中文分词之jieba分词

分词粒度：粗粒度、细粒度
推荐场景：粗粒度
搜索场景：细粒度——召回

1.最基本的切词方法：
trie树匹配：前向、后向，举例：

2.dag（有向无环图），举例：

3.每种切分方案的概率计算：

贝叶斯公式：

贝叶斯公式推导：

目标：P(S|C) = P(S)

因为：P(S|C) P(C)=P(S,C)

P(C|S) P(S)=P(C,S)

所以：P(S|C) P(C)=P(C|S) P(S)

所以：P(S|C) =P(C|S) P(S)/P(C)

因为：P(C)是一个固定值，P(C|S)=100%（）

所以：P(S|C) = P(S)

举例：

如果

C = 本田雅阁
S = 本田 / 雅阁
S = 本 / 田 / 雅阁

那么：

P(C)=本田雅阁（如果有一万个词，那么P(C)=万分之一，固定值）

P(C|S)=P(本田雅阁|本田 / 雅阁)=100%(在有分词推导 出原词的情况下是100%)

 

按词计算概率：

P(S)=P(W1,W2,W3....)=P(W1)P(W2)P(W3)...

举例：P(S1)=P(南京市,长江,大桥)=P(南