R语言︱文本挖掘之中文分词包——Rwordseg包(原理、功能、详解)

每每以为攀得众山小，可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~

———————————————————————————

笔者寄语：与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包，简单易懂，分词是一个非常重要的步骤，可以通过一些字典，进行特定分词。大致分析步骤如下：

数据导入——选择分词字典——分词

但是下载步骤比较繁琐，可参考之前的博客： R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装（安到吐血）

——————————————————————————————————

Rwordseg与jiebaR分词之间的区别

中文分词比较有名的包非`Rwordseg`和`jieba`莫属，他们采用的算法大同小异，这里不再赘述，我主要讲一讲他们的另外一个小的不同：

`Rwordseg`在分词之前会去掉文本中所有的符号，这样就会造成原本分开的句子前后相连，本来是分开的两个字也许连在一起就是一个词了，

而`jieba`分词包不会去掉任何符号，而且返回的结果里面也会有符号。

所以在小文本准确性上可能`Rwordseg`就会有“可以忽视”的误差，但是文本挖掘都是大规模的文本处理，由此造成的差异又能掀起多大的涟漪，与其分词后要整理去除各种符号，倒不如提前把符号去掉了，所以我们才选择了`Rwordseg`。

来看一下这篇论文一些中文分词工具的性能比较《开源中文分词器的比较研究_黄翼彪，2013》

8款中文分词器的综合性能排名：
Paoding（准确率、分词速度、新词识别等，最棒）
mmseg4j（切分速度、准确率较高）
IKAnalyzer
Imdict-chinese-analyzer
Ansj
盘古分词
Httpcws
jieba

——————————————————————————————————

Rwordseg分词原理以及功能详情

Rwordseg 是一个R环境下的中文分词工具，使用 rJava 调用 Java 分词工具 Ansj。

Ansj 也是一个开源的 Java 中文分词工具，基于中科院的 ictclas 中文分词算法， 采用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）。作者孙健重写了一个Java版本， 并且全部开源，使得 Ansi 可用于人名识别、地名识别、组织机构名识别、多级词性标注、 关键词提取、指纹提取等领域，支持行业词典、 用户自定义词典。

1、分词原理

n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现.

分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上

目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能

可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目.

（官方说明文档来源：http://pan.baidu.com/s/1sj5Edjf）

该算法实现分词有以下几个步骤：

1、 全切分，原子切分；

2、 N最短路径的粗切分，根据隐马尔科夫模型和viterbi算法，达到最优路径的规划；

3、人名识别；

4、 系统词典补充；
5、 用户自定义词典的补充；
6、 词性标注（可选） 

2、Ansj分词的准确率

这是我采用人民日报1998年1月语料库的一个测试结果，首先要说明的是这份人工标注的语料库本身就有错误。

• P（准确率）：0.984887218571267
• R（召回率）：0.9626488103178712
• F（综合指标F值）：0.9736410471396494

3、歧义词、未登录词的表现

歧异方面的处理方式自我感觉还可以，基于“最佳实践规则+统计”的方式，虽然还有一部分歧异无法识别，但是已经完全能满足工程应用了。

至于未登录词的识别，目前重点做了中文人名的识别，效果还算满意，识别方式用的“字体+前后监督”的方式，也算是目前我所知道的效果最好的一种识别方式了。

4、算法效率

在我的测试中，Ansj的效率已经远超ictclas的其他开源实现版本。

核心词典利用双数组规划，每秒钟能达到千万级别的粗分。在我的MacBookAir上面，分词速度大约在300w/字/秒，在酷睿i5+4G内存组装机器上，更是达到了400w+/字/秒的速度。

参考文献：

Rwordseg说明：http://jianl.org/cn/R/Rwordseg.html

ansj中文分词github：https://github.com/NLPchina/ansj_seg

ansj中文分词作者专访:http://blog.csdn.net/blogdevteam/article/details/8148451

——————————————————————————————————

一、数据导入、函数测试

本次使用代码与案例是基于北门吹风博客而来。

#导入rJava 和Rwordseg

library(rJava)
library(Rwordseg)

