Go语言的分词器（sego）

今天，主要来介绍一个Go语言的中文分词器，即sego。本分词器是由陈辉写的，他的微博在这里，github详

见此处。由于之前他在Google，所以对Go语言特别熟悉。sego的介绍如下

   sego是Go语言的中文分词器，词典用前缀树实现， 分词器算法为基于词频的最短路径加动态规划。

   支持普通和搜索引擎两种分词模式，支持用户词典、词性标注，可运行JSON RPC服务。

   分词速度单线程2.7MB/s，goroutines并发13MB/s, 处理器Core i7-3615QM 2.30GHz 8核。

接下来，以如下几个方面来介绍sego

   1. sego的安装

   2. sego的原理

   3. sego的使用

1. sego的安装

   首先，在Go语言中，有很多第三方包，可以帮助我们实现某些特定的功能。比如这里。而sego的项目在这里。

   先把工程根目录加入GOPATH，然后执行如下命令

   然后在sego项目根目录下就得到了src和pkg，这是一个Go语言项目，可以在src中创建文件进行使用。

   sego的源文件如下

   其中词库在data目录下，至此，sego就可以直接使用了。接下来会介绍sego的原理。

2. sego的原理

   之前，我用过中科院的分词器ICTCLAS2014，它是一个非常优秀的分词器，支持C++，Java，C#，Hadoop等

   等，使用起来非常方便，分词效果也不错，但是它不是开源的。今天介绍的sego分词器是开源Go语言分词器，

    它的原理是：词典用前缀树实现，而分词器算法为基于词频的最短路径加动态规划。具体参考这两部分的代码

   词典：dictionary.go

package sego
 
import (
    "bytes"
)
 
// Dictionary结构体实现了一个字串前缀树，一个分词可能出现在叶子节点也有可能出现在非叶节点
type Dictionary struct {
    root           node     // 根节点
    maxTokenLength int      // 词典中最长的分词
    numTokens      int      // 词典中分词数目
    tokens         []*Token // 词典中所有的分词，方便遍历
    totalFrequency int64    // 词典中所有分词的频率之和
}
 
// 前缀树节点
type node struct {
    word     Text    // 该节点对应的字元
    token    *Token  // 当此节点没有对应的分词时值为nil
    children []*node // 该字元后继的所有可能字元，当为叶子节点时为空
}
 
// 词典中最长的分词
func (dict *Dictionary) MaxTokenLength() int {
    return dict.maxTokenLength
}
 
// 词典中分词数目
func (dict *Dictionary) NumTokens() int {
    return dict.numTokens
}
 
// 词典中所有分词的频率之和
func (dict *Dictionary) TotalFrequency() int64 {
    return dict.totalFrequency
}
 
// 向词典中加入一个分词
func (dict *Dictionary) addToken(token *Token) {
    current := &dict.root
    for _, word := range token.text {
        // 一边向深处移动一边添加节点（如果需要的话）
        current = upsert(¤t.children, word)
    }
 
    // 当这个分词不存在词典中时添加此分词，否则忽略
    if current.token == nil {
        current.token = token
        if len(token.text) > dict.maxTokenLength {
            dict.maxTokenLength = len(token.text)
        }
        dict.numTokens++
        dict.tokens = append(dict.tokens, token)
        dict.totalFrequency += int64(token.frequency)
    }
}
 
// 在词典中查找和字元组words可以前缀匹配的所有分词
// 返回值为找到的分词数
func (dict *Dictionary) lookupTokens(words []Text, tokens []*Token) int {
    // 特殊情况
    if len(words) == 0 {
        return 0
    }
 
    current := &dict.root
    numTokens := 0
    for _, word := range words {
        // 如果已经抵达叶子节点则不再继续寻找
        if len(current.children) == 0 {
            break
        }
 
        // 否则在该节点子节点中进行下个字元的匹配
        index, found := binarySearch(current.children, word)
        if !found {
            break
        }
 
        // 匹配成功，则跳入匹配的子节点中
        current = current.children[index]
        if current.token != nil {
            tokens[numTokens] = current.token
            numTokens++
        }
    }
    return numTokens
}
 
// 二分法查找字元在子节点中的位置
// 如果查找成功，第一个返回参数为找到的位置，第二个返回参数为true
// 如果查找失败，第一个返回参数为应当插入的位置，第二个返回参数false
func binarySearch(nodes []*node, word Text) (int, bool) {
    start := 0
    end := len(nodes) - 1
 
