IK分词器原理与源码分析
做搜索技术的不可能不接触分词器。个人认为为什么搜索引擎无法被数据库所替代的原因主要有两点，一个是在数据量比较大的时候，搜索引擎的查询速度快，第二点在于，搜索引擎能做到比数据库更理解用户。第一点好理解，每当数据库的单个表大了，就是一件头疼的事，还有在较大数据量级的情况下，你让数据库去做模糊查询，那也是一件比较吃力的事（当然前缀匹配会好得多），设计上就应当避免。关于第二点，搜索引擎如何理解用户，肯定不是简单的靠匹配，这里面可以加入很多的处理，甚至加入各种自然语言处理的高级技术，而比较通用且基本的方法就是靠分词器来完成，而且这是一种比较简单而且高效的处理方法。 分词技术是搜索技术里面的一块基石。很多人用过，如果你只是为了简单快速地搭一个搜索引擎，你确实不用了解太深。但一旦涉及效果问题，分词器上就可以做很多文章。例如， 在实我们际用作电商领域的搜索的工作中，类目预判的实现就极须依赖分词，至少需要做到可以对分词器动态加规则。再一个简单的例子，如果你的优化方法就是对不同的词分权重，提高一些重点词的权重的话，你就需要依赖并理解分词器。本文将根据ik分配器的原码对其实现做一定分析。其中的重点，主要3点，1、词典树的构建，即将现在的词典加载到一个内存结构中去， 2、词的匹配查找，也就相当生成对一个句话中词的切分方式，3、歧义判断，即对不同切分方式的判定，哪种应是更合理的。 代码原网址为：[https://code.google.com/p/ik-analyzer/](https://code.google.com/p/ik-analyzer/) 已上传github，可访问：[https://github.com/quentinxxz/Search/tree/master/IKAnalyzer2012FF_hf1_source/](https://github.com/quentinxxz/Search/tree/master/IKAnalyzer2012FF_hf1_source/) 做后台数据相关操作，一切工作的源头都是数据来源了。IK分词器为我们词供了三类词表分别是：1、主词表 main2012.dic 2、量词表quantifier.dic 3、停用词stopword.dic。Dictionary为字典管理类中，分别加载了这个词典到内存结构中。具体的字典代码，位于org.wltea.analyzer.dic.DictSegment。 这个类实现了一个分词器的一个核心数据结构，即Tire Tree。 Tire Tree（字典树）是一种结构相当简单的树型结构，用于构建词典，通过前缀字符逐一比较对方式，快速查找词，所以有时也称为前缀树。具体的例子如下。 图1 从左来看，abc，abcd，abd，b，bcd…..这些词就是存在树中的单词。当然中文字符也可以一样处理，但中文字符的数目远多于26个，不应该以位置代表字符（英文的话，可以每节点包完一个长度为26的数组），如此的话，这棵tire tree会变得相当扩散，并占用内存，因而有一个tire Tree的变种，三叉字典树（Ternary Tree），保证占用较小的内存。Ternary Tree不在ik分词器中使用，所以不在此详述，请参考文章 http://www.cnblogs.com/rush/archive/2012/12/30/2839996.html IK中采用的是一种比方简单的实现。先看一下，DictSegment类的成员： 这里有两种方式去存储，根据ARRAY_LENGTH_LIMIT作为阈值来决定，如果当子节点数，不太于阈值时，采用数组的方式childrenArray来存储，当子节点数大于阈值时，采用Map的方式childrenMap来存储，childrenMap是采用HashMap实现的。这样做好处在于，节省内存空间。因为HashMap的方式的方式，肯定是需要预先分配内存的，就可能会存在浪费的现象，但如果全都采用数组去存组（后续采用二分的方式查找），你就无法获得O（1）的算法复杂度。所以这里采用了两者方式，当子节点数很少时，用数组存储，当子结点数较多时候，则全部迁至hashMap中去。在构建过程中，会将每个词一步步地加入到字典树中，这是一个递归的过程： 其中lookforSegment，就会在所在子树的子节点中查找，如果是少于ARRAY_LENGTH_LIMIT阈值，则是为数组存储，采用二分查找；如果大于ARRAY_LENGTH_LIMIT阈值，则为HashMap存储，直接查找。 IK分词器，基本可分为两种模式，一种为smart模式，一种为非smart模式。例如原文： 张三说的确实在理 smart模式的下分词结果为： 张三 | 说的 | 确实 | 在理 而非smart模式下的分词结果为： 张三 | 三 | 说的 | 的确 | 的 | 确实 | 实在 | 在理 可见非smart模式所做的就是将能够分出来的词全部输出；smart模式下，IK分词器则会根据内在方法输出一个认为最合理的分词结果，这就涉及到了歧义判断。 首来看一下最基本的一些元素结构类： 这里的Lexeme（词元），就可以理解为是一个词语或个单词。其中的begin，是指其在输入文本中的位置。注意，它是实现Comparable的，起始位置靠前的优先，长度较长的优先，这可以用来决定一个词在一条分词结果的词元链中的位置，可以用于得到上面例子中分词结果中的各个词的顺序。 还有一个重要的结构就是词元链，声明如下 一条LexmePath，你就可以认为是上述分词的一种结果，根据前后顺序组成一个链式结构。可以看到它实现了QuickSortSet，所以它本身在加入词元的时候，就在内部完成排序，形成了一个有序的链，而排序规则就是上面Lexeme的compareTo方法所实现的。你也会注意到，LexemePath也是实现Comparable接口的，这就是用于后面的歧义分析用的，下一节介绍。 另一个重要的结构是AnalyzeContext，这里面就主要存储了输入信息 的文本，切分出来的lemexePah ，分词结果等一些相关的上下文信息。 IK中默认用到三个子分词器，分别是LetterSegmenter（字母分词器），CN_QuantifierSegment(量词分词器)，CJKSegmenter(中日韩分词器)。分词是会先后经过这三个分词器，我们这里重点根据CJKSegment分析。其核心是一个analyzer方法。 从下半截代码看起，这里的matchInMain就是用于匹配主题表内的词的方法。这里的主词表已经加载至一个字典树之内，所以整个过程也就是一个从树根层层往下走的一个层层递归的方式，但这里只处理单字，不会去递归。