首先我们来看一下jieba分词的流程图：
结巴中文分词简介
1）支持三种分词模式：
精确模式：将句子最精确的分开，适合文本分析
全模式：句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度快，不能解决歧义
搜索引擎模式：在精确的基础上，对长词再次切分，提高召回
2）支持繁体分词
3）支持自定义词典
4）基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG）
5) 采用了动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合 6）对于词库中不存在的词，也就是未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法
接下来我们从源码分析一下：
从github上下载源代码后，打开 文件夹 jieba，找到__init__.py，结巴分词最主要的函数 cut 就定义在这个文件中。
__cut_DAG 函数调用了 get_DAG(sentence)，这是用来生成每一块(sentence)的有向无环图DAG。要生成DAG就必须有语料库的辅助了，所以在 同样在 文件夹 jieba 下，可以找到一个文件：dict.txt。语料库的有3列，第一列是词，第二列是词频，第三列是词性。在程序中初始化语料库的动作在函数 initialize(DICTIONARY) 中，它通过一个包装器 require_initialized 在 get_DAG 函数被调用的时候才执行。代码如下：
def require_initialized(fn):
@wraps(fn) #wraps的作用是保留被包装函数的一些属性,比如__doc__
def wrapped(*args, **kwargs):
global initialized
if initialized:
return fn(*args, **kwargs)
else:
initialize(DICTIONARY)
return fn(*args, **kwargs)
return wrapped
有向无环图构建
语料库Trie树加载完毕后，接下来我们来介绍如何进行DAG分词
以“正在学习大数据中的结巴分词”为例，作为待分词的输入文本。
jieba.__init__.py中实现了jieba分词接口函数cut(self, sentence, cut_all=False, HMM=True)。
jieba分词接口主入口函数，会首先将输入文本解码为Unicode编码，然后根据入参，选择不同的切分方式，本文主要以精确模式进行讲解，因此cut_all和HMM这两个入参均为默认值；
分词中get_DAG函数实现如下
# -*- coding: utf-8 -*-
import marshal
def get_DAG(sentence):
N = len(sentence)
i,j=0,0
p = trie
DAG = {}
while i<N:
c = sentence[j]
if c in p:
p = p[c]
if '' in p:
if i not in DAG:
DAG[i]=[]
DAG[i].append(j)
j+=1
if j>=N:
i+=1
j=i
p=trie
else:
p = trie
i+=1
j=i
for i in xrange(len(sentence)):
if i not in DAG:
DAG[i] =[i]
return DAG
#动态规划，计算最大概率的切分组合
def calc(self, sentence, DAG, route):
N = len(sentence)
route[N] = (0, 0)
# 对概率值取对数之后的结果(可以让概率相乘的计算变成对数相加,防止相乘造成下溢)
logtotal = log(self.total)
# 从后往前遍历句子 反向计算最大概率
for idx in xrange(N - 1, -1, -1):
# 列表推倒求最大概率对数路径
# route[idx] = max([ (概率对数，词语末字位置) for x in DAG[idx] ])
# 以idx:(概率对数最大值，词语末字位置)键值对形式保存在route中
# route[x+1][0] 表示 词路径[x+1,N-1]的最大概率对数,
# [x+1][0]即表示取句子x+1位置对应元组(概率对数，词语末字位置)的概率对数
route[idx] = max((log(self.FREQ.get(sentence[idx:x + 1]) or 1) -
logtotal + route[x + 1][0], x) for x in DAG[idx])
if __name__=='__main__':
sentence=u'正在学习大数据中的结巴分词'
trie,FREQ,total,min_freq = marshal.load(open(u'D:jieba.cache','rb'))#使用缓存载入重要变量
rs=get_DAG(sentence)#获取DAG
route={}
calc(sentence,rs,0,route)#根据得分进行初步分词
print route
基于词频最大切分组合（从上面get_DAG中部分代码详解）
我们已经有了词库(dict.txt)的前缀字典和待分词句子sentence的DAG，基于词频的最大切分 要在所有的路径中找出一条概率得分最大的路径，该怎么做呢？
jieba中的思路就是使用动态规划方法，从后往前遍历，选择一个频度得分最大的一个切分组合。
具体实现见代码，已给详细注释。
#动态规划，计算最大概率的切分组合
def calc(self, sentence, DAG, route):
N = len(sentence)
route[N] = (0, 0)
# 对概率值取对数之后的结果(可以让概率相乘的计算变成对数相加,防止相乘造成下溢)
logtotal = log(self.total)
# 从后往前遍历句子 反向计算最大概率
for idx in xrange(N - 1, -1, -1):
# 列表推倒求最大概率对数路径
# route[idx] = max([ (概率对数，词语末字位置) for x in DAG[idx] ])
# 以idx:(概率对数最大值，词语末字位置)键值对形式保存在route中
# route[x+1][0] 表示 词路径[x+1,N-1]的最大概率对数,
# [x+1][0]即表示取句子x+1位置对应元组(概率对数，词语末字位置)的概率对数
route[idx] = max((log(self.FREQ.get(sentence[idx:x + 1]) or 1) -
logtotal + route[x + 1][0], x) for x in DAG[idx])
从代码中可以看出calc是一个自底向上的动态规划(重叠子问题、最优子结构)，它从sentence的最后一个字(N-1)开始倒序遍历sentence的字(idx)的方式（为什么倒叙遍历，不懂的可以留言或是找我小猪），计算子句sentence[isdx~N-1]概率对数得分（这里利用DAG及历史计算结果route实现）。然后将概率对数得分最高的情况以（概率对数，词语最后一个字的位置）这样的tuple保存在route中。
那么登陆词部分解释完毕，下来就是未登陆词，利用Viterbi算法来解决未登录词的处理方法，后续更新
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作者：Jameslvt
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/Jameslvt/article/details/81118560
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