改进分词速度

一、更改存储特征值的数据结构

二、缩短对语料库的遍历时间（对语料库的预处理）

三、先将所有的特征值保存到数据库中

改进分词的准确度

实验项目和结果截图

实验项目

保存特征值时采用多层嵌套（多特征多嵌套-34.9秒）

保存特征值时不采用多层嵌套（仅特征四少嵌套-32.73秒）

缩短对语料库的遍历时间（语料库预处理-4.24秒）

将所有的特征值保存到数据库后（最快-0.04秒）

“人机耦合”提高分词准确度（0.04秒）

基于条件随机场模型的中文分词实现：基于条件随机场模型的中文分词实现（Python中文分词）_条件随机场实现中文分词_admiz的博客-CSDN博客

改进分词速度

一、更改存储特征值的数据结构

在保存征值时，我们可以用字典、列表等数据结构来对结果保存。经过多次对不同数据结构的测试，发现在字典内嵌套的层数越多，遍历的速度越慢。针对特征四的所有结果中……

最慢的是形如： {'希': {'B': {'前': {' '长':0 }, '后': {'望': 0}}, 'M': {'前': {'阎': 0 }, '后': {'军': 0}}, 'E': {'前': {'里': 0}, '后': {'在': 0}}, 'S': {'前': {'几': 0}, '后': {'一': 0}}}的三四层嵌套字典。（该字典dict的用法：寻找“希”字在“B” 状态时前面为“长”的概率是多少时输入dict[‘希’][‘B’][‘前’][‘长’]即可找到相应的数据。）

最快的是形如： {'希': {'腊': [1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], '希': [0.3, 0.6, 0.6, 0.3, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]}, '腊': {'希': [0.0, 0.0, 0.034, 0.034, 0.965, 0.965, 0.0, 0.0]}} 该字典dict的用法：寻找“希”字在“B”状态时前面为“腊”的概率是多少时输入dict[‘希’][‘腊’][0]，寻找“希”字在“B”状态时后面为“腊”的概率是多少时输入dict[‘希’] [‘腊’] [1]，寻找“希”字在“M”状态时前面为“腊”的概率是多少时输入dict[‘希’] [‘腊’] [2],以此类推……）

同时我们也发现字典内的字越少，遍历越快，所以在遍历时可以加个判断来筛选出有用的数据，不添加没用的数据到列表中。

综上所述，当采用嵌套层数越少的数据结构，并只把有用的数据保存到数据结构中，分词速度能有一定的提升。

二、缩短对语料库的遍历时间（对语料库的预处理）

在针对某字寻找特征二时，需要遍历一遍语料库来寻找该字的所有状态来求得需要的概率，特征三、特征四同理。而语料库有四百多万个字，当要寻找多个字的所有特征值时，约等于需要遍历三遍[（分词列表的长度数）x（四百多万）]个字，若分词列表内有十个字则需要遍历三次四千万多字。

为缩短对语料库的遍历时间，可以对语料库进行精准的删减。通过对特征二、特征三、特征四的理解，我们得知特征二只针对分词列表内的字，特征三针对分词列表内的字以及其下一个字，特征四针对分词列表内的字以及它的上一个字和下一个字。

至此我们可以知道，如果一个语料库能解决计算特征四的问题，那么这个语料库也能解决计算出特征二、特征三的问题。

生成所需语料库的步骤：

（1）打开并读取语料库

wordFile=open("msr_training.utf8.ic",'r',encoding='utf-8')
wordFeedInit=wordFile.readlines() #[0]=字 [2]=标注
wordFile.close
wordFeedLen=len(wordFeedInit)

（2）获取分词内容（列表）

str1=input("请输入要分词的字符串:")

（3）保存分词列表内每个字及它的上下字的数据

wordFeed = [ ]  #用来储存所需语料库
for i in range(1,wordFeedLen-1):if wordFeedInit[i][0] in str1:key1=[wordFeedInit[i-1],wordFeedInit[i],wordFeedInit[i+1]]wordFeed.extend(key1)
wordFeedLen=len(wordFeed)

三、先将所有的特征值保存到数据库中

即使是精准地缩短了语料库的长度，但在整个程序的运行时间里，大部分时间基本都用在了遍历上。为了不遍历语料库，我们可以先将所有的特征值写入到数据库中，在程序运行时不再需要遍历语料库来求特征值，只需要通过数据库查询语句即可找到所需的值,这样一来，获取特征值的时间几乎可以忽略，十个字的分词只需50毫秒左右。

为方便后期调用数据库，这里采用Python自带的轻量级数据库—SQLite。

将语料库中的所有字的特征值写入到数据库的方法：

（1）找出所有字（约5100个字）

words=[]
for i in range(wordFeedLen):if wordFeed[i][0] not in words :words.append(wordFeed[i][0])

