分词

今天发现一个不用npl实现分词的方法

jieba分词

全自动安装：

pip install jieba (window环境)
pip3 install jieba (Linux环境）

1. 首先进行将语句转换为UTF-8或者GBK。

2. 然后根据用户指定的模式，是否全模式，是否采用HMM隐马尔科夫，来设置cut方式。

3. 然后根据正则，将输入文本分为一个个语句。

4. 最后遍历语句，对每个语句单独进行分词。

def calc(self, sentence, DAG, route):
    N = len(sentence)
    route[N] = (0, 0)
    logtotal = log(self.total)
    for idx in xrange(N - 1, -1, -1):
# route[idx] = (该汉字到最后一个汉字的最大路径概率， 
  # 最大路径概率时该汉字对应的词语结束位置).
# 遍历DAG中该汉字节点的结束位置，也就是DAG[idx]，
  # 计算idx到x之间构成的词语的概率，然后乘以x到语句结束位置的最大概率，
  # 即可得到idx到语句结束的路径最大概率.
        route[idx] = max(
                       (log(self.FREQ.get(sentence[idx:x + 1]) or 1) 
                        - log(total) 
                       + route[x + 1][0]
                     , x) for x in DAG[idx])
# 每个词的概率 = 字典中该词的词数 / 字典总词数。