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Tensorflow源码解析1 – 内核架构和源码结构
带你深入AI（1） - 深度学习模型训练痛点及解决方法
自然语言处理1 – 分词
自然语言处理2 – jieba分词用法及原理
自然语言处理3 – 词性标注
自然语言处理4 – 句法分析
自然语言处理5 – 词向量
自然语言处理6 – 情感分析
1 概述
上篇文章我们分析了自然语言处理，特别是中文处理中，分词的几个主要难点。为了解决这些难点，我们提出了基于字符串匹配的算法和基于统计的分词算法。针对当前的几种分词引擎，我们对其分词准确度和速度进行了评估。jieba分词作为一个开源项目，在准确度和速度方面均不错，是我们平时常用的分词工具。本文将对jieba分词的使用方法以及原理进行讲解，便于我们在理解jieba分词原理的同时，加深对前文讲解的分词难点和算法的理解。
2 jieba分词用法
jieba分词是一个开源项目，地址为https://github.com/fxsjy/jieba。它在分词准确度和速度方面均表现不错。其功能和用法如下。
2.1 分词
支持三种分词模式
- 精确分词，试图将句子最精确的切开，适合文本分析
- 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义
- 搜索引擎模式，在精确模式基础上，对长词进行再次切分，提高recall，适合于搜索引擎。
# encoding=utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))
输出为
【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)
【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
2.2 添加自定义词典
主要是为了解决新词问题，jieba分词基于HMM算法会自动识别新词，但用户如果能直接给出新词，则准确率会更高。
使用起来很简单，我们先创建一个文件，比如user_dict.txt，其中每一行代表一个新词，分别为词语，词频，词性。如下：
创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz
台中
然后在代码中分词前，加载这个自定义词典即可。
jieba.load_userdict("user_dict.txt")
加载自定义词典的分词效果：
之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /
加载自定义词库后： 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 /
2.3 调整词典
# 1 使用del_word()使得某个词语不会出现
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中将/出错/。
>>> jieba.del_word("中将")
>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
如果/放到/post/中/将/出错/。
# 2 使用add_word()添加新词到字典中
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开
>>> jieba.add_word("台中")
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开
# 3 使用suggest_freq()调整某个词语的词频，使得其在设置的词频高是能分出，词频低时不能分出
>>> jieba.suggest_freq('台中', True)
69
>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开
2.4 关键词提取
关键词提取，将文本中最能表达文本含义的词语抽取出来，有点类似于论文的关键词或者摘要。关键词抽取可以采取：
- 有监督学习：文本作为输入，关键词作为标注，进行训练得到模型。此方法难点在于需要大量人工标注
- 无监督学习：先抽取出候选词，对每个候选词打分，取出前K个分值高的作为最后的关键词。jieba分词实现了基于TF-IDF和基于TextRank的关键词抽取算法。
基于TF-IDF的关键词抽取算法，目标是获取文本中词频高，也就是TF大的，且语料库其他文本中词频低的，也就是IDF大的。这样的词可以作为文本的标志，用来区分其他文本。
from jieba import analyse
# 引入TF-IDF关键词抽取接口
tfidf = analyse.extract_tags
# 原始文本
text = "线程是程序执行时的最小单位，它是进程的一个执行流，\
是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，\
线程间共享进程的所有资源，每个线程有自己的堆栈和局部变量。\
线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\
同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"