（2）寻找words列表内每个字的特征值

步骤同中文分词实现的特征学习，此处省略。

（3）将数据插入数据库中（以特征四为例）

con = sqlite3.connect('charaD.db') #创建或连接数据库
conn = con.cursor()
for i in range(0,len(words)):i=words[i]a=charDJudge(i)conn.execute('''CREATE TABLE ''' + i +\'''(WORD char(10) PRIMARY KEY   ,B0          REAL    ,B1          REAL    ,M0          REAL    ,M1          REAL    ,E0          REAL    ,E1          REAL    ,S0          REAL    ,S1          REAL    );''')cmdCharaDInit="INSERT INTO "+ i +\
"(WORD,B0,B1,M0,M1,E0,E1,S0,S1) VALUES ('字', 1,1,1,1 )"for key in a:wordCharaD="'"+key+"'"+','+str(a[key][0])+','+str(a[key][1])+','+str(a[key][2])+','+\
str(a[key][3])+','+str(a[key][4])+','+str(a[key][5])+','+str(a[key][6])+','+str(a[key][7])cmdCharaD=cmdCharaDInit.replace( "'字', 1,1,1,1" , wordCharaD)conn.execute(cmdCharaD)con.commit()
con.close()

（4）查询数据的操作（以查询特征四中间的字为例）：

conD = sqlite3.connect('charaD.db')
def  charaD(testWord):cursorD = conD.cursor()cmdDInit="SELECT * FROM wordTab WHERE WORD=='字';"testDict = { }testDict=setDict3(testWord)for i in range(0,len(testWord)):cmdD=cmdDInit.replace('wordTab',testWord[i])
#查询第二个字到倒数第二个字elif i>0 and i<len(testWord)-1:cmdD=cmdD.replace('字',testWord[i+1])cursorD =conD.execute(cmdD)for it in cursorD:testDict[testWord[i]]['B'][testWord[i+1]]=[it[1],it[2]]testDict[testWord[i]]['M'][testWord[i+1]]=[it[3],it[4]]testDict[testWord[i]]['E'][testWord[i+1]]=[it[5],it[6]]testDict[testWord[i]]['S'][testWord[i+1]]=[it[7],it[8]]cmdD=cmdD.replace('字',testWord[i-1])cursorD =conD.execute(cmdD)for it in cursorD:    testDict[testWord[i]]['B'][testWord[i-1]]=[it[1],it[2]]testDict[testWord[i]]['M'][testWord[i-1]]=[it[3],it[4]]testDict[testWord[i]]['E'][testWord[i-1]]=[it[5],it[6]]testDict[testWord[i]]['S'][testWord[i-1]]=[it[7],it[8]]

改进分词的准确度

在提高了分词速度后，我们发现一些专有名词会被错误分开，如：“大数据”会被分为“大数”、 “据”，“搜索引擎”会被分为“搜索”、“ 引擎”，“人工智能”会被分为“人”、“工”、“智能”……

究其原因是因为语料库中不存在这些新词或专有名词等词，以及条件随机场分词是基于概率，存在着一定的误差。

为解决这个问题，我们可以从“先验知识”和“人机耦合”的角度出发，在分词前先人工输入哪些词是固定词语，再让程序在最后分词的时候留意这些固定词语，不去拆开这些固定词语，以此来提高准确度。

此方法和目前输入法的“个性化词库”有点类似。

不拆分固定词语的方法：

（1）人工输入固定词语

fixation=input("若有专有名词请输入该词，无则按回车:")if len(fixation)>1 :import refixaStr=testStringfixalist=[]for i in str1:fixalist.append(i)fixaWord=fixation

（2）通过正则表达式寻找固定词语在分词列表的位置

str=u'str1' .replace("str1",fixaStr)
word = u'固定'.replace('固定',fixaWord)
a = [m.start() for m in re.finditer(word, str)]

（3）将固定词语标记为“S”

a.reverse()
for i in a:end=i+len(fixaWord)del signList[i+1:end]signList[i][0]=fixaWordsignList[i][1]='S'

实验项目和结果截图

实验项目

完整的项目已上传到：蓝奏云链接已下线

或者：https://download.csdn.net/download/admiz/13132304

普通版内容：

数据库版内容，该程序已支持“人机耦合”：

保存特征值时采用多层嵌套（多特征多嵌套-34.9秒）

用户输入要分词的句子

针对分词句子的特征二

针对分词句子的特征三

针对分词句子的特征四（部分）：多层嵌套

针对分词句子的关系矩阵

分词结果

保存特征值时不采用多层嵌套（仅特征四少嵌套-32.73秒）

针对分词句子的特征四（部分）

分词结果

缩短对语料库的遍历时间（语料库预处理-4.24秒）

分词结果

将所有的特征值保存到数据库后（最快-0.04秒）

数据库内容如图，由于采用了SQLite来创建数据库，5130个表，近五十万条数据，只有62M。相同的数据存储至SqlServer、mysql中则需要500M左右，SQLite的优势不言而喻。

使用SQLiteSpy打开数据库，数据库内容（局部）：

项目内的“基于条件随机场的中文分词的实现(数据库+人机耦合版).py”，注释掉下图红框内容后运行即可。

分词结果

“人机耦合”提高分词准确度（0.04秒）

人工输入固定词语

分词结果

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二、缩短对语料库的遍历时间（对语料库的预处理）

三、先将所有的特征值保存到数据库中

改进分词的准确度

实验项目和结果截图

实验项目

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