英文分词器代码实现解读

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背景知识：分词、朴素贝叶斯、python（装饰器、缓存制表）、后缀数组

类的装饰器

最初，我们说装饰器是一个修改另一个函数的函数，但其实它们可以用于修改类或者方法。对类进行装饰并不常见，但某些情况下作为元类(metaclass)的一个替代，类的装饰器是一个有用的工具。

foo = ['important', 'foo', 'stuff']def add_foo(klass):    klass.foo = foo    return klass@add_fooclass Person(object):    passbrian = Person()print brian.foo# >> ['important', 'foo', 'stuff']

缓存制表（Memoization）

缓存制表是避免潜在的昂贵的重复计算的一种方法，通过缓存函数每次执行的结果来实现。这样，下一次函数以相同的参数执行，就可以从缓存中获取返回结果，不需要再次计算结果。

from functools import wrapsdef memoize(func):    cache = {}    @wraps(func)    def wrapper(*args):        if args not in cache:            cache[args] = func(*args)        return cache[args]    return wrapper@memoizedef an_expensive_function(arg1, arg2, arg3):    ...

上代码：

 35 @memo 36 def segment(text): 37     "Return a list of words that is the best segmentation of text." 38     if not text: return [] 39     candidates = ([first]+segment(rem) for first,rem in splits(text)) 40     return max(candidates, key=Pwords) 41 42 def splits(text, L=20): 43     "Return a list of all possible (first, rem) pairs, len(first)<=L." 44     return [(text[:i+1], text[i+1:]) 45             for i in range(min(len(text), L))] 46 47 def Pwords(words): 48     "The Naive Bayes probability of a sequence of words." 49     return product(Pw(w) for w in words)

函数解读：

@memo

缓存制表，存入segment(text) 函数调用的结果

segment(text)

对text进行分词，返回概率最大的分词结果
splits(text,L=20)

将text进行分词，分为两个部分first+rem

Pwords(words)

返回朴素贝叶斯模型下，每个词语的概率

product

返回多个概率值乘积的结果

分词过程讲解：

比如对closethedoor进行分词的时候，很明显最佳的分词结果是close the door，那要如何得出这个最佳的分词结构呢？

比如概率从大到下是这么分布的：p(close) > p(c|lose) > p(c|l|ose) >p(c| lo | se) ………………

这个代码里面采用了后缀数组，避免了大量的重复计算

例如分词segment(close)

candidates = ([first]+segment(rem) for first,rem in splits(text))

在调用这句代码的时候，产生的结果是，c | lose , 进入segment(lose)，分成l 和 ose，进入segment(ose)……如此重复，

这样子的话，五个后缀的概率就全部算出来了，分别是p(close),p(lose),p(ose),p(se),p(e),

再次调用的时候，可以直接使用结果（因为结果已经存在了缓存制表中了），p(cl|o|se) = p(cl)*p(o)*p(se)

所以在segment函数中调用的时候，只完整调用了五次，因为再次调用概率的时候，那些单词已经计算出了概率，省去了大量重复计算。

感觉好像挺有收获的，很有意思，所有就记录下来了~