Ansj是由孫健（ansjsun）開源的一箇中文分詞器，為ICTLAS的Java版本，也採用了Bigram + HMM分詞模型（可參考我之前寫的文章）：在Bigram分詞的基礎上，識別未登入詞，以提高分詞準確度。雖然基本分詞原理與ICTLAS的一樣，但是Ansj做了一些工程上的優化，比如：用DAT高效地實現檢索詞典、鄰接表實現分詞DAG、支援自定義詞典與自定義消歧義規則等。

【開源中文分詞工具探析】系列：

1. 前言

Ansj支援多種分詞方式，其中ToAnalysis為店長推薦款：

它在易用性,穩定性.準確性.以及分詞效率上.都取得了一個不錯的平衡.如果你初次嘗試Ansj如果你想開箱即用.那麼就用這個分詞方式是不會錯的.

因此，本文將主要分析ToAnalysis的分詞實現（基於ansj-5.1.0版本）。

ToAnalysis繼承自抽象類org.ansj.splitWord.Analysis，重寫了抽象方法getResult。其中，分詞方法的依賴關係：ToAnalysis::parse -> Analysis::parseStr -> Analysis::analysisStr。analysisStr方法就幹了兩件事：

1. 按照消歧義規則分詞；
2. 在此基礎上，按照核心詞典分詞；

analysisStr方法的最後呼叫了抽象方法getResult，用於對分詞DAG的再處理；所有的分詞類均重寫這個方法。為了便於理解ToAnalysis分詞，我用Scala 2.11重寫了：

import java.util

import org.ansj.domain.{Result, Term}
import org.ansj.recognition.arrimpl.{AsianPersonRecognition, ForeignPersonRecognition, NumRecognition, UserDefineRecognition}
import org.ansj.splitWord.Analysis
import org.ansj.util.TermUtil.InsertTermType
import org.ansj.util.{Graph, NameFix}

/**
  * @author rain
  */
object ToAnalysis extends Analysis {
  def parse(sentence: String): Result = {
    parseStr(sentence)
  }

  override def getResult(graph: Graph): util.List[Term] = {
    // bigram分詞
    graph.walkPath()

    // 數字發現
    if (isNumRecognition && graph.hasNum)
      new NumRecognition().recognition(graph.terms)
    // 人名識別
    if (graph.hasPerson && isNameRecognition) {
      // 亞洲人名識別
      new AsianPersonRecognition().recognition(graph.terms)
      // 詞黏結後修正打分, 求取最優路徑
      graph.walkPathByScore()
      NameFix.nameAmbiguity(graph.terms)
      // 外國人名識別
      new ForeignPersonRecognition().recognition(graph.terms)
      graph.walkPathByScore()
    }

    // 使用者自定義詞典的識別
    new UserDefineRecognition(InsertTermType.SKIP, forests: _*).recognition(graph.terms)
    graph.rmLittlePath()
    graph.walkPathByScore()

    import scala.collection.JavaConversions._
    val terms = graph.terms
    new util.ArrayList[Term](terms.take(terms.length - 1).filter(t => t != null).toSeq)
  }
}
 

如果沒看懂，沒關係，且看下小節分解。

2. 分解

分詞DAG

分詞DAG是由類org.ansj.util.Graph實現的，主要的欄位terms為org.ansj.domain.Term陣列。其中，類Term為DAG的節點，欄位包括：offe首字元在句子中的位置、name為詞，next具有相同首字元的節點、from前驅節點、score打分。仔細看原始碼容易發現DAG是用鄰接表（array + linked-list）方式所實現的。

Bigram模型

Bigram模型對應於一階Markov假設，詞只與其前面一個詞相關，其對應的分詞模型：

\begin{equation}
\arg \max \prod_{i=1}^m P(w_{i} | w_{i-1}) = \arg \min - \sum_{i=1}^m \log P(w_{i} | w_{i-1})
\label{eq:bigram}
\end{equation}

對應的詞典為bigramdict.dic，格式如下：

始##始@和  11
和@尚 1
和@尚未    1
世紀@末##末 3
...

