KTDictSeg 分词组件1.3版本 部分算法讨论 -- 分词粒度
作者：肖波KTDictSeg 分词组件1.3版本已经接近完成，只剩下最后的一点功能。在KTDictSeg 分词组件1.3版本的开发过程中，得到了很多朋友的关注和支持，特别是一些分词方面的专家提出了很多很好的意见，也对我的分词算法给出了很多中肯的建议，在此向他们表示由衷的感谢。1.3版本的预分词算法还是沿用了之前版本的变相的最大匹配算法，这个算法有着本质的缺陷，未来的2.0版本可能会使用目前比较先进的算法替代这个过时的算法。 1.3版本在预分词中增加了对英文专业词汇的支持，比如C++,C#原来无法被分出来，现在只要在词库中有就可以分出来。在预分词中1.3版本还增加了对词频的判断。在预分词后，1.3版本对中文姓名匹配，未登录词识别等进行了一些改进。另外1.3版本还增加了对lucene.net的支持以及字典管理功能。之前很多朋友建议将ArrayList全部改成了List<>,非常好的建议，1.3版本将原来代码中所有的ArrayList全部改成了List<>.
从今天开始，我打算逐步公布新版本中的一些主要算法，供朋友们参考，由于我水平有限，很多算法难尽如人意，有不对的地方还望指正。
本片博客主要讨论分词粒度的问题
中文分词主要应用于搜索引擎中，在搜索引擎建立索引时，如果分词粒度过大，将导致只有输入特定关键词才能搜索到相应结果。如果过小，则影响搜索的准确性。举一个简单的例子。"中央饭店"这个词，如果我们直接分词为"中央饭店"，则我们必须输入"中央饭店"这个词才能搜索到相关的文章。如果仅输入"中央" 或者 "饭店",则得不到对于结果。而在实际应用中，我们往往希望用户输入中央或者饭店来找到中央饭店。但如果分词力度过小，如分成 中央/饭/店 注意饭和店单独也是词。那么当我们输入鞋店的时候（分词为鞋/店）也能搜索到中央饭店。这也是我们不希望的结果。所以最好的分词方案应该是中央/饭店。但针对单个词组，我们可以这样分词，如果词组本身不确定，我们又如何来确定具体的分词颗粒度呢？网友 雨中漫步的太阳 在一个多月前提议强行控制分词粒度，我理解就是强行设置一个粒度，比如2或者3，超过这个长度的数组就强行拆分。这也是一个可以接受的方案，但中文词一般长度在1到4之间，有些4字成语根本无法拆分。如果我们把粒度设置为4，则
上面我举例的那种情况无法完成拆分，当然我们还有一个办法，就是把字典中所有可以拆分的词组全部删除，这样做一来工作量太大，另外在某些情况下，删除的人也很难取舍。比如“杀身成仁” 到底要不要拆分为 “杀身”和“成仁"两个，我觉得也是仁者见仁，智者见智。所以考虑再三，觉得还是在1.3版本中采用根据词频决定分词粒度的方法。具体算法是，当发现一个由多个短词组成的长词时，判断每个短词中最小的词频，如果这个词频还是大于长词的词频，则按该组合进行拆分。如果多种组合，按词频最大的组合拆分。
如上面例子，"中央饭店"，中央的词频为1000，饭店为900,饭为200,店为600，而中央饭店为500
有如下组合
中央饭店 最小词频了600
中央/饭店 最小词频了900
中央/饭/店 最小词频了200
选择最大词频组合，拆分为为中央/饭店.
KTDictSeg 分词组件1.3版本 新增功能列表及下载位置