張賢坤，李亞南，田 雪

（天津科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院，天津300222）

0 引 言

中文分詞技術(shù)在信息檢索、問答系統(tǒng)、文本挖掘等很多方面都有應(yīng)用［1］，其運(yùn)行速度直接影響了后續(xù)處理的效率。機(jī)械分詞是一類相對(duì)成熟的分詞方法，該類方法實(shí)現(xiàn)和維護(hù)簡(jiǎn)單，準(zhǔn)確率較高，新詞識(shí)別能力卻很低。目前，機(jī)械分詞已發(fā)展成為一類重要的輔助方法，一般與其它方法結(jié)合使用［2］。分詞詞典是機(jī)械分詞方法的基本構(gòu)件，其查詢速度直接影響著分詞算法的性能［3］。傳統(tǒng)的分詞詞典機(jī)制有整詞二分、TRIE索引樹和逐字二分。整詞二分機(jī)制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，內(nèi)存使用較少，實(shí)施簡(jiǎn)單；TRIE樹機(jī)制效率較高，但空間占用大，詞典的構(gòu)造、維護(hù)都相對(duì)困難；逐字二分機(jī)制是前二者的改進(jìn)版，內(nèi)存占用較小、查詢速度較快，由于受到存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的影響，其性能很難再提高［4］。整詞二分詞典機(jī)制擁有簡(jiǎn)單易行的特點(diǎn)，較其它2種有很大的性能提升空間，本文將對(duì)該詞典機(jī)制進(jìn)行改進(jìn)。

逆向最大匹配 （reverse maximum matching，RMM）算法和正向最大匹配 （forward maximum matching，F(xiàn)MM）算法是機(jī)械分詞方法中2個(gè)主要算法。其中，RMM 的分詞精度比FMM 高［5］，使用時(shí)會(huì)根據(jù)需要選擇算法，對(duì)2 種算法的研究同等重要。但是，傳統(tǒng)的整詞二分詞典機(jī)制以詞條首字作為索引項(xiàng)，對(duì)逆向掃描的RMM 不適用；該詞典機(jī)制匹配詞串時(shí)存在無效匹配次數(shù)過多，索引效率很低等問題。針對(duì)這些問題，本文提出了雙哈希尾字詞典結(jié)構(gòu)，能夠?qū)MM 的分詞速率提高近一倍。

1 已有的詞典機(jī)制

分詞使用的詞典由外部存儲(chǔ)器調(diào)入內(nèi)存，包含了大量供匹配的漢語詞，詞典規(guī)模較大，時(shí)間和空間的開銷都很大。詞查詢速度、空間利用率和維護(hù)這3個(gè)要素可以限制詞典的性能。丁振國(guó)［5］改進(jìn)了整詞二分詞典結(jié)構(gòu)，提出了哈希結(jié)構(gòu)的分詞詞典，該詞典中記錄了首字下最大詞長(zhǎng)，同時(shí)為每一個(gè)長(zhǎng)度的詞條給出了索引指針，速率相對(duì)于原整詞二分詞典結(jié)構(gòu)有所提高。彭煥峰［6］提出了一種基于全哈希的整詞二分詞典結(jié)構(gòu)，將詞條按字?jǐn)?shù)存儲(chǔ)，進(jìn)行全詞哈希，減少了詞條匹配的次數(shù)，使用該詞典進(jìn)行分詞擁有較高的效率。葉繼平［7］利用哈希表提出了具有三級(jí)索引的新詞典結(jié)構(gòu)，并給出了對(duì)應(yīng)的最大正向匹配的改進(jìn)算法，降低了匹配過程的時(shí)間復(fù)雜度，提高了分詞算法的速率。莫建文［8］構(gòu)造了雙字哈希結(jié)構(gòu)，不但對(duì)詞條的首字進(jìn)行哈希查找，對(duì)于詞語的次字也采用查找哈希，實(shí)驗(yàn)表明采用該詞典機(jī)制的分詞速度有一定的提高。