# 基于TF-IDF算法进行关键词抽取
keywords = tfidf(text)
print "keywords by tfidf:"
# 输出抽取出的关键词
for keyword in keywords:
print keyword + "/",
# 输出为：
keywords by tfidf:
线程/ CPU/ 进程/ 调度/ 多线程/ 程序执行/ 每个/ 执行/ 堆栈/ 局部变量/ 单位/ 并发/ 分派/ 一个/ 共享/ 请求/ 最小/ 可以/ 允许/ 分配/
__基于TextRank的关键词抽取算法__步骤为，
- 先将文本进行分词和词性标注，将特定词性的词（比如名词）作为节点添加到图中。
- 出现在一个窗口中的词语之间形成一条边，窗口大小可设置为2~10之间，它表示一个窗口中有多少个词语。
- 对节点根据入度节点个数以及入度节点权重进行打分，入度节点越多，且入度节点权重大，则打分高。
- 然后根据打分进行降序排列，输出指定个数的关键词。
from jieba import analyse
# 引入TextRank关键词抽取接口
textrank = analyse.textrank
# 原始文本
text = "线程是程序执行时的最小单位，它是进程的一个执行流，\
是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，\
线程间共享进程的所有资源，每个线程有自己的堆栈和局部变量。\
线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\
同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"
print "\nkeywords by textrank:"
# 基于TextRank算法进行关键词抽取
keywords = textrank(text)
# 输出抽取出的关键词
for keyword in keywords:
print keyword + "/",
# 输出为：
keywords by textrank:
线程/ 进程/ 调度/ 单位/ 操作/ 请求/ 分配/ 允许/ 基本/ 共享/ 并发/ 堆栈/ 独立/ 执行/ 分派/ 组成/ 资源/ 实现/ 运行/ 处理/
2.5 词性标注
利用jieba.posseg模块来进行词性标注，会给出分词后每个词的词性。词性标示兼容ICTCLAS 汉语词性标注集，可查阅网站https://www.cnblogs.com/chenbjin/p/4341930.html
>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")
>>> for word, flag in words:
... print('%s %s' % (word, flag))
...
我 r # 代词
爱 v # 动词
北京 ns # 名词
天安门 ns # 名词
2.6 并行分词
将文本按行分隔后，每行由一个jieba分词进程处理，之后进行归并处理，输出最终结果。这样可以大大提高分词速度。
jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式
2.7 Tokenize：返回词语在原文的起止位置
result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
# 输出为
word 永和 start: 0 end:2
word 服装 start: 2 end:4
word 饰品 start: 4 end:6
word 有限公司 start: 6 end:10
2.8 延迟加载机制
jieba采用延迟加载方式，import jieba 时不会立刻加载jieba词典，使用时才开始加载。如果想提前加载和初始化，可以手动触发
import jieba
jieba.initialize() # 手动初始化（可选）
3 jieba分词源码结构
我们分词的jieba源码版本为0.39。代码结构如下
主要的模块如下
- 基本API的封装，在Tokenizer类中，相当于一个外观类。如cut del_word add_word enable_parallel initialize 等
- 基于字符串匹配的分词算法，包含一个很大很全的词典，即dict.txt文件
- 基于统计的分词算法，实现了HMM隐马尔科夫模型。jieba分词使用了字符串分词和统计分词，结合了二者的优缺点。
- 关键词提取，实现了TFIDF和TextRank两种无监督学习算法
- 词性标注，实现了HMM隐马尔科夫模型和viterbi算法
4 jieba分词原理分析
jieba分词综合了基于字符串匹配的算法和基于统计的算法，其分词步骤为
- 初始化。加载词典文件，获取每个词语和它出现的词数
- 切分短语。利用正则，将文本切分为一个个语句，之后对语句进行分词
- 构建DAG。通过字符串匹配，构建所有可能的分词情况的有向无环图，也就是DAG
- 构建节点最大路径概率，以及结束位置。计算每个汉字节点到语句结尾的所有路径中的最大概率，并记下最大概率时在DAG中对应的该汉字成词的结束位置。
- 构建切分组合。根据节点路径，得到词语切分的结果，也就是分词结果。