初始狀態\(w_0\)對應於Bigram詞典中的“始##始”，\(w_{m+1}\)對應於“末##末”。Bigram分詞的實現為Graph::walkPath函式：

/**
 * bigram分詞
 * @param relationMap 干涉性打分, key為"first_word \tab second_word", value為干涉性score值
 */
public void walkPath(Map<String, Double> relationMap) {
  Term term = null;
  // 給terms[0] bigram打分, 且前驅節點為root_term "始##始"
  merger(root, 0, relationMap);
  // 從第一個字元開始往後更新打分
  for (int i = 0; i < terms.length; i++) {
    term = terms[i];
    while (term != null && term.from() != null && term != end) {
      int to = term.toValue();
      // 給terms[to] bigram打分, 更新最小非零score值對應的term為前驅
      merger(term, to, relationMap);
      term = term.next();
    }
  }
  // 求解最短路徑
  optimalRoot();
}

對條件概率\(P(w_{i} | w_{i-1})\)做如下的平滑處理：

\[ \begin{aligned} - \log P(w_{i} | w_{i-1}) & \approx - \log \left[ aP(w_{i-1}) + (1-a) P(w_{i}|w_{i-1}) \right] \\ & \approx - \log \left[ a\frac{f(w_{i-1})}{N} + (1-a) \left( \frac{(1-\lambda)f(w_{i-1},w_i)}{f(w_{i-1})} + \lambda \right) \right] \end{aligned} \]

其中，\(a=0.1\)為平滑因子，\(N=2079997\)為訓練語料中的總詞數，\(\lambda = \frac{1}{N}\)。上述平滑處理實現函式為MathUtil.compuScore。

求解式子\eqref{eq:bigram}的最優解等價於求解分詞DAG的最短路徑。Ansj採用了類似於Dijkstra的動態規劃演算法（作者稱之為Viterbi演算法）來求解最短路徑。記\(G=(V,E)\)為分詞DAG，其中邊\((u,v) \in E\)滿足如下性質：

\[ v > u, \quad \forall \ (u,v) \in E \]

即DAG頂點的序號的順序與圖流向是一致的。這個重要的性質確保了（按Graph.terms[]的index依次遞增）用動態規劃求解最短路徑的正確性。用\(d_i\)標記源節點到節點\(i\)的最短距離，則有遞推式：

\[ d_i = \min_{(j,i) \in E} \ \{ d_j+ b_{(j,i)} \} \]

其中，\(b_{(j,i)}\)為兩個相鄰詞的條件概率的負log值-$ \log P(w_{i} | w_{j})$。上述實現請參照原始碼Graph::walkPath與Graph::optimalRoot。

自定義詞典

Ansj支援自定義詞典分詞，是通過詞黏結的方式——如果相鄰的詞黏結後正好為自定義詞典中的詞，則可以被分詞——實現的。換句話說，如果自定義的詞未能完全覆蓋相鄰詞，則不能被分詞。舉個例子：

import scala.collection.JavaConversions._
val sentence = "倒模，替身算什麼？鍾漢良、ab《孤芳不自賞》摳圖來充數"
println(ToAnalysis.parse(sentence).mkString(" "))
// 倒/v 模/ng ，/w 替身/n 算/v 什麼/r ？/w 鍾漢良/nr 、/w ab/en 《/w 孤芳/nr 不/d 自賞/v 》/w 摳/v 圖/n 來/v 充數/v

DicLibrary.insert(DicLibrary.DEFAULT, "身算")
DicLibrary.insert(DicLibrary.DEFAULT, "摳圖")
println(ToAnalysis.parse(sentence).mkString(" "))
// 倒/v 模/ng ，/w 替身/n 算/v 什麼/r ？/w 鍾漢良/nr 、/w ab/en 《/w 孤芳/nr 不/d 自賞/v 》/w 摳圖/userDefine 來/v 充數/v

3. 參考資料