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结巴中文分词原理分析3

2019-5-20 10:47| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 17954| 评论: 0|原作者: 白宁超|来自: 机器学习和自然语言处理

摘要: 分词都是调用jieba.cut 这个函数,cut函数即是分词的入口,这个函数在文件jieba/__init__.py。其中参数sentence是需要分词的句子样本;cut_all是分词的模式,精确模式,全模式,默认使用HMM模型。

Python 算法 模型 存储 源码

结巴分词核心内容
1、结巴中文分词过程
分词流程图
通过上面的举例即分析,想必大家对jieba分词应该有个大概的了解了。在上面的例子中我们注意到了,分词都是调用jieba.cut 这个函数,cut函数即是分词的入口,这个函数在文件jieba/__init__.py。其中参数sentence是需要分词的句子样本;cut_all是分词的模式,较精确模式,全模式,默认使用HMM模型。下面根据cut函数来绘制出相应的流程图:

从图中可以看出,sentence先利用正则表达式切分,得到的词语列表blocks(re_han正则表达式使用了捕获括号,那么匹配的字符串也会被列入到list中返回),然后对切分后的每一个re_han匹配项blk词语利用cut_block方法进行具体的分词行为。

具体的分词流程
给定待分词的句子, 使用正则(re_han)获取匹配的中文字符(和英文字符)切分成的短语列表;

利用get_DAG(sentence)函数获得待切分句子的DAG,首先检测(check_initialized)进程是否已经加载词库,若未初始化词库则调用initialize函数进行初始化,initialize中判断有无已经缓存的前缀词典cache_file文件,若有相应的cache文件则直接使用 marshal.load 方法加载前缀词典,若无则通过gen_pfdict对指定的词库dict.txt进行计算生成前缀词典,到jieba进程的初始化工作完成后就调用get_DAG获得句子的DAG;

根据cut_block指定具体的方法(__cut_all,__cut_DAG,__cut_DAG_NO_HMM)对每个短语使用DAG进行分词 ,如cut_block=__cut_DAG时则使用DAG(查字典)和动态规划, 得到较大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语, 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词;

使用python的yield 语法生成一个词语生成器, 逐词语返回;

具体执行流程总结为下图: 


这一节的具体源码注释见github jieba\__init__.py,接下来的几节将对源码进行进一步的说明。

2、前缀字典
结巴分词的算法策略 
作者这个版本(0.37)中使用前缀字典实现了词库的存储(即dict.txt文件中的内容),而弃用之前版本的trie树存储词库,Python中实现的trie树是基于dict类型的数据结构而且dict中又嵌套dict 类型,这样嵌套很深,导致内存耗费严重,具体点这里,下面是@gumblex commit的内容:

对于get_DAG()函数来说,用Trie数据结构,特别是在Python环境,内存使用量过大。经实验,可构造一个前缀集合解决问题。 
该集合储存词语及其前缀,如set([‘数’, ‘数据’, ‘数据结’, ‘数据结构’])。在句子中按字正向查找词语,在前缀列表中就继续查找,直到不在前缀列表中或超出句子范围。大约比原词库增加40%词条。 

该版本通过各项测试,与原版本分词结果相同。测试:一本5.7M的小说,用默认字典,64位Ubuntu,Python 2.7.6。 
Trie:第一次加载2.8秒,缓存加载1.1秒;内存277.4MB,平均速率724kB/s
前缀字典:第一次加载2.1秒,缓存加载0.4秒;内存99.0MB,平均速率781kB/s
此方法解决纯Python中Trie空间效率低下的问题。

jieba0.37版本中实际使用是前缀字典具体实现(对应代码中Tokenizer.FREQ字典),即就是利用python中的dict把dict.txt中出现的词作为key,出现频次作为value,比如sentece : “北京大学”,处理后的结果为:{u’北’:17860, u’北京’ :34488,u’北京大’: 0,u’北京大学’: 2053},具体详情见代码:def gen_pfdict(self, f_name):

