Jieba分词包（三）——基于词频最大切分组合

    在前面，我们已经知道dict中所有的单词和词频信息已经存在了一个trie树中，并且需要分词的句子已经构建成了一个DAG图，构建的过程也运用了dict。那么这次我们来说如何基于每句话的DAG图，找到一个组合路径，使得该组合最合理（即打分最高）？

    我们直接针对Jieba分词的源代码来解释，其中已经有了很多注释：

def calc(sentence,DAG,idx,route):  #动态规划，计算最大概率的切分组合
	#输入sentence是句子，DAG句子的有向无环图
    N = len(sentence)  #句子长度
    route[N] = (0.0,'')
    for idx in xrange(N-1,-1,-1):  #和range用法一样，不过还是建议使用xrange
		#可以看出是从后往前遍历每个分词方式的

		#下面的FREQ保存的是每个词在dict中的频度得分，打分的公式是 log(float(v)/total)，其中v就是被打分词语的频数
		 #FREQ.get(sentence[idx:x+1],min_freq)表示，如果字典get没有找到这个key，那么我们就使用最后的frequency来做
		 #由于DAG中是以字典+list的结构存储的，所以确定了idx为key之外，
		 #仍然需要for x in DAG[idx]来遍历所有的单词结合方式（因为存在不同的结合方法，例如“国”，“国家”等）
		 #以（频度得分值，词语最后一个字的位置）这样的tuple保存在route中
        candidates = [ ( FREQ.get(sentence[idx:x+1],min_freq) + route[x+1][0] , x ) for x in DAG[idx] ]
        route[idx] = max(candidates)

    整体的思路就是使用动态规划方法，从后往前遍历，选择一个频度得分最大的一个切分组合。

    那么可能会问为何是从后往前实现动态规划呢？因为汉语句子的重心经常落在后面, 就是落在右边, 因为通常情况下形容词太多, 后面的才是主干, 因此, 从右往左计算, 正确率要高于从左往右计算, 这个类似于逆向最大匹配！

  http://ddtcms.com/blog/archive/2013/2/4/69/jieba-fenci-suanfa-lijie/

  http://blog.csdn.net/rav009/article/details/12310077

Jieba分词包（三）——基于词频最大切分组合