[转]关于MMSEG分词算法

转自：http://hi.baidu.com/catro/item/5c76247c0ff6a9376f29f6ed

MMSEG是中文分词中一个常见的、基于词典的分词算法（作者主页：http://chtsai.org/index_tw.html），简单、效果相对较好。由于它的简易直观性，实现起来不是很复杂，运行速度也比较快。关于算法的原文，可以参 见：http://technology.chtsai.org/mmseg/
总的来说现在的中文分词算法，大概可以笼统的分为两大类：一种基于词典的，一种是非基于词典的。
基于词典的分词算法比较常见，比如正向／逆向最大匹配，最小切分（使一句话中的词语数量最少）等。具体使用的时候，通常是多种算法合用，或者一种为主、多种为辅，同时还会加入词性、词频等属性来辅助处理（运用某些简单的数学模型）。
非 基于词典的算法，一般主要是运用概率统计、机器学习等方面的方法，目前常见的是CRF（Conditional random field, http://en.wikipedia.org/wiki/Conditional_random_field）。此类方法可以让计算机根据现成的资 料，“学习”如何分词。具体的实现可参考（http://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml）。
一般来说，这两类方法各有优缺点：基于词典的方法，实现、部署比较容易，但是分词精度有限，且对于未登录 词（词典里没有的词语）识别较差；非基于词 典的方法，速度较快，对未登录词识别效果较好，能够根据使用领域达到较高的分词精度，但是实现比较复杂，通常需要大量的前期工作。
MMSEG是一种基于词典的分词算法，以正向最大匹配为主，多种消除歧义的规则为辅。下面来具体看一下：
根 据作者在原文中的阐述，对MMSEG的解释分为“匹配算法（Matching algorithm）”和“消除歧义的规则（Ambiguity resolution rules）”这两部分。“匹配算法”是说如何根据词典里保存的词语，对要切分的语句进行匹配（正向？逆向？粒度？）；“消除歧义的规则”是说当一句话可 以这样分，也可以那样分的时候，用什么规则来判定使用哪中分法，比如“设施和服务”这个短语，可以分成“设施_和服_务”，也可以分成“设施_和_服 务”，选择哪个分词结果，就是“消除歧义的规则”的功能。
MMSEG的“匹配方法”有两种：
1.Simple方法，即简单的正向匹配，根据开头的字，列出所有可能的结果。比如“一个劲儿的说话”，可以得到
一个
一个劲
一个劲儿
一个劲儿的
这四个匹配结果（假设这四个词都包含在词典里）。
2.Complex方法，匹配出所有的“三个词的词组”（原文中使用了chunk，这里感觉用“词组”比较合适），即从某一既定的字为起始位置，得到所有可能的“以三个词为一组”的所有组合。比如“研究生命起源”，可以得到
研_究_生
研_究_生命
研究生_命_起源
研究_生命_起源
这些“词组”（根据词典，可能远不止这些，仅此举例）
“消除歧义的规则”有四个，使用中依次用这四个规则进行过滤，直到只有一种结果或者第四个规则使用完毕。这个四个规则分别是：
1.Maximum matching (最大匹配)，有两种情况，分别对应于使用“simple”和“complex”的匹配方法。对“simple”匹配方法，选择长度最大的词，用在上文的 例子中即选择“一个劲儿的”；对“complex”匹配方法，选择“词组长度最大的”那个词组，然后选择这个词组的第一个词，作为切分出的第一个词，上文 的例子中即“研究生_命_起源”中的“研究生”，或者“研究_生命_起源”中的“研究”。
2.Largest average word length（最大平均词语长度）。经过规则1过滤后，如果剩余的词组超过1个，那就选择平均词语长度最大的那个（平均词长＝词组总字数／词语数量）。比如“生活水平”，可能得到如下词组：
生_活水_平 (4/3=1.33)
生活_水_平 (4/3=1.33)
生活_水平 (4/2=2)
根据此规则，就可以确定选择“生活_水平”这个词组
3.Smallest variance of word lengths（词语长度的最小变化率），由于词语长度的变化率可以由标准差（http://baike.baidu.com/view/78339.htm）反映，所以此处直接套用标准差公式即可。比如
研究_生命_起源 （标准差=sqrt(((2-2)^2+(2-2)^2+(2-2^2))/3)=0）