3、DAG
DAG介绍 
DAG根据我们生成的前缀字典来构造一个这样的DAG,对sentence DAG是以{key:list[i,j…], …}的字典结构存储,其中key是词的在sentence中的位置,list存放的是在sentence中以key开始且词sentence[key:i+1]在我们的前缀词典中 的以key开始i结尾的词的末位置i的列表,即list存放的是sentence中以位置key开始的可能的词语的结束位置,这样通过查字典得到词, 开始位置+结束位置列表。 
例如句子”去北京大学玩“对应的DAG为: {0 : [0], 1 : [1, 2, 4], 2 : [2], 3 : [3, 4], 4 : [4], 5 : [5]} 
例如DAG中{0:[0]} 这样一个简单的DAG, 就是表示0位置对应的是词, 就是说0~0,即”去”这个词 在dict.txt中是词条。DAG中{1:[1,2,4]}, 就是表示1位置开始, 在1,2,4位置都是词, 就是说1~1,1~2,1~4 即 “北”,“北京”,“北京大学”这三个词 在dict.txt对应文件的词库中。

4、基于词频较大切分组合
通过上面两小节可以得知,我们已经有了词库(dict.txt)的前缀字典和待分词句子sentence的DAG,基于词频的较大切分 要在所有的路径中找出一条概率得分较大的路径,该怎么做呢? 
jieba中的思路就是使用动态规划方法,从后往前遍历,选择一个频度得分较大的一个切分组合。具体实现见代码,已给详细注释。

#动态规划,计算较大概率的切分组合
def calc(self, sentence, DAG, route):
    N = len(sentence)
    route[N] = (0, 0)
# 对概率值取对数之后的结果
    logtotal = log(self.total)
    # 从后往前遍历句子 反向计算较大概率
    for idx in xrange(N - 1, -1, -1):
    # [x+1][0]即表示取句子x+1位置对应元组(概率对数,词语末字位置)的概率对数
    route[idx] = max((log(self.FREQ.get(sentence[idx:x + 1]) or 1) - logtotal + route[x + 1][0], x) for x in DAG[idx])

从代码中可以看出calc是一个自底向上的动态规划(重叠子问题、最优子结构),它从sentence的最后一个字(N-1)开始倒序遍历sentence的字(idx)的方式,计算子句sentence[isdx~N-1]概率对数得分(这里利用DAG及历史计算结果route实现,同时赞下 作者的概率使用概率对数 这样有效防止 下溢问题)。然后将概率对数得分较高的情况以(概率对数,词语最后一个字的位置)这样的tuple保存在route中。 根据上面的结束写了如下的测试:输出结果为:
“去北京大学玩”的前缀字典: 
去 123402 
去北 0 
去北京 0 
去北京大 0 
去北京大学 0 
去北京大学玩 0 
“去北京大学玩”的DAG: 
0 : [0] 
1 : [1, 2, 4] 
2 : [2] 
3 : [3, 4] 
4 : [4] 
5 : [5] 
route: 
{0: (-26.039894284878688, 0), 1: (-19.851543754900984, 4), 2: (-26.6931716802707, 2), 3: (-17.573864399983357, 4), 4: (-17.709674112779485, 4), 5: (-9.567048044164698, 5), 6: (0, 0)} 
去/北京大学/玩

5、未登录词
中文分词的未登录词 
因此可以看到,未登录词是分词中的一个重要问题,jieba分词中对于OOV的解决方法是:采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法。

分词规范,词的定义还不明确 (《统计自然语言处理》宗成庆)

歧义切分问题,交集型切分问题,多义组合型切分歧义等 结婚的和尚未结婚的 => 结婚/的/和/尚未/结婚/的 结婚/的/和尚/未/结婚/的

未登录词问题 有两种解释:一是已有的词表中没有收录的词,二是已有的训练语料中未曾出现过的词,第二种含义中未登录词又称OOV(Out of Vocabulary)。对于大规模真实文本来说,未登录词对于分词的精度的影响远超歧义切分。一些网络新词,自造词一般都属于这些词。