- HMM新词处理：对于新词，也就是dict.txt中没有的词语，我们通过统计方法来处理，jieba中采用了HMM隐马尔科夫模型来处理。
- 返回分词结果：通过yield将上面步骤中切分好的词语逐个返回。yield相对于list，可以节约存储空间。
4.1 初始化
词典是基于字符串匹配的分词算法的关键所在，决定了最终分词的准确度。jieba词典dict.txt是jieba作者采集了超大规模的语料数据，统计得到的。有5M，包含349,046条词语。每一行对应一个词语，包含词语 词数 词性三部分。如下
凤凰寺 22 ns
凤凰山 311 ns
凤凰岭 15 ns
凤凰岭村 2 ns
凤凰木 3 ns
初始化时，先加载词典文件dict.txt，遍历每一行，生成词语-词数的键值对和总词数，并将生成结果保存到cache中，下次直接从cache中读取即可。代码如下，删除了无关的log打印。只需要看关键节点代码即可，不提倡逐行逐行阅读代码，最重要的是理解代码执行的主要流程和关键算法。
def initialize(self, dictionary=None):
# 获取词典路径
if dictionary:
abs_path = _get_abs_path(dictionary)
if self.dictionary == abs_path and self.initialized:
return
else:
self.dictionary = abs_path
self.initialized = False
else:
abs_path = self.dictionary
with self.lock:
try:
with DICT_WRITING[abs_path]:
pass
except KeyError:
pass
if self.initialized:
return
# 获取cache_file
default_logger.debug("Building prefix dict from %s ..." % (abs_path or 'the default dictionary'))
t1 = time.time()
if self.cache_file:
cache_file = self.cache_file
# default dictionary
elif abs_path == DEFAULT_DICT:
cache_file = "jieba.cache"
# custom dictionary
else:
cache_file = "jieba.u%s.cache" % md5(
abs_path.encode('utf-8', 'replace')).hexdigest()
cache_file = os.path.join(
self.tmp_dir or tempfile.gettempdir(), cache_file)
# prevent absolute path in self.cache_file
tmpdir = os.path.dirname(cache_file)
# 加载cache_file
load_from_cache_fail = True
if os.path.isfile(cache_file) and (abs_path == DEFAULT_DICT or
os.path.getmtime(cache_file) > os.path.getmtime(abs_path)):
try:
with open(cache_file, 'rb') as cf:
self.FREQ, self.total = marshal.load(cf)
load_from_cache_fail = False
except Exception:
load_from_cache_fail = True
# cache_file不存在或者加载失败时，加载原始词典
if load_from_cache_fail:
wlock = DICT_WRITING.get(abs_path, threading.RLock())
DICT_WRITING[abs_path] = wlock
with wlock:
# 加载原始词典，得到每个词与其词数的键值对，以及总词数。单个词数除以总词数，即可计算词频
self.FREQ, self.total = self.gen_pfdict(self.get_dict_file())
try:
# 保存加载的原始词典到cache_file中
fd, fpath = tempfile.mkstemp(dir=tmpdir)
with os.fdopen(fd, 'wb') as temp_cache_file:
marshal.dump(
(self.FREQ, self.total), temp_cache_file)
_replace_file(fpath, cache_file)
except Exception:
try:
del DICT_WRITING[abs_path]
except KeyError:
pass
self.initialized = True
# 加载原始词典
def gen_pfdict(self, f):
lfreq = {}
ltotal = 0
f_name = resolve_filename(f)
# 遍历词典每一行，一行包含一个词，词数，以及词性
for lineno, line in enumerate(f, 1):
