IK分词器原理与原码分析 -

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IK分词器原理与原码分析

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分词器

分词器 IK 搜索引擎

引言

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/

已上传github，可访问：https://github.com/quentinxxz/Search/tree/master/IKAnalyzer2012FF_hf1_source/

词典

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：

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;	
    ……

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：

/**
	 * 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;
			}
		}

	}

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。

词语切分

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：

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;
     ……

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。

 /*
     * 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;
        }
    }

还有一个重要的结构就是词元链，声明如下

/**
 * Lexeme链（路径）
 */
class LexemePath extends QuickSortSet implements Comparable<LexemePath>

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。

	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);
			}
   ……
}

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。

歧义判断

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。

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…..

IKArbitrator有一个judge方法，对不同路径做了比较。

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。

其它说明

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。