研究生_命_起源 （标准差=sqrt(((2-3)^2+(2-1)^2+(2-2)^2)/3)=0.8165）
于是选择“研究_生命_起源”这个词组。
4.Largest sum of degree of morphemic freedom of one-character words，其中degree of morphemic freedom可以用一个数学公式表达：log(frequency)，即词频的自然对数（这里log表示数学中的ln）。这个规则的意思是“计算词组中的所有单字词词频的自然对数，然后将得到的值相加，取总和最大的词组”。比如：
设施_和服_务
设施_和_服务
这两个词组中分别有“务”和“和”这两个单字词，假设“务”作为单字词时候的频率是5，“和”作为单字词时候的频率是10，对5和10取自然对数，然后取最大值者，所以取“和”字所在的词组，即“设施_和_服务”。
也许会问为什么要对“词频”取自然对数呢？可以这样理解，词组中单字词词频总和可能一样，但是实际的效果并不同，比如
A_BBB_C （单字词词频，A:3， C:7）
DD_E_F （单字词词频，E:5，F:5）
表示两个词组，A、C、E、F表示不同的单字词，如果不取自然对数，单纯就词频来计算，那么这两个词组是一样的（3+7=5+5），但实际上不同的词频范围所表示的效果也不同，所以这里取自然对数，以表区分（ln(3)+ln(7) < ln(5)+ln(5)， 3.0445<3.2189）。
这个四个过滤规则中，如果使用simple的匹配方法，只能使用第一个规则过滤，如果使用complex的匹配方法，则四个规则都可以使用。实际使用中，一般都是使用complex的匹配方法＋四个规则过滤。（simple的匹配方法实质上就是正向最大匹配，实际中很少只用这一个方法）
看到这里也许对MMSEG的分词方法有了一个大致的了解，正如文章开头所述，它是一个“直观”的分词方法。它把一个句子“尽可能长（这里的长，是指所切分的词尽可能的长）”“尽可能均匀”的区切分，稍微想象一下，便感觉与中文的语法习惯比较相符。如果对分词精度要求不是特别高，MMSEG是一个简单、可行、快速的方法。
在具体实现一个分词程序的时候，大概有以下几点需要考虑：
1.“方法”决定“速度”。在基于词典的分词算法中，词典的结构对速度的影响是比较大的（词典的结构一般决定了匹配的方法和速度）。一般的构造词典的方法有很多，比如“首字索引＋整词二分”，将所有词语的首字用某一Hash算法索引，然后将词体部分排序，使用二分查找。这样的方法可行，但不是最快的。对于这样的词典匹配，trie结构一般是首选。trie也有一些变种和实现方法，对于大量静态数据的匹配（比如词典，一旦创建，便很少去修改里面的内容，故称之为“静态”），一般采用“双数组trie树结构（Double array trie tree）”，其相关资料网上有很多，可以Google或者Baidu。这里提几个可供参考的类库：
Darts,   http://chasen.org/~taku/software/darts/ , C++
Darts-clone, http://code.google.com/p/darts-clone/ , C++, 某些方面比Darts好一些
2.MMSEG的分词效果与词典关系较大（这里是说词典里有哪些词语，以及词频的精确度），尤其是词典中单字词的频率。可以根据使用领域，专门定制词典（比如计算机类词库，生活信息类词库，旅游类词库等），尽可能的细分词典，这样得到的分词效果会好很多。同时也可以通过词典达到一些特殊目的（地址分词等）。关于词库，可以参考“搜狗”的细胞词库（http://pinyin.sogou.com/dict/）以及其提供的语料库（可以根据其划分好的语料库，统计某一方面的词频，http://www.sogou.com/labs/resources.html）。
3.中文分词的处理，与编码关系很大（GBK, GB2312, BIG5, UTF-8），一般是以UTF-8为主，减少编码的复杂性。
4.MMSEG算法中取得所有的“chunk”是比较复杂的部分，根据不同的词典结构会有不同的方法。如果使用“双数组trie树”结构，会简单一些，可以用“递归”实现，也可以用“三层for循环实现”。出于性能考虑，一般是使用for循环。
这里是一个基于MMSEG算法的PHP中文分词扩展 http://code.google.com/p/xsplit/ 并加入了一些常用函数

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