)等等。因此其初始概率向量、转移概率矩阵和表现概率矩阵和上一节中所用的相比都要庞大的多，但是其本质以及运算步骤都没有变化。
具体的工作流程如下图所示。
jieba分词中有两种不同的用于关键词抽取的算法，分别为TextRank和TF-IDF。实现流程比较简单，其核心在于算法本身。下面简单地画出实现流程，具体的算法可以参阅下一章内容。
TextRank方法默认筛选词性，而TF-IDF方法模型不进行词性筛选。
在本章中，将会简单介绍相关的算法知识，主要包括用于新词发现的 隐马尔科夫模型 和 维特比算法 、用于关键词提取的 TextRank 和 TF-IDF 算法。
HMM即隐马尔科夫模型，是一种基于马尔科夫假设的统计模型。之所以为“隐”，是因为相较于马尔科夫过程HMM有着未知的参数。在世界上，能看到的往往都是表象，而事物的真正状态往往都隐含在表象之下，并且与表象有一定的关联关系。
其中，S、O分别表示状态序列与观测序列。
如果读者还对这部分内容心存疑问，不妨先往下阅读，下面我们将以一个比较简单的例子对HMM及解码算法进行实际说明与演示，在读完下一小节之后再回来看这些式子，或许能够恍然大悟。
下面以一个简单的例子来进行阐述：
假设小明有一个网友小红，小红每天都会在朋友圈说明自己今天做了什么，并且假设其仅受当天天气的影响，而当天的天气也只受前一天天气的影响。
于小明而言，小红每天做了什么是可见状态，而小红那里的天气如何就是隐藏状态，这就构成了一个HMM模型。一个HMM模型需要有五个要素：隐藏状态集、观测集、转移概率、观测概率和初始状态概率。
即在第j个隐藏状态时，表现为i表现状态的概率。式中的n和m表示隐藏状态集和观测集中的数量。
本例中在不同的天气下，小红要做不同事情的概率也不同， 观测概率 以表格的形式呈现如下：
其中
除此之外，还需要一个初始状态概率向量π，它表示了观测开始时，即t=0时，隐藏状态的概率值。本例中我们指定 π={0,0,1} 。
至此，一个完整的 隐马尔科夫模型 已经定义完毕了。
HMM一般由三类问题：
概率计算问题 ，即给定 A,B,π 和隐藏状态序列，计算观测序列的概率；
预测问题 ，也成解码问题，已知 A,B,π 和观测序列，求最优可能对应的状态序列；
学习问题 ，已知观测序列，估计模型的 A,B,π 参数，使得在该模型下观测序列的概率最大，即用极大似然估计的方法估计参数。
在jieba分词中所用的是解码问题，所以此处对预测问题和学习问题不做深入探讨，在下一小节中我们将继续以本节中的例子为例，对解码问题进行求解。
在jieba分词中，采用了HMM进行新词发现，它将每一个字表示为B/M/E/S分别代表出现在词头、词中、词尾以及单字成词。将B/M/E/S作为HMM的隐藏状态，而连续的各个单字作为观测状态，其任务即为利用观测状态预测隐藏状态，并且其模型的 A,B,π 概率已经给出在文件中，所以这是一个标准的解码问题。在jieba分词中采用了 Viterbi算法 来进行求解。
Viterbi算法的基本思想是： 如果最佳路径经过一个点，那么起始点到这个点的路径一定是最短路径，否则用起始点到这点更短的一条路径代替这段，就会得到更短的路径，这显然是矛盾的；从起始点到结束点的路径，必然要经过第n个时刻，假如第n个时刻有k个状态，那么最终路径一定经过起始点到时刻n中k个状态里最短路径的点 。
将时刻t隐藏状态为i所有可能的状态转移路径i1到i2的状态最大值记为
下面我们继续以上一节中的例子来对viterbi算法进行阐述：
小明不知道小红是哪里人，他只能通过小红每天的活动来推断那里的天气。
假设连续三天，小红的活动依次为：“睡觉-打游戏-逛街”，我们将据此计算最有可能的天气情况。
表示第一天为雨天能够使得第二天为晴天的概率最大（也就是说如果第二天是晴天在最短路径上的话，第一天是雨天也一定在最短路径上，参见上文中Viterbi算法的基本思想）
此时已经到了最后的时刻，我们开始回溯。
其计算过程示意图如下图所示。
）的路径。
TF-IDF（词频-逆文本频率）是一种用以评估字词在文档中重要程度的统计方法。它的核心思想是，如果某个词在一篇文章中出现的频率即TF高，并且在其他文档中出现的很少，则认为这个词有很好的类别区分能力。
其中：
TextRank是一种用以关键词提取的算法，因为是基于PageRank的，所以先介绍PageRank。
PageRank通过互联网中的超链接关系确定一个网页的排名，其公式是通过一种投票的思想来设计的：如果我们计算网页A的PageRank值，那么我们需要知道哪些网页链接到A，即首先得到A的入链，然后通过入链给网页A进行投票来计算A的PR值。其公式为：
其中：
d为阻尼系数，取值范围为0-1，代表从一定点指向其他任意点的概率，一般取值0.85。
将上式多次迭代即可直到收敛即可得到结果。
TextRank算法基于PageRank的思想，利用投票机制对文本中重要成分进行排序。如果两个词在一个固定大小的窗口内共同出现过，则认为两个词之间存在连线。
公式与PageRank的基本相同。多次迭代直至收敛，即可得到结果。
在jieba分词中，TextRank设定的词窗口大小为5，将公式1迭代10次的结果作为最终权重的结果，而不一定迭代至收敛。
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