而匹配的结果一共三种UNMATCH（未匹配），MATCH（匹配）， PREFIX（前缀匹配），Match指完全匹配已经到达叶子节点，而PREFIX是指当前对上所经过的匹配路径存在，但未到达到叶子节点。此外一个词也可以既是MATCH也可以是PREFIX，例如图1中的abc。前缀匹配的都被存入了tempHit中去。而完整匹配的都存入context中保存。 继续看上半截代码，前缀匹配的词不应该就直接结束，因为有可能还能往后继续匹配更长的词，所以上半截代码所做的就是对这些词继续匹配。matchWithHit，就是在当前的hit的结果下继续做匹配。如果得到MATCH的结果，便可以在context中加入新的词元。 通过这样不段匹配，循环补充的方式，我们就可以得到所有的词，至少能够满足非smart模式下的需求。 IKArbitrator(歧义分析裁决器)是处理歧义的主要类。 如果觉着我这说不清，也可以参考的博客： http://fay19880111-yeah-net.iteye.com/blog/1523740 在上一节中，我们提到LexemePath是实现compareble接口的。 IKArbitrator有一个judge方法，对不同路径做了比较。 其核心处理思想是从第一个词元开始，遍历各种路径，然后加入至一个TreeSet中，实现了排序，取第一个即可。 1、stopWord(停用词)，会在最后输出结果的阶段（AnalyzeContext. getNextLexeme）被移除，不会在分析的过程中移除，否则也会存在风险。 2、可以从LexemePath的compareTo方法中看出，Ik的排序方法特别粗略，如果比较发现path1的词个数，比path2的个数少，就直接判定path1更优。其实这样的规则，并未完整的参考各个分出来的词的实际情况，我们可能想加入每个词经统计出现的频率等信息，做更全面的打分，这样IK原有的比较方法就是不可行的。 关于如何修改的思路可以参考另一篇博客，其中介绍了一种通过最短路径思路去处理的方法: http://www.hankcs.com/nlp/segment/n-shortest-path-to-the-java-implementation-and-application-segmentation.html 3、未匹配的单字，不论是否在smart模式下，最后都会输出，其处理时机在最后输出结果阶段，具体代码位于在AnalyzeContext. outputToResult方法中。引言
词典
class DictSegment implements Comparable<DictSegment>{ //公用字典表，存储汉字 private static final Map<Character , Character> charMap = new HashMap<Character , Character>(16 , 0.95f); //数组大小上限 private static final int ARRAY_LENGTH_LIMIT = 3; //Map存储结构 private Map<Character , DictSegment> childrenMap; //数组方式存储结构 private DictSegment[] childrenArray; //当前节点上存储的字符 private Character nodeChar; //当前节点存储的Segment数目 //storeSize <=ARRAY_LENGTH_LIMIT ，使用数组存储， storeSize >ARRAY_LENGTH_LIMIT ,则使用Map存储 private int storeSize = 0; //当前DictSegment状态 ,默认 0 , 1表示从根节点到当前节点的路径表示一个词 private int nodeState = 0; …… /** * 加载填充词典片段 * @param charArray * @param begin * @param length * @param enabled */ private synchronized void fillSegment(char[] charArray , int begin , int length , int enabled){ …… //搜索当前节点的存储，查询对应keyChar的keyChar，如果没有则创建 DictSegment ds = lookforSegment(keyChar , enabled); if(ds != null){ //处理keyChar对应的segment if(length > 1){ //词元还没有完全加入词典树 ds.fillSegment(charArray, begin + 1, length - 1 , enabled); }else if (length == 1){ //已经是词元的最后一个char,设置当前节点状态为enabled， //enabled=1表明一个完整的词，enabled=0表示从词典中屏蔽当前词 ds.nodeState = enabled; } } } 词语切分
public class Lexeme implements Comparable<Lexeme>{ …… //词元的起始位移 private int offset; //词元的相对起始位置 private int begin; //词元的长度 private int length; //词元文本 private String lexemeText; //词元类型 private int lexemeType; …… /* * 词元在排序集合中的比较算法 * @see java.lang.Comparable#compareTo(java.lang.Object) */ public int compareTo(Lexeme other) { //起始位置优先 if(this.begin < other.getBegin()){ return -1; }else if(this.begin == other.getBegin()){ //词元长度优先 if(this.length > other.getLength()){ return -1; }else if(this.length == other.getLength()){ return 0; }else {//this.length < other.getLength() return 1; } }else{//this.begin > other.getBegin() return 1; } } /** * Lexeme链（路径） */ class LexemePath extends QuickSortSet implements Comparable<LexemePath>