1.1 傳統(tǒng)的整詞二分詞典結(jié)構(gòu)

傳統(tǒng)的整詞二分詞典結(jié)構(gòu)［4］如圖1 所示。該詞典結(jié)構(gòu)包括詞典正文、詞索引表和首字哈希表組成。詞典正文是存儲(chǔ)詞條的有序表，詞索引表是指向詞典正文中每個(gè)詞條的指針表。通過首字哈希表的哈希定位和詞索引表可以輕易確定某個(gè)詞條在詞典正文中的可能位置范圍［7］。

該詞典結(jié)構(gòu)有以下三點(diǎn)不足：①第一層哈希表保存了所有詞條的首字，在分詞過程中，以首字表為入口，得到詞典正文的索引指針，進(jìn)而進(jìn)行詞條檢索。但是，對(duì)于逆向最大匹配算法來說，在對(duì)某字符串檢索失敗時(shí)，會(huì)將第一個(gè)漢字去掉，再對(duì)余下的字符串進(jìn)行檢索，這時(shí)，就不得不重新檢索首字哈希表，若是仍然檢索失敗會(huì)繼續(xù)刪除為首的漢字，檢索哈希表，直至分詞結(jié)束［9］。②在傳統(tǒng)的機(jī)械分詞算法中，匹配字符的最大長(zhǎng)度一般設(shè)置為詞表中詞的最大詞長(zhǎng)。但是，據(jù)統(tǒng)計(jì)，漢語中詞的出現(xiàn)頻率較高的主要是二 字詞，其次是三字詞和四字詞，更長(zhǎng)的詞的出現(xiàn)頻率非常低［10］，而大多數(shù)詞表中的最大詞長(zhǎng)至少為5，因此這種字符串長(zhǎng)度的選擇的方法增加了算法無效匹配的次數(shù)［9］。③詞典正文以有序表進(jìn)行存儲(chǔ)，檢索速度很慢。

1.2 記錄詞長(zhǎng)的哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典結(jié)構(gòu)

針對(duì)傳統(tǒng)的整詞二分詞典結(jié)構(gòu)在用于逆向最大匹配算法時(shí)出現(xiàn)的問題，文獻(xiàn) ［9］對(duì)上述詞典結(jié)構(gòu)做出了改進(jìn)，提出了記錄詞長(zhǎng)的哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典，如圖2所示。該詞典由三部分組成：

圖1 整詞二分詞典結(jié)構(gòu)

圖2 記錄詞長(zhǎng)的哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典結(jié)構(gòu)

（1）記錄詞長(zhǎng)的尾字哈希表

每個(gè)詞條的尾字哈希表都包含其尾字下的最大詞長(zhǎng)，和指向以該漢字C為詞尾的詞條在詞匯索引表中的初始位置的指針。

（2）詞匯索引表

表中每條記錄包含一個(gè)指向詞典正文中對(duì)應(yīng)詞匯首地址的指針，和一個(gè)記錄詞典正文中除去尾字的詞條長(zhǎng)度。詞匯索引項(xiàng)按各詞詞長(zhǎng)進(jìn)行降序排列。

（3）詞典正文

詞典正文為以字C 作為詞尾的所有詞條的有序表，依序存儲(chǔ)各詞條中不包含尾字C的剩余漢字。

該詞典結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)：①在哈希表中保存了詞條的尾字，以尾字作為檢索入口，在逆向匹配算法分詞的過程中，只須檢索哈希表一次，節(jié)省了時(shí)間。②為每一個(gè)尾字保存了以該字結(jié)尾的詞條的最大長(zhǎng)度，這樣，在字符串長(zhǎng)度選擇時(shí)，可以以該值作為基準(zhǔn)，減少了無效匹配次數(shù)。③在詞典正文中，只保存不包含尾字的剩余漢字，節(jié)省了空間。④為不同長(zhǎng)度的詞條分別設(shè)立了索引，在一定程度上節(jié)省了檢索時(shí)間。