    // 特例：
    if len(nodes) == 0 {
        // 当slice为空时，插入第一位置
        return 0, false
    }
    compareWithFirstWord := bytes.Compare(word, nodes[0].word)
    if compareWithFirstWord < 0 {
        // 当要查找的元素小于首元素时，插入第一位置
        return 0, false
    } else if compareWithFirstWord == 0 {
        // 当首元素等于node时
        return 0, true
    }
    compareWithLastWord := bytes.Compare(word, nodes[end].word)
    if compareWithLastWord == 0 {
        // 当尾元素等于node时
        return end, true
    } else if compareWithLastWord > 0 {
        // 当尾元素小于node时
        return end + 1, false
    }
 
    // 二分
    current := end / 2
    for end-start > 1 {
        compareWithCurrentWord := bytes.Compare(word, nodes[current].word)
        if compareWithCurrentWord == 0 {
            return current, true
        } else if compareWithCurrentWord < 0 {
            end = current
            current = (start + current) / 2
        } else {
            start = current
            current = (current + end) / 2
        }
    }
    return end, false
}
 
// 将字元加入节点数组中，并返回插入的节点指针
// 如果字元已经存在则返回存在的节点指针
func upsert(nodes *[]*node, word Text) *node {
    index, found := binarySearch(*nodes, word)
    if found {
        return (*nodes)[index]
    }
    *nodes = append(*nodes, nil)
    copy((*nodes)[index+1:], (*nodes)[index:])
    (*nodes)[index] = &node{word: word}
    return (*nodes)[index]
}

分词器算法：segmenter.go

//Go中文分词
package sego
 
import (
    "bufio"
    "fmt"
    "log"
    "math"
    "os"
    "strconv"
    "strings"
    "unicode"
    "unicode/utf8"
)
 
const (
    minTokenFrequency = 2 // 仅从字典文件中读取大于等于此频率的分词
)
 
// 分词器结构体
type Segmenter struct {
    dict *Dictionary
}
 
// 该结构体用于记录Viterbi算法中某字元处的向前分词跳转信息
type jumper struct {
    minDistance float32
    token       *Token
}
 
// 返回分词器使用的词典
func (seg *Segmenter) Dictionary() *Dictionary {
    return seg.dict
}
 
// 从文件中载入词典
//
// 可以载入多个词典文件，文件名用","分隔，排在前面的词典优先载入分词，比如
//  "用户词典.txt,通用词典.txt"
// 当一个分词既出现在用户词典也出现在通用词典中，则优先使用用户词典。
//
// 词典的格式为（每个分词一行）：
//  分词文本 频率 词性
func (seg *Segmenter) LoadDictionary(files string) {
    seg.dict = new(Dictionary)
    for _, file := range strings.Split(files, ",") {
        log.Printf("载入sego词典 %s", file)
        dictFile, err := os.Open(file)
        defer dictFile.Close()
        if err != nil {
            log.Fatalf("无法载入字典文件 \"%s\" \n", file)
        }
 
        reader := bufio.NewReader(dictFile)
        var text string
        var freqText string
        var frequency int
        var pos string
 
        // 逐行读入分词
        for {
            size, _ := fmt.Fscanln(reader, &text, &freqText, &pos)
 
            if size == 0 {
                // 文件结束
                break
            } else if size < 2 {
                // 无效行
                continue
            } else if size == 2 {
                // 没有词性标注时设为空字符串
                pos = ""
            }
 
            // 解析词频
            var err error
            frequency, err = strconv.Atoi(freqText)
            if err != nil {
                continue
            }
 
            // 过滤频率太小的词
            if frequency < minTokenFrequency {
                continue
            }
 
            // 将分词添加到字典中
            words := splitTextToWords([]byte(text))
            token := Token{text: words, frequency: frequency, pos: pos}
            seg.dict.addToken(&token)
        }
    }
 
    // 计算每个分词的路径值，路径值含义见Token结构体的注释
    logTotalFrequency := float32(math.Log2(float64(seg.dict.totalFrequency)))
    for _, token := range seg.dict.tokens {
        token.distance = logTotalFrequency - float32(math.Log2(float64(token.frequency)))
    }
 
    // 对每个分词进行细致划分，用于搜索引擎模式，该模式用法见Token结构体的注释。
    for _, token := range seg.dict.tokens {
        segments := seg.segmentWords(token.text, true)
 
        // 计算需要添加的子分词数目
        numTokensToAdd := 0
        for iToken := 0; iToken < len(segments); iToken++ {
            if len(segments[iToken].token.text) > 1 {
                // 略去字元长度为一的分词
                // TODO: 这值得进一步推敲，特别是当字典中有英文复合词的时候
                numTokensToAdd++
            }
        }
        token.segments = make([]*Segment, numTokensToAdd)
 
