中文分词
最常见的分词方法是基于词典匹配
– 最大长度查找（前向查找，后向查找）
后向查找准确
数据结构
– 为了提高查找效率，不要逐个匹配词典中的词
– 查找词典所占的时间可能占总的分词时间的1/3左右，为了保证切分速度，需要选择一个好的查找词典方法
– Trie树常用于加速分词查找词典问题
说明反向比较好，正向的话有歧义
贝叶斯公式：
大学生
大学
大脑
大型活动 p(w2=学|w1=大)=p(大，学)/p(大)=2/4=0.5
J i e b a 分 词 简 介：
•基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成
的有向无环图（DAG)
• 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
• 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法做预测。
我们输入的拼音是隐藏层，还有语音也是隐藏层，出来的汉子就是观察层。
1.登录词词库加载
2.生成DAG词图
3.获取全局概率Route，获得词频最大切分，负数是取了log,从后往前算
4.token识别，吧中文，英文，数字分开，对于中文的用HMM记载，最后用viterbi取得分词输出。