try:
line = line.strip().decode('utf-8')
# 取出词语和它的词数
word, freq = line.split(' ')[:2]
freq = int(freq)
# 将词语和它的词数构造成键值对
lfreq[word] = freq
# 计算总词数，这个是为了以后计算某个词的词频，词频越大，则改词出现的概率越大
ltotal += freq
# 遍历词语中的每个字，如果该字没有出现在词典中，则建立其词语-词数键值对，词数设置为0
for ch in xrange(len(word)):
wfrag = word[:ch + 1]
if wfrag not in lfreq:
lfreq[wfrag] = 0
except ValueError:
raise ValueError(
'invalid dictionary entry in %s at Line %s: %s' % (f_name, lineno, line))
f.close()
# 返回词语-词数的键值对，以及总词数
return lfreq, ltotal
初始化可以简单理解为，读取词典文件，构建词语-词数键值对，方便后面步骤中查词典，也就是字符串匹配。
4.2. 切分短语
使用汉字正则，切分出连续的汉字和英文字符，形成一段段短语。可以理解为以空格 逗号 句号为分隔，将输入文本切分为一个个短语，之后会基于一个个短语来分词。代码如下
def cut(self, sentence, cut_all=False, HMM=True):
# 编码转换，utf-8或gbk
sentence = strdecode(sentence)
# 根据是否全模式，以及是否采用HMM隐马尔科夫，来设置正则re_han re_skip，以及cut_block
if cut_all:
re_han = re_han_cut_all
re_skip = re_skip_cut_all
else:
re_han = re_han_default
re_skip = re_skip_default
if cut_all:
cut_block = self.__cut_all
elif HMM:
cut_block = self.__cut_DAG
else:
cut_block = self.__cut_DAG_NO_HMM
# 将输入文本按照空格 逗号 句号等字符进行分割，生成一个个语句子串
blocks = re_han.split(sentence)
# 遍历语句子串
for blk in blocks:
if not blk:
continue
if re_han.match(blk):
# 对语句进行分词
for word in cut_block(blk):
yield word
else:
tmp = re_skip.split(blk)
for x in tmp:
if re_skip.match(x):
yield x
elif not cut_all:
for xx in x:
yield xx
else:
yield x
- 首先进行将语句转换为UTF-8或者GBK。
- 然后根据用户指定的模式，设置cut的真正实现。
- 然后根据正则，将输入文本分为一个个语句。
- 最后遍历语句，对每个语句单独进行分词。
4.3 构建DAG
下面我们来分析默认模式，也就是精确模式下的分词过程。先来看__cut_DAG方法。
def __cut_DAG(self, sentence):
# 得到语句的有向无环图DAG
DAG = self.get_DAG(sentence)
# 动态规划，计算从语句末尾到语句起始，DAG中每个节点到语句结束位置的最大路径概率，以及概率最大时节点对应词语的结束位置
route = {}
self.calc(sentence, DAG, route)
x = 0
buf = ''
N = len(sentence)
while x < N:
# y表示词语的结束位置，x为词语的起始位置
y = route[x][1] + 1
# 从起始位置x到结束位置y，取出一个词语
l_word = sentence[x:y]
if y - x == 1:
# 单字，一个汉字构成的一个词语
buf += l_word
else:
# 多汉字词语
if buf:
if len(buf) == 1:
yield buf
buf = ''
else:
if not self.FREQ.get(buf):
# 词语不在字典中，也就是新词，使用HMM隐马尔科夫模型进行分割
recognized = finalseg.cut(buf)
for t in recognized:
yield t
else:
for elem in buf:
yield elem
buf = ''
yield l_word
# 该节点取词完毕，跳到下一个词语的开始位置
x = y
# 通过yield，逐词返回上一步切分好的词语
if buf:
if len(buf) == 1:
yield buf
elif not self.FREQ.get(buf):
recognized = finalseg.cut(buf)
for t in recognized:
yield t
else:
for elem in buf:
yield elem
主体步骤如下