        // 添加子分词
        iSegmentsToAdd := 0
        for iToken := 0; iToken < len(segments); iToken++ {
            if len(segments[iToken].token.text) > 1 {
                token.segments[iSegmentsToAdd] = &segments[iSegmentsToAdd]
                iSegmentsToAdd++
            }
        }
    }
 
    log.Println("sego词典载入完毕")
}
 
// 对文本分词
//
// 输入参数：
//  bytes   UTF8文本的字节数组
//
// 输出：
//  []Segment   划分的分词
func (seg *Segmenter) Segment(bytes []byte) []Segment {
    return seg.internalSegment(bytes, false)
}
 
func (seg *Segmenter) internalSegment(bytes []byte, searchMode bool) []Segment {
    // 处理特殊情况
    if len(bytes) == 0 {
        return []Segment{}
    }
 
    // 划分字元
    text := splitTextToWords(bytes)
 
    return seg.segmentWords(text, searchMode)
}
 
func (seg *Segmenter) segmentWords(text []Text, searchMode bool) []Segment {
    // 搜索模式下该分词已无继续划分可能的情况
    if searchMode && len(text) == 1 {
        return []Segment{}
    }
 
    // jumpers定义了每个字元处的向前跳转信息，包括这个跳转对应的分词，
    // 以及从文本段开始到该字元的最短路径值
    jumpers := make([]jumper, len(text))
 
    tokens := make([]*Token, seg.dict.maxTokenLength)
    for current := 0; current < len(text); current++ {
        // 找到前一个字元处的最短路径，以便计算后续路径值
        var baseDistance float32
        if current == 0 {
            // 当本字元在文本首部时，基础距离应该是零
            baseDistance = 0
        } else {
            baseDistance = jumpers[current-1].minDistance
        }
 
        // 寻找所有以当前字元开头的分词
        numTokens := seg.dict.lookupTokens(
            text[current:minInt(current+seg.dict.maxTokenLength, len(text))], tokens)
 
        // 对所有可能的分词，更新分词结束字元处的跳转信息
        for iToken := 0; iToken < numTokens; iToken++ {
            location := current + len(tokens[iToken].text) - 1
            if !searchMode || current != 0 || location != len(text)-1 {
                updateJumper(&jumpers[location], baseDistance, tokens[iToken])
            }
        }
 
        // 当前字元没有对应分词时补加一个伪分词
        if numTokens == 0 || len(tokens[0].text) > 1 {
            updateJumper(&jumpers[current], baseDistance,
                &Token{text: []Text{text[current]}, frequency: 1, distance: 32, pos: "x"})
        }
    }
 
    // 从后向前扫描第一遍得到需要添加的分词数目
    numSeg := 0
    for index := len(text) - 1; index >= 0; {
        location := index - len(jumpers[index].token.text) + 1
        numSeg++
        index = location - 1
    }
 
    // 从后向前扫描第二遍添加分词到最终结果
    outputSegments := make([]Segment, numSeg)
    for index := len(text) - 1; index >= 0; {
        location := index - len(jumpers[index].token.text) + 1
        numSeg--
        outputSegments[numSeg].token = jumpers[index].token
        index = location - 1
    }
 
    // 计算各个分词的字节位置
    bytePosition := 0
    for iSeg := 0; iSeg < len(outputSegments); iSeg++ {
        outputSegments[iSeg].start = bytePosition
        bytePosition += textSliceByteLength(outputSegments[iSeg].token.text)
        outputSegments[iSeg].end = bytePosition
    }
    return outputSegments
}
 
// 更新跳转信息:
//  1. 当该位置从未被访问过时(jumper.minDistance为零的情况)，或者
//  2. 当该位置的当前最短路径大于新的最短路径时
// 将当前位置的最短路径值更新为baseDistance加上新分词的概率
func updateJumper(jumper *jumper, baseDistance float32, token *Token) {
    newDistance := baseDistance + token.distance
    if jumper.minDistance == 0 || jumper.minDistance > newDistance {
        jumper.minDistance = newDistance
        jumper.token = token
    }
}
 
// 取两整数较小值
func minInt(a, b int) int {
    if a > b {
        return b
    }
    return a
}
 
// 取两整数较大值
func maxInt(a, b int) int {
    if a > b {
        return a
    }
    return b
}
 
