前一章介绍了jieba分词之前关于前缀词典的构建，本章介绍jieba的主体：jieba.cut。
jieba分词有三种模式：全模式、精确模式、搜索引擎模式。全模式和精确模式通过jieba.cut实现，搜索引擎模式对应cut_for_search，且三者均可以通过参数HMM决定是否使用新词识别功能。官方例子：
# encoding=utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式
# 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式
# 【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))
# 【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))
# 【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
jieba.cut
def cut(self, sentence, cut_all=False, HMM=True):
'''
jieba分词主函数，返回generator
参数:
- sentence: 待切分文本.
- cut_all: 切分模式. True 全模式, False 精确模式.
- HMM: 是否使用隐式马尔科夫.
'''
sentence = strdecode(sentence) # sentence转unicode
if cut_all:
# re_han_cut_all = re.compile("([u4E00-u9FD5]+)", re.U)
re_han = re_han_cut_all
# re_skip_cut_all = re.compile("[^a-zA-Z0-9+#
]", re.U)
re_skip = re_skip_cut_all
else:
# re_han_default = re.compile("([u4E00-u9FD5a-zA-Z0-9+#&._%]+)", re.U)
re_han = re_han_default
# re_skip_default = re.compile("(
|s)", re.U)
re_skip = re_skip_default
if cut_all:
cut_block = self.__cut_all # cut_all=True, HMM=True or False
elif HMM:
cut_block = self.__cut_DAG # cut_all=False, HMM=True
else:
cut_block = self.__cut_DAG_NO_HMM # cut_all=False, HMM=False
blocks = re_han.split(sentence)
for blk in blocks:
if not blk:
continue
if re_han.match(blk): # 符合re_han匹配的串
for word in cut_block(blk):
yield word
else:
tmp = re_skip.split(blk)
for x in tmp:
if re_skip.match(x):
yield x
elif not cut_all:
for xx in x:
yield xx
else:
yield x
可以看出jieba.cut返回一个可迭代的generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(也可以用jieba.lcut直接返回分词list结果)。
- cut_all=True, HMM=_对应于全模式，即所有在词典中出现的词都会被切分出来，实现函数为__cut_all；
- cut_all=False, HMM=False对应于精确模式且不使用HMM；按Unigram语法模型找出联合概率最大的分词组合，实现函数为__cut_DAG；
- cut_all=False, HMM=True对应于精确模式且使用HMM；在联合概率最大的分词组合的基础上，HMM识别未登录词，实现函数为__cut_DAG_NO_HMM。
严格来说，jieba.cut不能算是分词主体，分词结果实际在cut_block里。下面以精确模式（无新词发现）为例具体讲解：
def __cut_DAG_NO_HMM(self, sentence):
DAG = self.get_DAG(sentence) # 构建有向无环图
route = {}
self.calc(sentence, DAG, route) # 动态规划计算最大概率路径
x = 0
N = len(sentence)
buf = ''
while x < N:
y = route[x][1] + 1
l_word = sentence[x:y]
if re_eng.match(l_word) and len(l_word) == 1:
buf += l_word
x = y
else:
if buf:
yield buf
buf = ''
yield l_word
x = y
if buf:
yield buf
buf = ''
通过这个函数，可以看出jieba分词具体流程：构建有向无环图-->计算最大概率路径。
构建有向无环图
有向无环图，directed acyclic graphs，简称DAG，是一种图的数据结构，顾名思义，就是没有环的有向图。
jieba采用了Python的dict结构，可以更方便的表示DAG。最终的DAG是以{k : [k , j , ..] , m : [m , p , q] , ...}的字典结构存储，其中k和m为词在文本sentence中的位置，k对应的列表存放的是文本中以k开始且词sentence[k: j + 1]在前缀词典中的 以k开始j结尾的词的列表，即列表存放的是sentence中以k开始的可能的词语的结束位置，这样通过查找前缀词典就可以得到词。
get_DAG(self, sentence)函数进行对系统初始化完毕后，会构建有向无环图。
def get_DAG(self, sentence):
self.check_initialized()
DAG = {}
N = len(sentence)
for k in range(N):
tmplist = []
i = k
frag = sentence[k]
while i < N and frag in self.FREQ:
if self.FREQ[frag]:
tmplist.append(i)
i += 1
frag = sentence[k:i + 1]
if not tmplist:
tmplist.append(k)
DAG[k] = tmplist
return DAG
例如：
text = '我来到北京清华大学'
print(jieba.get_DAG(text))
{0: [0],
1: [1, 2],
2: [2],
3: [3, 4],
4: [4],
5: [5, 6, 8],
6: [6, 7],
7: [7, 8],
8: [8]}
DAG是用dict表示的，key为边的起点，value为边的终点集合，比如：上述例子中1 -> 2表示词“来到”。
计算最大概率
将log(词频/总词频)作为有向无环图边的权值，并假设词与词之间相互独立，从图论的角度出发，将最大概率组合问题变成了最大路径问题。即：
def calc(self, sentence, DAG, route):
N = len(sentence)
route[N] = (0, 0)
logtotal = log(self.total)
for idx in range(N - 1, -1, -1):
route[idx] = max((log(self.FREQ.get(sentence[idx:x + 1]) or 1) - logtotal + route[x + 1][0], x) for x in DAG[idx])
Jieba用动态规划（DP）来求解最大路径问题，假设用(d_i)标记源节点到节点i的最大路径的值，则有
其中，(w(j,i))表示词词(c_{ij})的词频log值，(w(i,i))表示字符(c_i)独立成词的词频log值。在求解上述式子时，需要知道所有节点i的前驱节点j；然后DAG中只有后继结点list。在这里，作者巧妙地用到了一个trick——从尾节点m-1往前推算的最优解等价于从源节点0往后推算的。那么，用(r_i)标记节点i到尾节点的最大路径的值，则