- 得到语句的有向无环图DAG
- 动态规划构建Route，计算从语句末尾到语句起始，DAG中每个节点到语句结束位置的最大路径概率，以及概率最大时节点对应词语的结束位置
- 遍历每个节点的Route，组装词语组合。
- 如果词语不在字典中，也就是新词，使用HMM隐马尔科夫模型进行分割
- 通过yield将词语逐个返回。
下面我们来看构建DAG的过程。先遍历一个个切分好的短语，对这些短语来进行分词。首先要构建短语的有向无环图DAG。查词典进行字符串匹配的过程中，可能会出现好几种可能的切分方式，将这些组合构成有向无环图，如下图所示
可以看到，构成了两条路径：
- 有意/见/分歧
- 有/意见/分歧
DAG中记录了某个词的开始位置和它可能的结束位置。开始位置作为key，结束位置是一个list。比如位置0的DAG表达为
{0: [1, 2]}, 也就是说0位置为词的开始位置时，1，2位置都有可能是词的结束位置。上面语句的完整DAG为
{
0: [1, 2],
1: [2, 3],
2: [3],
3: [4, 5],
4: [5]
}
DAG构建过程的代码如下：
# 获取语句的有向无环图
def get_DAG(self, sentence):
self.check_initialized()
DAG = {}
N = len(sentence)
for k in xrange(N):
tmplist = []
i = k
frag = sentence[k]
while i < N and frag in self.FREQ:
if self.FREQ[frag]:
tmplist.append(i)
i += 1
frag = sentence[k:i + 1]
if not tmplist:
tmplist.append(k)
DAG[k] = tmplist
return DAG
4.4 构建节点最大路径概率，以及结束位置
中文一般形容词在前面，而相对来说更关键的名词和动词在后面。考虑到这一点，jieba中对语句，从右向左反向计算路径的最大概率，这个类似于逆向最大匹配。每个词的概率 = 字典中该词的词数 / 字典总词数。对于上图构建每个节点的最大路径概率的过程如下：
p(5)= 1,
p(4)= max(p(5) * p(4->5)),
p(3)= max(p(4) * p(4->5), p(5) * p(3->5)), # 对于节点3，他有3->4, 3->5两条路径，我们取概率最大的路径作为节点3的路径概率，并记下概率最大时节点3的结束位置
p(2) = max(p(3) * p(2->3))
p(1) = max(p(2) * p(1->2), p(3) * p(1->3))
p(0) = max(p(1) * p(0->1), p(2) * p(0->2))
对应代码如下
def calc(self, sentence, DAG, route):
N = len(sentence)
route[N] = (0, 0)
logtotal = log(self.total)
for idx in xrange(N - 1, -1, -1):
# route[idx] = (该汉字到最后一个汉字的最大路径概率， 最大路径概率时该汉字对应的词语结束位置)
# 遍历DAG中该汉字节点的结束位置，也就是DAG[idx]，计算idx到x之间构成的词语的概率，然后乘以x到语句结束位置的最大概率，即可得到idx到语句结束的路径最大概率
route[idx] = max((log(self.FREQ.get(sentence[idx:x + 1]) or 1) - logtotal + route[x + 1][0], x) for x in DAG[idx])
4.5 构建切分组合
从节点0开始，按照步骤4中构建的最大路径概率以及结束位置，取出节点0的结束位置，构成词语。如果是单字词语，则直接通过yield返回。如果词语在字典中，也直接通过yield返回。如果词语不在字典中，也就是新词，则需要通过HMM隐马尔科夫模型来分割。节点0处理完毕，则跳到下一个词语的开始处进行处理，直至到达语句末尾。
代码参见__cut_DAG()，也就是主体流程代码。
4.6 HMM新词处理
对于新词，也就是dict.txt中没有的词语，我们通过统计方法来处理，jieba中采用了HMM隐马尔科夫模型。回顾下HMM的五要素：观测序列，隐藏序列，发射概率，起始概率，转移概率。由这五大要素可以对我们的短语建模。
- 观测序列：语句本身，我们能看见的
- 隐藏序列：由BMES构成的分词标注序列，上篇文章详细讲解了的。每个汉字可以由BMES来进行标注，B表示词语的开始，M词语中间，E词语结束，S单字词语。比如“有意见分歧”对应的标注有两种，为SBEBE和BESBE，分别对应分词序列“有/意见/分歧”和“有意/见/分歧”。
- 发射概率：隐藏值到观测值的概率，比如S是汉字“有”的概率。
- 起始概率：隐藏值起始概率，起始只能是B或者S，通过语料大规模训练可以得到B和S作为起始的概率。结果为{‘B’: 0.769, ‘E’: 0, ‘M’: 0, ‘S’: 0.231}，可见起始为B的概率要远大于S，这也符合我们通常情况。
- 转移概率：隐藏值之间转移的概率，比如B->E, 表示为P(E|B), B->M, 表示为p(M|B)
