ICTCLAS 分词系统研究1

该分词系统的主要是思想是先通过CHMM(层叠形马尔可夫模型)进行分词,通过分层,既增加了分词的准确性,又保证了分词的效率.共分五层,如下图一所示:




基本思路:先进行原子切分,然后在此基础上进行N-最短路径粗切分,找出前N个最符合的切分结果,生成二元分词表,然后生成分词结果,接着进行词性标注并完成主要分词步骤.

下面是对源代码的主要内容的研究：

１.首先，ICTCLAS分词程序首先调用CICTCLAS_WinDlg::OnBtnRun()开始程序的执行.并且可以从看出它的处理方法是把源字符串分段处理。并且在分词前，完成词典的加载过程，即生成m_ICTCLAS对象时调用构造函数完成词典库的加载。关于词典结构的分析，请参加分词系统研究（二）。

1. void CICTCLAS_WinDlg::OnBtnRun()
   
2. {
   
3.         ......
   
4.         //在此处进行分词和词性标记
   
5.         if(!m_ICTCLAS.ParagraphProcessing((char *)(LPCTSTR)m_sSource,sResult))
   
6.                 m_sResult.Format("错误：程序初始化异常！");
   
7.         else
   
8.                 m_sResult.Format("%s",sResult);//输出最终分词结果
   
9.         ......
   
10. }

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２.在OnBtnRun()方法里面调用分段分词处理方法bool CResult::ParagraphProcessing(char *sParagraph,char *sResult)完成分词的整个处理过程，包括分词的词性标注.其中第一个参数为源字符串，第二个参数为分词后的字符串.在这两个方法中即完成了整个分词处理过程，下面需要了解的是在此方法中，如何调用其它方法一步步按照上图所示的分析框架完成分词过程.为了简单起见，我们先不做未登录词的分析。

1. // Paragraph Segment and POS Tagging
   
2. bool CResult::ParagraphProcessing(char *sParagraph,char *sResult)
   
3. {
   
4.         ........
   
5.         Processing(sSentence,1); //Processing and output the result of current sentence.
   
6.         Output(m_pResult[0],sSentenceResult,bFirstIgnore); //Output to the imediate result
   
7.         .......
   
8. }

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３.主要的分词处理是在Processing()方法里面发生的，下面我们对它进行进一步的分析.

1. bool CResult::Processing(char *sSentence,unsigned int nCount)
   
2. {
   
3.         ......
   
4.         //进行二叉分词
   
5.         m_Seg.BiSegment(sSentence,         m_dSmoothingPara,m_dictCore,m_dictBigram,nCount);
   
6.         ......
   
7.         //在此处进行词性标注
   
8.         m_POSTagger.POSTagging(m_Seg.m_pWordSeg[nIndex],m_dictCore,m_dictCore);
   
9.         ......
   
10. }

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４.现在我们先不管词性标注，把注意力集中在二叉分词上，因为这个是分词的两大关键步骤的第一步


转自：张新波博客

这....C ?

那个谁 发表于 2011-9-14 12:24
这....C ?

e, 这是C