因此可以看到,未登录词是分词中的一个重要问题,jieba分词中对于OOV的解决方法是:采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法。

6、HMM
关于HMM的介绍网络上有很多资源,比如 52nlp HMM系列,在此不再具体介绍了,但一些基础知识要明确的:

HMM(Hidden Markov Model): 隐式马尔科夫模型。HMM模型可以应用在很多领域,所以它的模型参数描述一般都比较抽象,以下篇幅针对HMM的模型参数介绍直接使用它在中文分词中的实际含义来讲:

HMM解决的三类问题:a. 评估问题(概率计算问题) 即给定观测序列 O=O1,O2,O3…Ot和模型参数λ=(A,B,π),怎样有效计算这一观测序列出现的概率. (Forward-backward算法) b. 解码问题(预测问题) 即给定观测序列 O=O1,O2,O3…Ot和模型参数λ=(A,B,π),怎样寻找满足这种观察序列意义上最优的隐含状态序列S。(viterbi算法,近似算法) c. 学习问题 即HMM的模型参数λ=(A,B,π)未知,如何求出这3个参数以使观测序列O=O1,O2,O3…Ot的概率尽可能的大. (即用极大似然估计的方法估计参数,Baum-Welch,EM算法)

HMM 模型的五元组表示:{ states,//状态空间 observations,//观察空间 start_probability,//状态的初始分布,即π  transition_probability,//状态的转移概率矩阵,即A emission_probability//状态产生观察的概率,发射概率矩阵,即B }

7、结巴HMM分析
使用jieba对句子:”到MI京研大厦”进行分词,若是使用非HMM模式则分词的结果为:到/MI/京/研/大厦, 使用HMM分词则结果为:到/MI/京研/大厦。下面一段是利用上一节的程序的计算结果。

"到MI京研大厦"的前缀字典:
到 205341
到M 0
到MI 0
到MI京 0
到MI京研 0
到MI京研大 0
到MI京研大厦 0
"到MI京研大厦"的DAG:
0 : [0]
1 : [1]
2 : [2]
3 : [3]
4 : [4]
5 : [5, 6]
6 : [6]
route:
{0: (-73.28491710434629, 0), 1: (-67.60579126740393, 1), 2: (-49.69423813964871, 2), 3: (-31.78268501189349, 3), 4: (-22.663377731606147, 4), 5: (-11.256112777387571, 6), 6: (-12.298425021367148, 6), 7: (0, 0)}
到/MI/京/研/大厦
...
Loading model cost 0.696 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
 
# HMM切分结果:
到/MI/京研/大厦
从句子”到MI京研大厦”对应的前缀字典可以看出“京研”并没有在字典中,但是也被Viterbi算法识别出来了,可以看出HMM的强大之处了,也正是 HMM 三大基本问题之一,即根据观察序列,求隐藏状态序列。上一节中我们说明了HMM由五元组表示,那么这样的五元组参数在中文分词中的具体含义是:
states(状态空间) & observations(观察空间). 汉字按照BEMS四个状态来标记,分别代表 Begin End Middle 和 Single, {B:begin, M:middle, E:end, S:single}。分别代表每个状态代表的是该字在词语中的位置,B代表该字是词语中的起始字,M代表是词语中的中间字,E代表是词语中的结束字,S则代表是单字成词。观察空间为就是所有汉字(我她…),甚至包括标点符号所组成的集合。状态值也就是我们要求的值,在HMM模型中文分词中,我们的输入是一个句子(也就是观察值序列),输出是这个句子中每个字的状态值,用这四个状态符号依次标记输入句子中的字,可方便的得到分词方案。如:观察序列:我在北京 状态序列:SSBE 对于上面的状态序列,根据规则进行划分得到 S/S/BE/ 对应于观察序列:我/在/北京/ 分词任务就完成了。同时我们可以注意到:B后面只可能接(M or E),不可能接(B or E)。而M后面也只可能接(M or E),不可能接(B, S)。