該結(jié)構(gòu)有兩點(diǎn)不足。第一，文獻(xiàn) ［9］提出的詞典結(jié)構(gòu)，解決了傳統(tǒng)的整詞二分詞典結(jié)構(gòu)在逆向匹配算法中的不適用問題。但是詞典正文仍然使用有序表存儲(chǔ)，雖然為不同長(zhǎng)度的詞條分別設(shè)立了索引，但是有序表是不適合用于檢索數(shù)據(jù)的，若是相同長(zhǎng)度的詞條非常多，在檢索時(shí)非常耗時(shí)。在3.1節(jié)中，將會(huì)對(duì)該詞典結(jié)構(gòu)和傳統(tǒng)的整詞二分詞典結(jié)構(gòu)的性能進(jìn)行分析，有分析結(jié)果可知，在最壞情況下，2種詞典結(jié)構(gòu)匹配同一個(gè)漢字串的時(shí)間復(fù)雜度是同階的。所以該尾字詞典結(jié)構(gòu)對(duì)提高分詞算法速率的意義并不是很大。第二，該詞典的實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜。

上述尾字詞典使用有序表存儲(chǔ)詞條，影響了詞典的性能，本文在該詞典結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了詞典正文的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，提出了雙哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典。

2 雙哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典

2.1 詞典設(shè)計(jì)

雙哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典的詞典結(jié)構(gòu)如圖3所示。詞典由2個(gè)部分組成：記錄詞長(zhǎng)的尾字哈希表和詞典哈希表，哈希函數(shù)均由國(guó)際區(qū)位碼得出。

圖3 雙哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典

（1）記錄詞長(zhǎng)的尾字哈希表

每個(gè)詞條的尾字哈希表都包含其尾字下的最大詞長(zhǎng)，和指向以該漢字C為詞尾的所有詞條組成的哈希表的指針。

（2）詞典哈希表

以哈希表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。以字C 結(jié)尾的所有詞條都作為哈希表的健存儲(chǔ)在哈希表中，對(duì)應(yīng)的值都是一個(gè)常數(shù)，在算法中不會(huì)被使用。

該詞典使用了哈希表存儲(chǔ)詞典正文，而不再使用有序表，避免了有序表不適合檢索數(shù)據(jù)的問題，同時(shí)，因?yàn)楣１硎峭ㄟ^哈希值直接定位數(shù)據(jù)的，檢索速度非?？?。由于只使用兩層哈希表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，詞典的實(shí)施和維護(hù)以及添加、刪除數(shù)據(jù)都非常簡(jiǎn)單方便。

在加載詞典時(shí)，對(duì)于詞長(zhǎng)為1的詞并不加載到詞表中，原因是如果一個(gè)字并不和其他字組成詞，或者沒有一個(gè)詞條以該字作為詞尾，那么在分詞過程中，如果一個(gè)匹配字符串是以該字作為結(jié)尾，是無需在詞典哈希表中進(jìn)行檢索的。所以，不需要為該字分配尾字哈希表位置。該詞典機(jī)制提高了空間利用率，避免了無效的存儲(chǔ)造成的空間浪費(fèi)。

2.2 分詞算法

在算法調(diào)用前，需要對(duì)待切分文本進(jìn)行預(yù)處理，包括去除停用詞和對(duì)數(shù)字、字母等的處理。雙哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典對(duì)應(yīng)的逆向最大匹配算法流程圖如圖4所示，對(duì)應(yīng)算法見算法1。

算法1：

（1）待分詞字串S＝C1C2…Cn （n∈N），S 長(zhǎng)度為L(zhǎng)ength，若Length＝0，算法結(jié)束；若Length＞1，轉(zhuǎn)向（2）；否則將Cn作為單字詞，切分出去，算法結(jié)束；

