1.概述

中文分词指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这是中文信息处理的第一站，中文分词备受关注。中文分词大致分为以下两类：

• 基于词典规则
• 基于机器学习

这里我们主要介绍词典分词

2.词典分词

词典分词是最简单，最常见的分词算法，需要的材料为：

• 一部词典
• 一套查词典的规则

简单来说，词典分词就是一个确定的查词与输出的规则系统。词典分词的重点不在于分词本身，而在于支撑词典的数据结构。

3.词典分类及加载

互联网上有许多公开的中文词典，比如搜狗实验室发布的互联网词库SogouW，清华大学开放中文词库THUOCL，以及千万级巨型汉语词库HanLP。我们这里用HanLP

HanLP中词典的格式是一种以空格分隔的表格形式，第一列是单词本身，之后表示词性与相应的词频，下面举个栗子：

希望  v  386  n 96
希罕  a  1
希冀  v  1

下载的话，需要先下载好HanLP的数据包，推荐从码云直接下载，GitHub很慢。

加载的话很简单，我们把下载好的数据包放在src目录下，只需要以下的代码即可完成字典的加载：

TreeMap<String,CoreDictionary.Attribute> dictionary = IOUtil.loadDictionary("src/HanLP/data/dictionary/CoreNatureDictionary.mini.txt");

4.词典切分算法

词典确定之后，句子中可能含有很多词典中的词语。它们可能相互重叠，到底输出哪一个由规定的规则决定。常用的规则有以下几种（都基于完全切分过程）：

• 完全切分算法
• 正向最长匹配算法
• 逆向最长匹配算法
• 双向最长匹配算法

5. 完全切分算法

核心思想：找出一段文本中的所有单词。

代码实现：

/**
 *  @author: Ragty
 *  @Date: 2020/2/9 21:38
 *  @Description: 完全切分式的中文算法
 */
public static List<String> segmentFully(String text, TreeMap<String, CoreDictionary.Attribute> dictionary) {
    List<String> wordList = new LinkedList<String>();
    for (int i=0; i< text.length(); i++)
    {
        for(int j=i+1; j<=text.length(); j++)
        {
            String word = text.substring(i,j);
            if (dictionary.containsKey(word))
            {
                wordList.add(word);
            }
        }
    }

    return wordList;
}

单元测试：

System.out.println(segmentFully("就读北京大学", dictionary));

测试结果：

[就, 就读, 读, 北, 北京, 北京大学, 京, 大, 大学, 学]

结果分析:

以上的输出并不是中文分词，我们需要的是有意义的词语序列，而不是所有出现在字典中的单词所构成的列表，我们需要完善这个规则。

6.正向最长匹配算法

核心思想：考虑到越长的单词表达的意义越丰富，于是是我们定义单词越长优先级越高。就是在全切分的基础上添加优先输出更长的单词且扫描顺序为从前往后的规则。

代码实现：​

/**
 *  @author: Ragty
 *  @Date: 2020/2/9 22:11
 *  @Description: 正向最长匹配中文分词算法
 */
public static List<String> segmentForwardLongest (String text, TreeMap<String, CoreDictionary.Attribute> dictionary) {
    List<String> wordList = new LinkedList<String>();
    for (int i=0; i< text.length(); )
    {
        String longestWord = text.substring(i,i+1);
        for(int j=i+1; j<=text.length(); j++)
        {
            String word = text.substring(i,j);
            if (dictionary.containsKey(word))
            {
                if (word.length() > longestWord.length())
                {
                    longestWord = word;
                }
            }
        }
        wordList.add(longestWord);
        i += longestWord.length();
    }
    return wordList;
}

单元测试：

System.out.println(segmentForwardLongest("就读北京大学",dictionary));
System.out.println(segmentForwardLongest("研究生命起源",dictionary));

测试结果：

[就读, 北京大学]
[研究生, 命, 起源]

结果分析：

前一个结果更加符合预期了，但是在第二个实例中，研究生的优先级是大于研究的。我们需要解决这个优先级的冲突。

7.逆向最长匹配

核心思想：与正向匹配的唯一区别在于扫描的方向

代码实现：

/**
 *  @author: Ragty
 *  @Date:  22:25
 *  @Description: 逆向最长匹配的中文分词算法
 */
public static List<String> segmentBackwardLongest (String text, TreeMap<String, CoreDictionary.Attribute> dictionary) {
    List<String> wordList = new LinkedList<String>();
    for (int i=text.length()-1 ; i >= 0; )
    {
        String longestWord = text.substring(i,i+1);
        for(int j=0; j<=i; j++)
        {
            String word = text.substring(j,i+1);
            if (dictionary.containsKey(word))
            {
                if (word.length() > longestWord.length())
                {
                    longestWord = word;
                }
            }
        }
        wordList.add(0,longestWord);
        i -= longestWord.length();
    }
    return wordList;
}

单元测试：

System.out.println(segmentBackwardLongest("研究生命起源",dictionary));
System.out.println(segmentBackwardLongest("项目的研究",dictionary));

测试结果：

[研究, 生命, 起源]
[项，目的，研究]

结果分析：

虽然逆向最长匹配算法能解决一些问题，但同时也出现了新的问题。

8.双向最长匹配

核心思想：综合前两种规则，取长补短。规则如下所述

• 同时执行正向和逆向最长匹配，若两者词数不同，则返回次数更少的一个
• 否则，返回两者中单字最少的那一个。单子数目相同时，优先返回逆向最长匹配的结果

代码实现：

/**
 *  @author: Ragty
 *  @Date: 2020/2/9 22:29
 *  @Description: 统计分词中的单字数量
 */
public static int countingSingleChar(List<String> wordList)
{
    int size = 0;
    for (String word : wordList)
    {
        if (word.length() == 1)
            size++;
    }
    return size;
}



/**
 *  @author: Ragty
 *  @Date: 2020/2/9 22:37
 *  @Description: 双向最长匹配的中文分词算法
 */
public static List<String> segmentBidirectional (String text, TreeMap<String, CoreDictionary.Attribute> dictionary)
{
    List<String> forwardLongest = segmentForwardLongest(text, dictionary);
    List<String> backwardLongest = segmentBackwardLongest(text, dictionary);

    if (forwardLongest.size() < backwardLongest.size())
        return forwardLongest;
    else if (forwardLongest.size() > backwardLongest.size())
        return backwardLongest;
    else
    {
        if (countingSingleChar(forwardLongest) < countingSingleChar(backwardLongest))
            return forwardLongest;
        else
            return backwardLongest;
    }
}

单元测试：

System.out.println(segmentBidirectional("研究生命起源",dictionary));

测试结果：

[研究, 生命, 起源]

结果分析：

调用了两次匹配算法，所以速度上较慢，而且很多时候是帮倒忙，不实用

9.匹配规则效果对比

序号	原文	正向最长匹配	逆向最长匹配	双向最长匹配
1	项目的研究	[项目，的，研究]	[项，目的，研究]	[项，目的，研究]
2	商品和服务	[商品，和服，务]	[商品，和，服务]	[商品，和，服务]
3	研究生命起源	[研究生，命, 起源]	[研究, 生命, 起源]	[研究, 生命, 起源]

10.词典切分算法总结

由以上的表格分析，规则系统的脆弱可见一斑。规则集的维护又是是拆东墙补西墙，有时会帮倒忙。