#测试rJava 和Rwordseg是否安装好
teststring1 <- "我爱R语言，我爱文本挖掘"
segmentCN(teststring1)                  ##Rwordseg中的函数，中文分词

#观察分词1000次花的时间
system.time(for(i in 1:1000) segmentCN(teststring1))
#segmentCN的详细解释
?segmentCN

二、分词词典的使用

笔者认为选择分词词典对于后续的分析极为重要，词典库是之后分词的匹配库，这个词库越强大，分词的效果就越好。网上大多使用的是搜狗分词包。

1、从搜狗词库下载分词词典

##用搜狗词库的时候 一定要在官网上下载  ~.scel 文件，
##搜狗下载官网：http://pinyin.sogou.com/dict/cate/index/101
#不能直接将 下载的 ~.txt改为~.scel
installDict("F:/R/文本挖掘分词词库/自然语言处理及计算语言学相关术语.scel","computer",dicttype = "scel")

2、查看词典的函数

加载词典函数为installDict，下面有一些简单的介绍，其中的词类名称是自定义的，每个词类名称需要不一样。

#查看词典
#installDict函数介绍
# installDict(dictpath, dictname,dicttype = c("text", "scel"), load = TRUE)
#installDict("工作目录","词类名称",dicttype = c("text", "scel"), load = TRUE)

listDict()
#uninstallDict() 删除安装的词典
uninstallDict()
#listDict() 查看剩余的词典
listDict()

 deleteWords( )删词 

分别有查看、安装、删除的函数。

3、自定义词典

可以自己设定哪些关键词需要额外注意区分开来，也可以删除已经加入词库的一些关键词，

对于一些专业领域，专业名词较多的案例，很推荐。

#自定义词典
#手动添加或删除词汇，仅仅只在内存中临时添加，未记录下来
segmentCN("画角声断谯门")
insertWords("谯门")   #让某词组放入内存
segmentCN("画角声断谯门")

deleteWords(c("谯门","画角"))   #删除某词组
segmentCN("画角声断谯门")

#使用save参数，把操作记录下来，下回启动能直接用
insertWords(c("谯门","画角"),save=TRUE)
segmentCN("画角声断谯门")

三、分词

1、Rwordseg分词包核心函数segmentCN

Rwordseg分词包主要函数是segmentCN，这个函数是核心，笔者详解一下这个函数，代码如下：

#segmentCN函数解释
segmentCN(strwords,
          analyzer = get("Analyzer", envir = .RwordsegEnv),
          nature = FALSE, nosymbol = TRUE,
          returnType = c("vector", "tm"), isfast = FALSE,
          outfile = "", blocklines = 1000)

#strwords：中文句子
#analyzer：分析的java对象
#nature：是否识别词组的词性（动词、形容词）
#nosymbol:是否保留句子符号
#returnType：默认是一个字符串，也可以保存成其他的样式，比如tm格式，以供tm包分析
#isfast：“否”代表划分成一个个字符，“是”代表保留句子，只是断句
#outfile：如果输入是一个文件，文件的路径是啥
#blocklines：一行的最大读入字符数

分词时候的原则是，如果该词是默认词典里面的，那么优先分词出来。那么你insert以及词典加入的词语，都不会被分出来，而且按照默认词典分。

如何有一个新词，容易被拆开了分，那么怎么办？

目前还没有特别棒的方法，不过你在insert时候，可以把出现频次提高，这样好像可以提高优先级。

至于Rwordseg默认词典，在哪呢？

2、关于人名的分词

#参数isNameRecognition  可用来人的名字识别，
getOption("isNameRecognition") #默认是不进行人名识别,输出false
segmentCN("梅超风不是是桃花岛岛主")
segment.options(isNameRecognition = TRUE)
getOption("isNameRecognition")
segmentCN("梅超风是桃花岛岛主")

除了人名之外，rwordseg还有两类识别：

2、数字识别（isNumRecognition ，默认为TRUE，默认识别数字）；

3、量词识别（isQuantifierRecognition，默认为TRUE，默认识别量词）。

每每以为攀得众山小，可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~

———————————————————————————