public void analyze(AnalyzeContext context) { ……. //优先处理tmpHits中的hit if(!this.tmpHits.isEmpty()){ //处理词段队列 Hit[] tmpArray = this.tmpHits.toArray(new Hit[this.tmpHits.size()]); for(Hit hit : tmpArray){ hit = Dictionary.getSingleton().matchWithHit(context.getSegmentBuff(), context.getCursor() , hit); if(hit.isMatch()){ //输出当前的词 Lexeme newLexeme = new Lexeme(context.getBufferOffset() , hit.getBegin() , context.getCursor() - hit.getBegin() + 1 , Lexeme.TYPE_CNWORD); context.addLexeme(newLexeme); if(!hit.isPrefix()){//不是词前缀，hit不需要继续匹配，移除 this.tmpHits.remove(hit); } }else if(hit.isUnmatch()){ //hit不是词，移除 this.tmpHits.remove(hit); } } } //********************************* //再对当前指针位置的字符进行单字匹配 Hit singleCharHit = Dictionary.getSingleton().matchInMainDict(context.getSegmentBuff(), context.getCursor(), 1); if(singleCharHit.isMatch()){//首字成词 //输出当前的词 Lexeme newLexeme = new Lexeme(context.getBufferOffset() , context.getCursor() , 1 , Lexeme.TYPE_CNWORD); context.addLexeme(newLexeme); //同时也是词前缀 if(singleCharHit.isPrefix()){ //前缀匹配则放入hit列表 this.tmpHits.add(singleCharHit); } }else if(singleCharHit.isPrefix()){//首字为词前缀 //前缀匹配则放入hit列表 this.tmpHits.add(singleCharHit); } …… } 歧义判断
public int compareTo(LexemePath o) { //比较有效文本长度 if(this.payloadLength > o.payloadLength){ return -1; }else if(this.payloadLength < o.payloadLength){ return 1; }else{ //比较词元个数，越少越好 if(this.size() < o.size()){ return -1; }else if (this.size() > o.size()){ return 1; }else{ //路径跨度越大越好 if(this.getPathLength() > o.getPathLength()){ return -1; }else if(this.getPathLength() < o.getPathLength()){ return 1; }else { //根据统计学结论，逆向切分概率高于正向切分，因此位置越靠后的优先 if(this.pathEnd > o.pathEnd){ return -1; }else if(pathEnd < o.pathEnd){ return 1; }else{ //词长越平均越好 if(this.getXWeight() > o.getXWeight()){ return -1; }else if(this.getXWeight() < o.getXWeight()){ return 1; }else { //词元位置权重比较 if(this.getPWeight() > o.getPWeight()){ return -1; }else if(this.getPWeight() < o.getPWeight()){ return 1; } } } } } } return 0; } 显然作者在这里定死了一些排序的规则，依次比较有效文本长度、词元个数、路径跨度….. private LexemePath judge(QuickSortSet.Cell lexemeCell , int fullTextLength){ //候选路径集合 TreeSet<LexemePath> pathOptions = new TreeSet<LexemePath>(); //候选结果路径 LexemePath option = new LexemePath(); //对crossPath进行一次遍历,同时返回本次遍历中有冲突的Lexeme栈 Stack<QuickSortSet.Cell> lexemeStack = this.forwardPath(lexemeCell , option); //当前词元链并非最理想的，加入候选路径集合 pathOptions.add(option.copy()); //存在歧义词，处理 QuickSortSet.Cell c = null; while(!lexemeStack.isEmpty()){ c = lexemeStack.pop(); //回滚词元链 this.backPath(c.getLexeme() , option); //从歧义词位置开始，递归，生成可选方案 this.forwardPath(c , option); pathOptions.add(option.copy()); } //返回集合中的最优方案 return pathOptions.first(); } 其它说明