上文只介绍了五元组中的两元 states & observations,下文介绍剩下的三元(start_probability,transition_probability,emission_probability).
start_probability(状态的初始分布). 初始状态概率分布是较好理解的,如下 P={ 'B': -0.26268660809250016, 'E': -3.14e+100, 'M': -3.14e+100, 'S': -1.4652633398537678 }示例数值是对概率值取对数之后的结果(trick, 让概率相乘变成对数相加),其中-3.14e+100作为负无穷,也就是对应的概率值是0。它表示了一个句子的第一个字属于{B,E,M,S}这四种状态的概率,如上可以看出,E和M的概率都是0,这和实际相符合,开头的第一个字只可能是词语的首字(B),或者是单字成词(S),这部分内容对应 jieba/finalseg/prob_start.py文件,具体源码。

transition_probability(状态的转移概率矩阵) 转移概率是马尔科夫链很重要的一个知识点,马尔科夫链(一阶)较大的特点就是当前T=i时刻的状态state(i),只和T=i时刻之前的n个状态有关,即: {state(i-1), state(i-2), … state(i - n)} HMM模型有三个基本假设:a. 系统在时刻t的状态只与时刻t-1处的状态相关,(也称为无后效性); b. 状态转移概率与时间无关,(也称为齐次性或时齐性);  c. 假设任意时刻的观测只依赖于该时刻的马尔科夫链的状态,与其它观测及状态无关,(也称观测独立性假设)。其中前两个假设为马尔科夫模型的假设。模型的这几个假设能大大简化问题。再看下transition_probability,其实就是一个嵌套的字典,数值是概率求对数后的值,示例: P={'B': {'E': -0.510825623765990, 'M': -0.916290731874155}, 'E': {'B': -0.5897149736854513, 'S': -0.8085250474669937}, 'M': {'E': -0.33344856811948514, 'M': -1.2603623820268226}, 'S': {'B': -0.7211965654669841, 'S': -0.6658631448798212}} 如P[‘B’][‘E’]代表的含义就是从状态B转移到状态E的概率,由P[‘B’][‘E’] = -0.510825623765990,表示状态B的下一个状态是E的概率对数是-0.510825623765990。这部分内容对应 jieba/finalseg/prob_trans.py文件,具体源码。
emission_probability(状态产生观察的概率,发射概率) 根据HMM观测独立性假设发射概率,即观察值只取决于当前状态值,也就是: P(observed[i], states[j]) = P(states[j]) * P(observed[i]|states[j]),其中P(observed[i]|states[j])这个值就是从emission_probability中获取。emission_probability示例如下:P={'B': {'\u4e00': -3.6544978750449433,    '\u4e01': -8.125041941842026,    '\u4e03': -7.817392401429855,    '\u4e07': -6.3096425804013165,     ...,     'S':{...},     ...   }
比如P[‘B’][‘\u4e00’]代表的含义就是’B’状态下观测的字为’\u4e00’(对应的汉字为’一’)的概率对数P[‘B’][‘\u4e00’] = -3.6544978750449433。这部分内容对应 jieba/finalseg/prob_emit.py文件,具体源码。

到这里已经结合HMM模型把jieba的五元参数介绍完,这五元的关系是通过一个叫Viterbi的算法串接起来,observations序列值是Viterbi的输入,而states序列值是Viterbi的输出,输入和输出之间Viterbi算法还需要借助三个模型参数,分别是start_probability,transition_probability,emission_probability。对于未登录词(OOV)的问题,即已知观察序列S,初始状态概率prob_start,状态观察发射概率prob_emit,状态转换概率prob_trans。求状态序列W,这是个解码问题,维特比算法可以解决。

