dspam词法分析-链式分割

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原创最新推荐文章于 2026-03-01 00:21:09 发布 144 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

转http://www.extmail.org/forum/thread-21828-1-1.html
基于贝叶斯网络的二元语法中文分词模型
w2|w1就是w1出现的情况下w2出现的概率
跟顺序有关系



一、声明：
本文源自翻译Dspam的技术文档，如其他个人、第三方网站或媒体报刊等需转载全文或节选，为支持我们的工作，请务必注明如下信息：

文档所有者：ExtmailDevTeam;
文章原始出处：http://www.extmail.org/forum/thread-21828-1-1.html
项目首页：http://www.extmail.org
如果因此而给您带来麻烦，请您原谅，谢谢合作；
发布本文的初衷，是为了提高大家对Dspam分词技术的了解；
感谢Stevan Bajić提供的支持；
文章的OSB、SBPH 备注 部分摘自 谭营、朱元春 的 "反垃圾电子邮件方法研究"

备注：关于“Token”的一些解释
Tokenizer 分词器，通过逐字符的分析输入流进行词法分析
token ：令牌
tokenize ：令牌化
tokenizer ：令牌解析器
token ：标记
tokenize ：标记解析 或 解析标记
tokenizer ：标记解析器

现在要解释tokenizers如何创建令牌/模式，这样做是因为我希望新的用户不要多次问同一个问题。我只解释相关的令牌生成部分。Dspam 的使用算法超出了本文的范围。Dspam产生不同的tokens，这取决于你所选用的tokenizer。


二、Dspam的几种分词技术

1、WORD
Tokenizer 将词分成单个单词。

例如文本："Heute Abend war ich mit meiner Freundin im Kino und habe viel gelacht "将分成为：
1、 Heute
2、 Abend
3、 war
4、 ich
5、 mit
6、 meiner
7、 Freundin
8、 im
9、 Kino
10、und
11、habe
12、viel
13、gelacht

DSPAM将为每个单词创建tokens：
* TOKEN: 'Heute' CRC: 6716984897371635712
* TOKEN: 'Abend' CRC: 6670531613365895168
* TOKEN: 'war' CRC: 4772677679197454336
* TOKEN: 'ich' CRC: 6329956816985784320
* TOKEN: 'mit' CRC: 5158417007107899392
* TOKEN: 'meiner' CRC: 4773009072114954240
* TOKEN: 'Freundin' CRC:13580161102417572361
* TOKEN: 'im' CRC: 5811385145726337024
* TOKEN: 'Kino' CRC: 6035516550826426368
* TOKEN: 'und' CRC: 6670506629311496192
* TOKEN: 'habe' CRC: 6712962585043402752
* TOKEN: 'viel' CRC: 5844870173739188224
* TOKEN: 'gelacht' CRC: 5158829993465032208


2、CHAIN
Tokenizer CHAIN 分散同样的信息为（+ = 组合词）：

例如文本："Heute Abend war ich mit meiner Freundin im Kino und habe viel gelacht "
1、 Heute+Abend
2、 Abend+war
3、 war+ich
4、 ich+mit
5、 mit+meiner
6、 meiner+Freundin
7、 Freundin+im
8、 im+Kino
9、 Kino+und
10、und+habe
11、habe+viel
12、viel+gelacht 

DSPAM将为每个chain创建tokens：
* TOKEN: 'Heute+Abend' CRC: 9299536586222406967
* TOKEN: 'Abend+war' CRC: 5205867775940263209
* TOKEN: 'war+ich' CRC: 6329956649787979024
* TOKEN: 'ich+mit' CRC: 5158416839735805488
* TOKEN: 'mit+meiner' CRC: 9567822050683308311
* TOKEN: 'meiner+Freundin' CRC:11339548565549479056
* TOKEN: 'Freundin+im' CRC: 7816109150855533158
* TOKEN: 'im+Kino' CRC: 6035516551245899312
* TOKEN: 'Kino+und' CRC: 3139684354012378707
* TOKEN: 'und+habe' CRC: 2029218973535212134
* TOKEN: 'habe+viel' CRC:15552379170419714363
* TOKEN: 'viel+gelacht' CRC: 5059261385542544937