通过语料大规模训练，可以得到发射概率，起始概率和转移概率。通过viterbi算法，可以得到概率最大的隐藏序列，也就是 BEMS标注序列，通过BEMS就可以对语句进行分词了。我们观察发现，新词被分成二字词语的概率很大。
转移概率在prob_trans.py中，如下
P={'B': {'E': -0.510825623765990, 'M': -0.916290731874155}, # exp后为概率，此处为{'E': 0.6, 'M': 0.4}
'E': {'B': -0.5897149736854513, 'S': -0.8085250474669937},
'M': {'E': -0.33344856811948514, 'M': -1.2603623820268226},
'S': {'B': -0.7211965654669841, 'S': -0.6658631448798212}}
起始概率在prob_start.py中，如下
P={'B': -0.26268660809250016,
'E': -3.14e+100,
'M': -3.14e+100,
'S': -1.4652633398537678}
# exp后为概率，此处为{'B': 0.769, 'E': 0, 'M': 0, 'S': 0.231}
隐马尔科夫模型处理代码主要为
# 通过HMM隐马尔科夫模型获取语句的BEMS序列标注，并通过它来进行分词
def __cut(sentence):
global emit_P
# 通过viterbi算法和start_P, trans_P, emit_P三个训练好的概率，得到语句对应的BEMS序列标注
prob, pos_list = viterbi(sentence, 'BMES', start_P, trans_P, emit_P)
begin, nexti = 0, 0
# 得到分词结果。根据上面得到pos_list, 也就是语句对应的BEMS序列，来对原始语句进行分词。
for i, char in enumerate(sentence):
pos = pos_list[i]
if pos == 'B':
# 词语开始
begin = i
elif pos == 'E':
# 词语结束，可以根据begin开始位置来返回分词词语了
yield sentence[begin:i + 1]
nexti = i + 1
elif pos == 'S':
# 单字词语，直接返回
yield char
nexti = i + 1
# 理论上不会走到下面这儿，只是以防万一
if nexti < len(sentence):
yield sentence[nexti:]
viterbi算法的代码如下
# 通过viterbi算法，由观测序列，也就是语句，来得到隐藏序列，也就是BEMS标注序列
# obs为语句，states为"BEMS"四种状态，
# start_p为起始概率, trans_p为转移概率, emit_p为发射概率，三者通过语料训练得到
def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p):
V = [{}] # 每个汉字的每个BEMS状态的最大概率。
path = {} # 分词路径
# 初始化每个state，states为"BEMS"
for y in states:
V[0][y] = start_p[y] + emit_p[y].get(obs[0], MIN_FLOAT)
path[y] = [y]
# 逐字进行处理
for t in xrange(1, len(obs)):
V.append({})
newpath = {}
# 遍历每个状态
for y in states:
# 得到某状态到某个字的发射概率
em_p = emit_p[y].get(obs[t], MIN_FLOAT)
# 计算前一个状态到本状态的最大概率和它的前一个状态
(prob, state) = max(
[(V[t - 1][y0] + trans_p[y0].get(y, MIN_FLOAT) + em_p, y0) for y0 in PrevStatus[y]])
# 将该汉字下的某状态（BEMS）的最大概率记下来
V[t][y] = prob
# 记录状态转换路径
newpath[y] = path[state] + [y]
path = newpath
# 尝试合并ES两种状态，因为ES经常可以组成一个完整词语
(prob, state) = max((V[len(obs) - 1][y], y) for y in 'ES')
# 返回语句的BEMS序列
return (prob, path[state])
4.7 返回分词结果
通过yield将上面步骤中切分好的词语逐个返回。yield相对于list，可以节约存储空间。
5 总结
jiaba分词是一款十分优秀的开源分词引擎，它结合了基于字符串匹配的算法和基于统计的算法。使用最大概率路径动态规划算法，进行字符串匹配，可以在分词速度快的同时，保持较高的分词精度。使用HMM隐马尔科夫模型对新词进行分词，可以有效解决字符串匹配无法识别新词的难点。阅读它的源码有利于我们加深对分词难点和算法的理解，也能加深对HMM隐马尔卡尔模型这种常用的机器学习算法的理解。
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