Viterbi 维特比算法 HMM第二个问题又称为解码问题(预测问题)即给定观测序列 O=O1,O2,O3…Ot和模型参数λ=(A,B,π),怎样寻找满足这种观察序列意义上最优的隐含状态序列S。(viterbi算法,近似算法),同样的,暴力算法是计算所有可能性的概率,然后找出拥有较大概率值的隐藏状态序列。与问题一的暴力解决方案类似,复杂度为O(N^T)。那应该用什么方案呢?还是动态规划!假设观察序列为O1,O2,O3,…,Ot. 在时刻i ∈ (1,t]时,定义D为观察O1,O2,…,Oi且Si=Sk时产生该观察序列的较大概率:vb 其中,S1,S2,….S(i-1),在此时也已经可以得到(子问题)。vb2 它是一个是对子问题求较大值的最优解问题。对于解码问题,因为需要求出的是使得观察序列概率较大的隐藏状态的序列,而不是较大概率,所以,在算法计算过程中,还需要记录前一个隐藏状态的值。

jieba Viterbi 的应用:jieba中对于未登录词问题,通过__cut_DAG 函数我们可以看出这个函数前半部分用 calc 函数计算出了初步的分词,而后半部分就是就是针对上面例子中未出现在语料库的词语进行分词了。由于基于频度打分的分词会倾向于把不能识别的词组一个字一个字地切割开,所以对这些字的合并就是识别OOV的一个方向,__cut_DAG定义了一个buf 变量收集了这些连续的单个字,最后把它们组合成字符串再交由 finalseg.cut 函数来进行下一步分词。

利用 viterbi算法得到句子分词的生成器
def __cut(sentence):
    global emit_P
    # viterbi算法得到sentence 的切分
    prob, pos_list = viterbi(sentence, 'BMES', start_P, trans_P, emit_P)
    begin, nexti = 0, 0
    # print pos_list, sentence
    for i, char in enumerate(sentence):
        pos = pos_list[i]
        if pos == 'B':
            begin = i
        elif pos == 'E':
            yield sentence[begin:i + 1]
            nexti = i + 1
        elif pos == 'S':
            yield char
            nexti = i + 1
    if nexti < len(sentence):
        yield sentence[nexti:]
对应的viterbi算法:

#状态转移矩阵,比如B状态前只可能是E或S状态 
PrevStatus = { 
    'B':('E','S'), 
    'M':('M','B'), 
    'S':('S','E'), 
    'E':('B','M') 
def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p):
    V = [{}]  # 状态概率矩阵 
    path = {}
    for y in states:  # 初始化状态概率
        V[0][y] = start_p[y] + emit_p[y].get(obs[0], MIN_FLOAT)
        path[y] = [y] # 记录路径
    for t in xrange(1, len(obs)):
        V.append({})
        newpath = {}
        for y in states:
            em_p = emit_p[y].get(obs[t], MIN_FLOAT)
            # t时刻状态为y的较大概率(从t-1时刻中选择到达时刻t且状态为y的状态y0)
            (prob, state) = max([(V[t - 1][y0] + trans_p[y0].get(y, MIN_FLOAT) + em_p, y0) for y0 in PrevStatus[y]])
            V[t][y] = prob
            newpath[y] = path[state] + [y] # 只保存概率较大的一种路径
        path = newpath
    # 求出最后一个字哪一种状态的对应概率较大,最后一个字只可能是两种情况:E(结尾)和S(独立词) 
    (prob, state) = max((V[len(obs) - 1][y], y) for y in 'ES')
其实到这里思路很明确了,给定训练好的模型(如HMM)参数(λ=(A,B,π)), 然后对模型进行载入,再运行一遍Viterbi算法,就可以找出每个字对应的状态(B, M, E, S),这样就可以根据状态也就可以对句子进行分词。具体源码注释见:github/init.py 。

8、参考文献
中文分词之HMM模型详解
HMM相关文章
结巴分词GitHub源码

作者:白宁超,工学硕士,现工作于四川省计算机研究院,研究方向是自然语言处理和机器学习。曾参与国家自然基金项目和四川省科技支撑计划等多个省级项目。著有《自然语言处理理论与实战》一书。

作者博客官网:
https://bainingchao.github.io/

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