（2）判斷外層哈希表中是否存在鍵Cn，若存在，則轉(zhuǎn)向 （4）；不存在轉(zhuǎn)向 （3）；

（3）將Cn作為單字詞，切分出去，若length＞0，剩下字串作為新的S字串，轉(zhuǎn)向 （1）；否則算法結(jié)束；

（4）檢索外層哈希表得到以Cn 為鍵的鍵值對(duì)End－Char，由EndChar得到以Cn 為詞尾的最大詞長(zhǎng)Lm，若Length≥Lm，則令L＝Lm；若Length＜Lm，則令L＝Length；

（5）取S 字串的最末L 個(gè)字串得到S （L），以End－Char為入口，查詢內(nèi)層哈希表，判斷S （L）是否匹配詞典中的詞條；若不匹配，轉(zhuǎn)向 （7）；若匹配則繼續(xù)；

（6）將字串S （L）作為一個(gè)詞切分出去，Length＝Length－L；若length＞0，剩下字串作為新的S字串，轉(zhuǎn)向 （1）；否則算法結(jié)束；

（7）L＝L－1，若L＞1轉(zhuǎn)向（5）；若L＝1，將Cn作為單字詞，切分出去，剩下字串作為新的S字串，轉(zhuǎn)向（1）。

圖4 算法流程

3 性能分析與實(shí)驗(yàn)

3.1 詞典性能分析

假設(shè)待匹配字串為S＝C1C2…Cn （n∈N），S 長(zhǎng)度為n，假設(shè)以Cx 為首字的詞條數(shù)目為mx（x＝1，2…，n），令m 等于mx最大值；以Cn為尾字的詞條數(shù)目為g。則在3種詞典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下對(duì)該字串進(jìn)行逆向最大匹配分詞，且分出一個(gè)詞的時(shí)間復(fù)雜度如下：

（1）傳統(tǒng)的整詞二分詞典結(jié)構(gòu)

訪問首字哈希表的時(shí)間復(fù)雜度為O（1），在詞典正文中二分查找該詞條的時(shí)間復(fù)雜度為O（m1）。最壞情況下進(jìn)行n次查找和匹配，所以分詞的時(shí)間復(fù)雜度為：O（n）＋O（nm）≈O（nm）。

（2）記錄詞長(zhǎng)的哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典

訪問尾字哈希表的時(shí)間復(fù)雜度為O（1），在詞匯索引表中查找到詞典正文中詞長(zhǎng)為n 的指針的時(shí)間復(fù)雜度為O（1），最壞情況下，所有以Cn為尾字的詞條具有相同長(zhǎng)度，則在詞典正文中匹配該字串的時(shí)間復(fù)雜度為O（g）。在最壞情況下，值訪問尾字哈希表一次，要在詞典正文中匹配n－1次，分詞時(shí)間復(fù)雜度為：2O（1）＋O（（n－1）g）≈O（ng）。

（3）雙哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典

訪問外層尾字哈希表的時(shí)間復(fù)雜度為O（1）。由于不包含重復(fù)的詞條，沒有再哈希現(xiàn)象，所以在內(nèi)層哈希表詞典正文中索引字串的時(shí)間復(fù)雜度為O（1）。在最壞情況下，值訪問外層哈希表一次，需要索引內(nèi)層哈希表n－1次，分詞的時(shí)間復(fù)雜度為O（1）＋O（n－1）≈O（n）。

因?yàn)镺（ng）≈O（nm），所以記錄詞長(zhǎng)的哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典時(shí)間復(fù)雜度稍低于傳統(tǒng)的整詞二分詞典結(jié)構(gòu)，二者時(shí)間復(fù)雜度同階；又因?yàn)間 值遠(yuǎn)大于n 值，所以O(shè)（n）遠(yuǎn)小于O（ng），所以雙哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典的時(shí)間復(fù)雜度最低。

