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【自然语言处理】N-最短路径法进行中文分词



· 代码目的:手写N-最短路径法进行中文分词

  

本代码评分

  1、训练集、测试集使用The Second International Chinese Word Segmentation比赛中的PKU的数据集。数据集地址:​​http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/​​。

  2、本代码只是简单实现了N最短路径分词,消歧、未登录词暂未解决,评分如下:

精确率 0.7764031562984604
召回率 0.8847287850978248

  3、当初比赛部分评分结果如下:

【自然语言处理】N-最短路径法进行中文分词_N-最短路径

N最短路径分词

  N最短路径算法是一种基于词典的分词算法. 每个句子将生成一个有向无环图, 每个字作为图的一个定点, 边代表可能的分词.

​​

【自然语言处理】N-最短路径法进行中文分词_最短路径_02

​​

  在上图中, 边的起点为词的第一个字, 边的终点为词尾的下一个字. 边1表示"我"字单字成词, 边2表示"只是"可以作为一个单词.

  每个边拥有一个权值, 表示该词出现的概率. 最简单的做法是采用词频作为权值, 也可以采用TF-IDF值作为权值提高对低频词的分词准确度.

  N最短路径分词即在上述有向无环图中寻找N条权值和最大的路径, 路径上的边标志了最可能的分词结果.通常我们只寻找权值和最大的那一条路径.

​​

【自然语言处理】N-最短路径法进行中文分词_中文分词_03

​​


  根据上图的权值最大路径得到的分词结果为: "我/只是/做/了/一些/微小/的/工作"

实现词典

  词典将根据输入的文本, 统计各单词的词频:

import json
import pickle

# ##############
# main--词典
# 用来读取utf8格式文章库、json格式词典库、停用词;
# 可以转存为json形式的txt词典库;
# 初始化时默认调用load函数,读取dataset/unknown/words.txt
# ##############


class WordDictModel:
def __init__(self):
self.word_dict = {}
self.data = None
self.stop_words = {}
self.load()

# 读取词库数据,词库为空格分隔的文章等。文件后缀应当为.utf8
def load_data(self, filename):
self.data = open(filename, "r", encoding="utf-8")

# 更新新词库数据,把读取的词库转化成内部字典word_dict
def update(self):
# build word_dict
for line in self.data:
words = line.split(" ")
for word in words:
if word in self.stop_words:
continue
if self.word_dict.get(word):
self.word_dict[word] += 1
else:
self.word_dict[word] = 1

# 把内部词典里面的数据,转化成txt本文文档,格式为key-value键值对,相对于压缩
def save(self, filename="words.txt", code="txt"):
fw = open(filename, 'w', encoding="utf-8")
data = {
"word_dict": self.word_dict
}

# encode and write
if code == "json":
txt = json.dumps(data)
fw.write(txt)
elif code == "pickle":
pickle.dump(data, fw)
if code == 'txt':
for key in self.word_dict:
tmp = "%s %d\n" % (key, self.word_dict[key])
fw.write(tmp)
fw.close()

# 加载初始词库,是用save()方法保存的key-value形式的词库
def load(self, filename="dataset/unknown/words.txt", code="txt"):
fr = open(filename, 'r', encoding='utf-8')

# load model
model = {}
if code == "json":
model = json.loads(fr.read())
elif code == "pickle":
model = pickle.load(fr)
elif code == 'txt':
word_dict = {}
for line in fr:
tmp = line.split(" ")
if len(tmp) < 2:
continue
word_dict[tmp[0]] = int(tmp[1])
model = {"word_dict": word_dict}
fr.close()

# update word dict
word_dict = model["word_dict"]
for key in word_dict:
if self.word_dict.get(key):
self.word_dict[key] += word_dict[key]
else:
self.word_dict[key] = word_dict[key]

  ​​update​​函数可以在原有词典的基础上, 根据新的输入更新词频.

