1. Mmseg算法简介
Mmseg是一种基于字符串匹配（亦称基于词典）的中文分词算法。传统的基于词典的分词方案虽然可以进行分词操作，但是无法解决分完词之后的存在的歧义问题，比如，“南京市长江大桥”是应该分为“南京/市长/江大桥”还是“南京市/长江/大桥”？基于此，后面提出了正向最大匹配策略，但是这种策略并没有完全解决分词存在歧义的情况，比如刚刚的例子:“南京市长江大桥”，若是基于最大匹配策略，则会被分为“南京市长/江/大桥”，可以明显的看出这种分词结果并不符合我们的要求，因而最后提出一种基于最大匹配策略的新的分词算法：mmseg。
2.Mmseg算法主要思想
Mmseg分词算法的主要思想是每次从一个需要分词的句子里，按照从左到右的顺序，识别多种不同的3个词组合。然后根据mmseg的4条消岐规则选取最优分词组合。 然后选择备选词组合中的第1个词，作为1次迭代的分词结果；剩余的词(即这个句子中除了第一个已经分出的词的剩余部分)继续进行下一轮的分词运算。采用这种办法的好处是，为传统的前向最大匹配算法加入了上下文信息，解决了其每次选词只考虑词本身，而忽视上下文相关词的问题。
3.四条消歧规则
① 规则1，最大匹配。
假设词语能够找到一个简单的词匹配，则觉得该词即为该词语的分词类似。词语“南京市”，通过词典分词。例如以下分词结果：
1.南/京/市
2.南京/市
3.南京市
1.C1_C2_C3
2.C1C2_C3
3.C1C2C3
可见“南京市”有全然相应的词，则觉得这个词语即是一个词。规则总结例如以下：
选取C1C2C3模式
② 规则2，最大平均词汇长度。
假设词语分词不满足规则1，则使用规则2：类似词语“南京市长江大桥”，分词结果可能例如以下
- 南京市_长江大桥 —— 平均词长度为7/2=3.5
- 南京市长江大桥 —— 平均词长度为7/3=2.3
归纳该规则为则选取第一种分词方式，可见这个规则是兼容第一个规则的。 - C1C2_C3C4C5C6
- C1C2_C3C4_C5C6
③ 规则3，最小词长方差。
假设规则2不成立，则进行规则3。这个规则和我们平时用语有关，一般我们在组织语句时，为了朗朗上口，往往使用的词汇组成长度比较一致。
比方，“幸福_快乐”，“人之初_性本善”，“君子一言，驷马难追”。 类似，词语“研究生命科学”
- 研究生命科学 ——词长方差0.82
- 研究生命科学 ——词长方差0
上述平均词长都是2，可是词长方差不一致。依据规则3。选择另外一种分词方式，这样的规则能够归纳为 - C1C2_C3C4_C5C6
- _C1C2C3_C4_C5C6
④ 规则4。最大单字自由度。
所谓单字自由度，能够简单的理解为这个字作为单独出现的语境次数。比方“的”常常作为定语修饰字，常常出如今各种语境。可是“的”偶尔也会和其
字词组成成语。 比方“目的”等，这样的组合会影响改字的自由度。有关自由度和凝固度。回头在《新词发现》中讨论。这样的推断主要是使用在单字存在
的场景。在规则三不成立的情况下，进行规则四的推断。
- 化妆/和(10)/服装
- 化妆/和服/装(3)
总结该规则为：平均词长和词长方差是一致的，可是单字的自由度不同。选择第一种分词方式 - C1C2_C3_C4C5
-
C1C2_C3C4_C5
Compare the freedom(C3) to freedom(C5)
4.核心代码
'''
class Chunk:
def __init__(self, words, chrs):
self.words = words
self.lens_list = map(lambda x: len(x), words)
# 规则一：Maximum matching
self.length = sum(self.lens_list)
#规则二：Largest average word length
self.mean = float(self.length) / len(words)
#规则三：Smallest variance of word lengths
self.var = sum(map(lambda x: (x - self.mean) ** 2, self.lens_list)) / len(self.words)
#规则四：Largest sum of degree of morphemic freedom of one-character words
self.entropy = sum([log(float(chrs[x])) for x in words if len(x) == 1 and x in chrs])
def __lt__(self, other):
return (self.length, self.mean, -self.var, self.entropy) < \
(other.length, other.mean, -other.var, other.entropy)
def get_chunks(self, sentence):
# 获取chunk，每个chunk中最多三个词
ret = []
def iter_chunk(sentence, num, tmp_seg_words):
# 获取当前句子中最开头的那个字，以及由该字所组成的词，但是该词需要同时满足俩个条件：
# ①出现在预加载的词典中，②出现在当前句子中
match_words = self.get_start_words(sentence)
#因为每个chunk中最多只有三个词，所以当num由最先初始化的3降为0时，进入if中，然后运用mmseg的4条消岐规则进行评分，
# 最后将每种的分词的评分加入到一个list中去，以便在最后的时候进行比较，从而选取最优分词结果。
if (not match_words or num == 0) and tmp_seg_words:
ret.append(Chunk(tmp_seg_words, self.chrs_dic))
else:
#否则，遍历match_words，从中依次取词，在原句中去除该词进行递归查找，然后num-1以及将当前word加入到tmp_seg_words中。
for word in match_words:
iter_chunk(sentence[len(word):], num - 1, tmp_seg_words + [word])
iter_chunk(sentence, num=3, tmp_seg_words=[])
return ret
def cws(self, sentence):
while sentence:
chunks = self.get_chunks(sentence)#接收返回的chunks
#将之前每种的分词评分运用①~④的消歧规则的进行依次比较，选取出当前最优解，
#然后在最优解中选取第一个词作为已分好的词，剩下的词重新当成参数传入到get_chunks方法中
word = max(chunks).words[0]
sentence = sentence[len(word):]
yield word
if __name__ == "__main__":
mmseg = MMSeg()#预先加载字典
print(list(mmseg.cws("南京市长江大桥上的汽车，")))
'''
5.Mmseg分词流程图
mmseg.png
综上：我们可以根据4条消歧的规则很容易的找出分词结果（10）为最佳分词。
