中文分词笔记之一：概率基础_c(w1,w2...wn) 概率

分词，对于一个字符串C=，可以输出多个词串S=，而S中概率最大的那个，就是我们要的结果。

根据贝叶斯公式：

        其中P(C)，可以从语料库统计得出，在这里只是一个固定值；

且P(C|S)=1。因此，比较P(S|C)的大小变成比较P(S)的大小： 

 

 

根据马尔科夫模型可得：

P(S) = P(w1,w2,...,wn)= P(w1)P(w2|w1) P(w3|w1,w2)…P(wn|w1w2,...,wn-1) ≈P(w1) P(w2|w1)P(w3|w2)…P(wn|wn-1) 

注：P(wi|wi-1)≈ freq(wi-1,wi) /freq(wi-1)

 

对P(S)取对数：

求最大概率也是求最佳路径的问题，这里采用的是动态规划中的最佳路径：

根据基本词库对句子进行全切分，找出所有可能的词，形成切分词图。

 例如：

 

到节点i为止的最大概率称为节点i的概率的一元模型：

二元模型：

 

 

即：P(节点m的最佳2级前驱节点)*P(节点m的2级最佳前驱词序列)

    所以P(S)就变成了到最后一个节点为止的最大概率。

    分词时通常采用的是二元模型。