  原始文本输入:

...
罗辑 离开 墓碑 , 站 到 他 为 自己 挖掘 的 墓穴 旁 , 将 手枪 顶到 自己 的 心脏 位置 , 说 : “ 现在 , 我 将 让 自己 的 心脏 停止 跳动 , 与此同时 我 也 将 成为 两个 世界 有史以来 最大 的 罪犯 。 对于 所 犯下 的 罪行 , 我 对 两个 文明 表示 深深 的 歉意 , 但 不会 忏悔 , 因为 这是 唯一 的 选择 。 我 知道 智子 就 在 身边 , 但 你们 对 人类 的 呼唤 从不 理睬 , 无言 是 最大 的 轻蔑 , 我们 忍受 这种 轻蔑 已经 两个 世纪 了 , 现在 , 如果 你们 愿意 , 可以 继续 保持 沉默 , 我 只 给 你们 三十 秒钟 时间
...

  产生词频词典:

{
...
"伏击战": 26,
"生态园林": 3,
"造谣诽谤": 3,
"下关市": 11,
"水彩颜料": 3,
"虎踞龙盘": 5,
...
}

最短路径分词

  分词器需要继承​​WordDictModel​​, 并利用其词典. 遍历输入语句中所有子串, 并查询其词频构造有向无环图:

class DAGSegger(WordDictModel):
# 构建有向无环图
def build_dag(self, sentence):
dag = {}
for start in range(len(sentence)):
unique = [start + 1]
tmp = [(start + 1, 1)]
for stop in range(start+1, len(sentence)+1):
fragment = sentence[start:stop]
# use tf_idf?
num = self.word_dict.get(fragment, 0)
if num > 0 and (stop not in unique):
tmp.append((stop, num))
unique.append(stop)
dag[start] = tmp
return dag

  产生的dag格式:

{
0: [(1,1)],
1: [(2,1), (3,738)],
2: [(3,1)],
3: [(4,1)],
4: [(5,1)],
5: [(6,1), (7,2309)],
6: [(7,1)],
7: [(8,1), (9,304)],
8: [(9,1)],
9: [(10,1)],
10: [(11,1), (12,2605)],
11: [(12,1)],
}

  字典中的值代表其键的后继顶点, 如​​1: [(2,1), (3,738)]​​表示顶点1到顶点2的权值为1, 到顶点3的权值为738

  最短路径最好使用Floyd或Dijsktra算法. 但其耗时太久, 大多数情况下使用贪心算法求得次优解就可以达到所需精度:

# 从N个路径中,挑选出最优路径
def predict(self, sentence):
Len = len(sentence)
route = [0] * Len
dag = self.build_dag(sentence) # {i: (stop, num)}

for i in range(0, Len):
route[i] = max(dag[i], key=lambda x: x[1])[0]
return route

  词典法分词本身就是一种不精确的方法, 最短路径的最优解和次优解在分词效果上相差并不大.

  但是, 求得最优解需要将时间复杂度由O(n2)提高到O(n3). 考虑常见句子的长度, 造成的性能损失难以接受.

  最后, 做一下测试:

# 测试
def test(self):
cases = [
"小朋友,你是否有很多烦恼",
"别人在嘻嘻哈哈,你却在研究中文分词",
"我是周杰伦,我为自己歌唱",
"我只是做了一些微小的工作",
"中秋节我在看统计自然语言处理,我特别开心"
]
for case in cases:
result = self.cut(case)
# for word in result:
# print(word)
print('/'.join(result))

  测试结果:

小朋友/,/你/是否/有/很多/烦恼
别人/在/嘻嘻哈哈/,/你/却/在/研究/中文/分词
我/是/周杰伦/,/我/为/自己/歌唱
我/只是/做/了/一些/微小/的/工作
中秋节/我/在/看/统计/自然/语言/处理/,/我/特别/开心

获取本项目的源代码

【自然语言处理】N-最短路径法进行中文分词_中文分词_04


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