通過上述分析可知，前2種詞典結(jié)構(gòu)均需對(duì)有序表進(jìn)行順序匹配，詞典中詞條數(shù)目對(duì)匹配的效率影響很大；而本文提出的雙哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典完全利用了哈希表的快速查找優(yōu)勢(shì)，降低了查找的時(shí)間復(fù)雜度。根據(jù)分析也可以看出，雙哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典的使用和維護(hù)都比其它2 種詞典簡(jiǎn)單。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文實(shí)驗(yàn)的語料是1998 年1 月的人民日?qǐng)?bào)分詞語料（北大語料），分成四份 （Data1，Data2，Data3，Data4）分別進(jìn)行分詞實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)中采用的詞典共104951個(gè)詞條。對(duì)每個(gè)語料分別使用本文提出的雙哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典、文獻(xiàn)［9］提出的記錄詞長(zhǎng)的哈希結(jié)構(gòu)尾字詞典和傳統(tǒng)的整詞二分詞典進(jìn)行逆向最大匹配分詞實(shí)驗(yàn)，上述3種詞典依次命名為dic1、dic2和dic3。對(duì)于dic3使用傳統(tǒng)的逆向匹配算法；由于dic2 和dic1 均為尾字詞典，可用同一種調(diào)用策略，為了客觀地進(jìn)行比較，對(duì)這2種詞典結(jié)構(gòu)都使用上一節(jié)提到的算法1進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

每個(gè)語料進(jìn)行10次實(shí)驗(yàn)，計(jì)算平均時(shí)間。實(shí)驗(yàn)語料大小見表1，語料大小單位是字節(jié) （b）。分詞結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表2所示，時(shí)間單位是毫秒 （ms），平均速率單位是字節(jié)／毫秒（b／ms）。評(píng)估分詞結(jié)果好壞程度的標(biāo)準(zhǔn)是準(zhǔn)確率P 與召回率R 的調(diào)和平均值F［11］，F(xiàn)＝2RP／ （R＋P），其中準(zhǔn)確率是分詞的結(jié)果集中正確切分的詞數(shù)占分詞結(jié)果總詞數(shù)的比例，召回率是分詞結(jié)果中正確切分的詞數(shù)占標(biāo)準(zhǔn)答案中總詞數(shù)的比例。根據(jù)表1和表2得到3種詞典的分詞速率如圖5所示。

由圖5可以看出，在不降低分詞結(jié)果F值的條件下，2種使用尾字詞典 （dic1 和dic2）的逆向最大匹配分詞算法明顯比使用傳統(tǒng)的整詞二分詞典的逆向匹配算法分詞效率高，分詞速率比較穩(wěn)定。使用本文提出的雙哈希結(jié)構(gòu)詞典的分詞速率較使用文獻(xiàn) ［9］提出的尾字詞典結(jié)構(gòu)有很大的提高，并且相對(duì)于使用傳統(tǒng)的整詞二分詞典結(jié)構(gòu)的算法速率提高了將近一倍。

表1 實(shí)驗(yàn)語料

表2 分詞結(jié)果統(tǒng)計(jì)

圖5 分詞速率比較

4 結(jié)束語

本文介紹了傳統(tǒng)的整詞二分詞典結(jié)構(gòu)和文獻(xiàn) ［9］提出的記錄詞長(zhǎng)的尾字詞典，對(duì)這2種詞典結(jié)構(gòu)做出了全面的分析，指出了二者的不足，并提出了雙哈希結(jié)構(gòu)詞典和其對(duì)應(yīng)的逆向最大匹配分詞算法。實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的算法在不降低分詞結(jié)果F 值的條件，很大程度上提高了分詞算法的性能。

本文只對(duì)詞典機(jī)制做了改進(jìn)，對(duì)于逆向最大匹配算法的分詞歧義問題并沒有給出解決辦法，下一步的工作是提出一種有效解決分詞歧義的算法，結(jié)合本文提出的詞典機(jī)制，進(jìn)一步提高分詞算法的分析效率。

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