中文分词算法 之 词典机制性能优化与测试

在之前的两篇博文中文分词算法 之 基于词典的正向最大匹配算法和中文分词算法 之 基于词典的逆向最大匹配算法中，我们对分词实现和词典实现都做了优化，本文对词典实现做进一步优化，并和之前的多个实现做一个对比，使用的词典下载地址，使用的测试文本下载地址。

 

优化TrieV3的关键在于把虚拟根节点（/）的子节点（词表首字母）提升为多个相互独立的根节点，并对这些根节点建立索引。优化的依据是根节点（词表首字母）的数量庞大，索引查找的速度远远超过二分查找。

 

下面看看进一步优化后的TrieV4和之前的TrieV3的对比：

    /**
     * 获取字符对应的根节点
     * 如果节点不存在
     * 则增加根节点后返回新增的节点
     * @param character 字符
     * @return 字符对应的根节点
     */
    private TrieNode getRootNodeIfNotExistThenCreate(char character){
        TrieNode trieNode = getRootNode(character);
        if(trieNode == null){
            trieNode = new TrieNode(character);
            addRootNode(trieNode);
        }
        return trieNode;
    }
    /**
     * 新增一个根节点
     * @param rootNode 根节点
     */
    private void addRootNode(TrieNode rootNode){
        //计算节点的存储索引
        int index = rootNode.getCharacter()%INDEX_LENGTH;
        //检查索引是否和其他节点冲突
        TrieNode existTrieNode = ROOT_NODES_INDEX[index];
        if(existTrieNode != null){
            //有冲突，将冲突节点附加到当前节点之后
            rootNode.setSibling(existTrieNode);
        }
        //新增的节点总是在最前
        ROOT_NODES_INDEX[index] = rootNode;
    }
    /**
     * 获取字符对应的根节点
     * 如果不存在，则返回NULL
     * @param character 字符
     * @return 字符对应的根节点
     */
    private TrieNode getRootNode(char character){
        //计算节点的存储索引
        int index = character%INDEX_LENGTH;
        TrieNode trieNode = ROOT_NODES_INDEX[index];
        while(trieNode != null && character != trieNode.getCharacter()){
            //如果节点和其他节点冲突，则需要链式查找
            trieNode = trieNode.getSibling();
        }
        return trieNode;
    }

 

 不同的字符可能会映射到同一个数组索引（映射冲突），所以需要给TrieNode增加一个引用sibling，当冲突发生的时候，可利用该引用将多个冲突元素链接起来，这样，在一个数组索引中就能存储多个TrieNode。如果冲突大量发生，不但会浪费已经分配的数组空间，而且会引起查找性能的下降，好在这里根节点的每个字符都不一样，冲突发生的情况非常少。我们看看词数目为427451的词典文件的冲突情况：

 

冲突次数为：1 的元素个数：2746
冲突次数为：2 的元素个数：1
冲突次数：2748
总槽数：12000
用槽数：9024
使用率：75.2%
剩槽数：2976

 

 

 

 

 

将词典文件和测试文本解压到当前目录下，使用下面的命令进行测试，需要注意的是，这里的-Xmx参数指定的值是相应的词典实现所需要的最小的堆空间，如果再小就无法完成分词：

 

nohup java -Ddic.class=org.apdplat.word.dictionary.impl.TrieV4 -Xmx40m  -cp target/word-1.0.jar org.apdplat.word.SegFile &
nohup java -Ddic.class=org.apdplat.word.dictionary.impl.TrieV3 -Xmx40m  -cp target/word-1.0.jar org.apdplat.word.SegFile &
nohup java -Ddic.class=org.apdplat.word.dictionary.impl.TrieV2 -Xmx40m  -cp target/word-1.0.jar org.apdplat.word.SegFile &
nohup java -Ddic.class=org.apdplat.word.dictionary.impl.TrieV1 -Xmx120m  -cp target/word-1.0.jar org.apdplat.word.SegFile &
nohup java -Ddic.class=org.apdplat.word.dictionary.impl.Trie -Xmx200m  -cp target/word-1.0.jar org.apdplat.word.SegFile &
nohup java -Ddic.class=org.apdplat.word.dictionary.impl.HashSet -Xmx50m  -cp target/word-1.0.jar org.apdplat.word.SegFile &

 

测试结果如下：

 

 

 

 

 

代码托管于GITHUB

 

参考资料：

1、中文分词十年回顾

2、中文信息处理中的分词问题

3、汉语自动分词词典机制的实验研究

4、由字构词_中文分词新方法

5、汉语自动分词研究评述