// 将文本划分成字元
func splitTextToWords(text Text) []Text {
    output := make([]Text, len(text))
    current := 0
    currentWord := 0
    inAlphanumeric := true
    alphanumericStart := 0
    for current < len(text) {
        r, size := utf8.DecodeRune(text[current:])
        if size <= 2 && (unicode.IsLetter(r) || unicode.IsNumber(r)) {
            // 当前是拉丁字母或数字（非中日韩文字）
            if !inAlphanumeric {
                alphanumericStart = current
                inAlphanumeric = true
            }
        } else {
            if inAlphanumeric {
                inAlphanumeric = false
                if current != 0 {
                    output[currentWord] = toLower(text[alphanumericStart:current])
                    currentWord++
                }
            }
            output[currentWord] = text[current : current+size]
            currentWord++
        }
        current += size
    }
 
    // 处理最后一个字元是英文的情况
    if inAlphanumeric {
        if current != 0 {
            output[currentWord] = toLower(text[alphanumericStart:current])
            currentWord++
        }
    }
 
    return output[:currentWord]
}
 
// 将英文词转化为小写
func toLower(text []byte) []byte {
    output := make([]byte, len(text))
    for i, t := range text {
        if t >= 'A' && t <= 'Z' {
            output[i] = t - 'A' + 'a'
        } else {
            output[i] = t
        }
    }
    return output
}

3. sego的使用

   接下来介绍sego的使用。首先介绍网页版的分词器，在源文件的server目录下面，运行server.go，如下

   server.go是一个轻量级的web服务器，端口为8080，在浏览器打开后如下图

接下来，对如下文章进行分词

近年结识了一位警察朋友，好枪法。不单单在射击场上百发百中，更在解救人质的现场，次次百步穿杨。当然了，这个“杨”不是杨树的杨，而是匪徒的代称。
　　
　　我向他请教射击的要领。他说，很简单，就是极端的平静。我说这个要领所有打枪的人都知道，可是做不到。他说，记住，你要像烟灰一样松散。只有放松，全部潜在的能量才会释放出来，协同你达到完美。
　　
　　他的话我似懂非懂，但从此我开始注意以前忽略了的烟灰。烟灰，尤其是那些优质香烟燃烧后的烟灰，非常松散，几乎没有重量和形状，真一个大象无形。它们懒洋洋地趴在那里，好像在冬眠。其实，在烟灰的内部，栖息着高度警觉和机敏的鸟群，任何一阵微风掠过，哪怕只是极轻微的叹息，它们都会不失时机地腾空而起驭风而行。它们的力量来自放松，来自一种飘扬的本能。
　　
　　松散的反面是紧张。几乎每个人都有过由于紧张而惨败的经历。比如，考试的时候，全身肌肉僵直，心跳得好像无数个小炸弹在身体的深浅部位依次爆破。手指发抖头冒虚汗，原本记得滚瓜烂熟的知识，改头换面潜藏起来，原本泾渭分明的答案变得似是而非，泥鳅一样滑走……面试的时候，要么扭扭捏捏不够大方，无法表现自己的真实实力，要么口若悬河躁动不安，拿捏不准问题的实质，只得用不停的述说掩饰自己的紧张，适得其反……相信每个人都储存了一大堆这类不堪回首的往事。在最危急的时刻能保持极端的放松，不是一种技术，而是一种修养，是一种长期潜移默化修炼提升的结果。我们常说，某人胜就胜在心理上，或是说某人败就败在心理上。这其中的差池不是指在理性上，而是这种心灵张弛的韧性上。
　　
　　没事的时候看看烟灰吧。他们曾经是火焰，燃烧过，沸腾过，但它们此刻安静了。它们毫不张扬地聚精会神地等待着下一次的乘风而起，携带着全部的能量，抵达阳光能到的任何地方。

那么代码如下

package main
 
import (
        "os"
        "fmt"
        "github.com/huichen/sego"
)
 
func main() {
 
        // 载入词典
        var segmenter sego.Segmenter
        segmenter.LoadDictionary("../src/github.com/huichen/sego/data/dictionary.txt")
         
        //读取文件内容到buf中
        filename := "../src/test/Text"
        fp, err := os.Open(filename)
        defer fp.Close()
        if err != nil {
            fmt.Println(filename, err)
            return
        }
        buf := make([]byte, 4096)
        n, _ := fp.Read(buf)
        if n == 0 {
            return
        }
 
        // 分词
        segments := segmenter.Segment(buf)
        // 处理分词结果
        // 支持普通模式和搜索模式两种分词，见utils.go代码中SegmentsToString函数的注释。
        // 如果需要词性标注，用SegmentsToString(segments, false)，更多参考utils.go文件
        output := sego.SegmentsToSlice(segments, false)
 
        //输出分词后的成语
        for _, v := range output {
            if len(v) == 12 {
                fmt.Println(v)
            }
        }
}

运行结果如下

整个工程的结构如下

有疑问加站长微信联系（非本文作者）