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Python预测分词的实现

前言

在机器学习中，我们有了训练集的话，就开始预测。预测是指利用模型对句子进行推断的过程。在中文分词任务中也就是利用模型推断分词序列，同时也叫解码。

在HanLP库中，二元语法的解码由ViterbiSegment分词器提供。本篇将详细介绍ViterbiSegment的使用方式

加载模型

在前篇博文中，我们已经得到了训练的一元，二元语法模型。后续的处理肯定会基于这几个文件来处理。所以，我们首先要做的就是加载这些模型到程序中：

if __name__ == "__main__":
    MODEL_PATH = "123"
    HanLP.Config.CoreDictionaryPath = MODEL_PATH + ".txt"
    HanLP.Config.BiGramDictionaryPath = MODEL_PATH + ".ngram.txt"
    CoreDictionary = SafeJClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.CoreDictionary")
    CoreBiGramTableDictionary = SafeJClass('com.hankcs.hanlp.dictionary.CoreBiGramTableDictionary')
    print(CoreDictionary.getTermFrequency("秦机"))
    print(CoreBiGramTableDictionary.getBiFrequency("秦机","的"))

运行之后，效果如下：

这里我们使用CoreDictionary.getTermFrequency()方法获取”秦机“的频次。使用CoreBiGramTableDictionary.getBiFrequency()方法获取“秦机的”的二元语法频次。

构建词网

在前文中我们介绍了符号“末##末“，代表句子结尾，”始##始“代表句子开头。而词网指的是句子中所有一元语法构成的网状结构。比如MSR词典中的“秦机和科技”这个句子，是给定的一元词典。我们将句子中所有单词找出来。得到如下词网：

[始##始]
[秦机]
[]
[和，和科]
[科技]
[技]
[末##末]

对应的此图如下所示：

当然，这里博主只是举例说明词网的概念，“和科”并不是一个单词。

下面，我们来通过方法构建词网。具体代码如下：

def build_wordnet(sent, trie):
    JString = JClass('java.lang.String')
    Vertex = JClass('com.hankcs.hanlp.seg.common.Vertex')
    WordNet = JClass('com.hankcs.hanlp.seg.common.WordNet')
    searcher = trie.getSearcher(JString(sent), 0)
    wordnet = WordNet(sent)
    while searcher.next():
        wordnet.add(searcher.begin + 1,
                    Vertex(sent[searcher.begin:searcher.begin + searcher.length], searcher.value, searcher.index))
    # 原子分词，保证图连通
    vertexes = wordnet.getVertexes()
    i = 0
    while i  len(vertexes):
        if len(vertexes[i]) == 0:  # 空白行
            j = i + 1
            for j in range(i + 1, len(vertexes) - 1):  # 寻找第一个非空行 j
                if len(vertexes[j]):
                    break
            wordnet.add(i, Vertex.newPunctuationInstance(sent[i - 1: j - 1]))  # 填充[i, j)之间的空白行
            i = j
        else:
            i += len(vertexes[i][-1].realWord)

    return wordnet


if __name__ == "__main__":
    MODEL_PATH = "123"
    HanLP.Config.CoreDictionaryPath = MODEL_PATH + ".txt"
    HanLP.Config.BiGramDictionaryPath = MODEL_PATH + ".ngram.txt"
    CoreDictionary = SafeJClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.CoreDictionary")
    CoreBiGramTableDictionary = SafeJClass('com.hankcs.hanlp.dictionary.CoreBiGramTableDictionary')
    print(build_wordnet("秦机和科技", CoreDictionary.trie))

运行之后，我们会得到与上图归纳差不多的内容：

维特比算法

如果现在我们赋予上述词图每条边以二元语法的概率作为距离，那么如何求解词图上的最短路径就是一个关键问题。

假设文本长度为n，则一共有2（n-1次方）种切分方式，因为每2个字符间都有2种选择：切或者不切，时间复杂度就为O(2(n-1次方))。显然不切实际，这里我们考虑使用维特比算法。

维特比算法原理：它分为前向和后向两个步骤。

前向：由起点出发从前往后遍历节点，更新从起点到该节点的最下花费以及前驱指针
后向：由终点出发从后往前回溯前驱指针，取得最短路径

维特比算法用python代码的实现如下：

def viterbi(wordnet):
    nodes = wordnet.getVertexes()
    # 前向遍历
    for i in range(0, len(nodes) - 1):
        for node in nodes[i]:
            for to in nodes[i + len(node.realWord)]:
                # 根据距离公式计算节点距离，并维护最短路径上的前驱指针from
                to.updateFrom(node)
    # 后向回溯
    # 最短路径
    path = []
    # 从终点回溯
    f = nodes[len(nodes) - 1].getFirst()
    while f:
        path.insert(0, f)
        # 按前驱指针from回溯
        f = f.getFrom()
    return [v.realWord for v in path]

实战

现在我们来做个测试，我们在msr_test_gold.utf8上训练模型，为秦机和科技常见词图，最后运行维特比算法。详细代码如下所示：

if __name__ == "__main__":
    MODEL_PATH = "123"
    corpus_path = r"E:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\pyhanlp\static\data\test\icwb2-data\gold\msr_test_gold.utf8"
    train_model(corpus_path, MODEL_PATH)
    HanLP.Config.CoreDictionaryPath = MODEL_PATH + ".txt"
    HanLP.Config.BiGramDictionaryPath = MODEL_PATH + ".ngram.txt"
    CoreDictionary = SafeJClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.CoreDictionary")
    CoreBiGramTableDictionary = SafeJClass('com.hankcs.hanlp.dictionary.CoreBiGramTableDictionary')
    ViterbiSegment = JClass('com.hankcs.hanlp.seg.Viterbi.ViterbiSegment')
    MODEL_PATH = "123"
    HanLP.Config.CoreDictionaryPath = MODEL_PATH + ".txt"
    HanLP.Config.BiGramDictionaryPath = MODEL_PATH + ".ngram.txt"
    sent = "秦机和科技"
    wordnet = build_wordnet(sent, CoreDictionary.trie)
    print(viterbi(wordnet))