Hanlp中N最短路径分词详细介绍

By hadoop小学生 at 2019-03-25 • 0人收藏 • 83人看过


N-最短路径 是中科院分词工具NLPIR进行分词用到的一个重要算法,张华平、刘群老师在论文《基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型》中做了比较详细的介绍。该算法算法基本思想很简单,就是给定一待处理字串,根据词典,找出词典中所有可能的词,构造出字串的一个有向无环图,算出从开始到结束所有路径中最短的前N条路径。因为允许相等长度的路径并列,故最终的结果集合会大于或等于N。

 

根据算法思想,当我们拿到一个字串后,首先构造图,接着针对图计算最短路径。下面以一个例子“他说的确实在理”进行说明,开始为了能够简单说明,首先假设图上的边权值均为1。 

先给出对这句话的3-最短路(即路径最短的前3名, 因为有并列成分, 所以可能候选路径大于3)径求解过程图: 

从节点4开始, 因为4是第一个出现多个前驱节点的

 

图1.JPG

首先看图中上方,它是根据一个已有词典构造出的有向无环图。它将字串分为单个的字,每个字用图中相邻的两个结点表示,故对于长度为n的字串,需要n+1个结点。两节点间若有边,则表示两节点间所包含的所有结点构成的词,如图中结点2、3、4构成词“的确”。

图构造出来后,接下来就要计算最短路径,N-最短路径是基于Dijkstra算法的一种简单扩展,它在每个结点处记录了N个最短路径值与该结点的前驱,具体过程如上图中下方列表。Table(4)表示位于结点4时的最短路径情况,表示从结点0到4有两条路径,长度为3的路径前驱为2;长度为4的路径前驱为3。前驱括号里面第二个数表示对相同前驱结点的区分,如(4,1)、(4,2)。由列表可知,该字串的3-最短路径结果集合为{5,5,6,6,7}。

当然,在实际情况中,权值不可能都设为1的,否则随着字串长度n和最短路径N的增大,长度相同的路径数将会急剧增加。为了解决这样的问题,我们需要通过某种策略为有向图的边赋权重,很自然的想法就是边的权重就是该词出现的可能性。

 

图2.JPG

NShortPath的基本思想是Dijkstra算法的变种,拿1-最短路来说吧,先Dijkstra求一次最短路,然后沿着最短路的路径走下去,只不过在走到某个节点的时候,检查到该节点在路径上的下一个节点是否还有别的路到它(从PreNode查),如果有,就走这些别的路中的没走过第一条(它们都是最短路上的途径节点)。然后推广到N-最短路,N-最短路中PreNode有N个,分别对应n-最短路时候的PreNode,就这么简单。

图解

再谈PreNode的准备

需要为每个顶点维护一个最小堆,最小堆里储存的是边的花费,每条边的终点是这个顶点。还需要维护到每个顶点的前N个最小路径的花费:

回忆一下Dijkstra求最短路的时候,我们只需记录一个最短路的累计花费就行了

这与此处的N-最短路径显著不同。

在遍历图的时候,与Dijkstra最短路径不同,N-最短路径从第二个节点开始,需要将当前节点可能到达的边根据累积第i短长度+该边的长度之和排序记录到PreNode队列数组中,排序由CQueue完成的。

然后从CQueue出队,这样路径长度就是升序了,按顺序更新 weightArray[当前节点][第几短路]就行了。

另外CQueue是一个不同于普通队列的队列,它维护了一个当前指针(下图的蓝色部分),这个蓝色指针在求解第i短路径的时候会用到。

 

图3.JPG

假定看到这里,算法已经计算出了正确的PreNode队列,下面讨论如何从PreNode中找出N最短路径的确切途经节点集合。

1-最短路径的求解

整个计算过程维护了一个路径栈,对于上图来说,

1)首先将最后一个元素压入栈(本例中是6号结点),什么时候这个元素弹出栈,什么时候整个任务结束。

2)对于每个结点的PreNode队列,维护了一个当前指针,初始状态都指向PreNode队列中第一个元素。这个指针是由CQueue维护的,严格来讲不属于算法关心的问题。

3)从右向左依次取出PreNode队列中的当前元素(当前元素出队)并压入栈,并将队列指针重新指向队列中第一个元素。如上图:6号元素PreNode是3,3号元素PreNode是1,1号元素PreNode是0。

4)当第一个元素压入栈后,输出栈内容即为一条队列。本例中0, 1, 3, 6便是一条最短路径。

5)将栈中的内容依次弹出,每弹出一个元素,就将当时压栈时该元素对应的PreNode队列指针下移一格。如果到了末尾无法下移,则继续执行第5步(也就是继续出栈),如果仍然可以移动,则执行第3步。

对于本例,先将“0”弹出栈,在路径上0的下一个是1,得出该元素对应的是1号“A”结点的PreNode队列,该队列的当前指针已经无法下移,因此继续弹出栈中的“1” ;同理该元素对应3号“C”结点,因此将3号“C”结点对应的PreNode队列指针下移。由于可以移动,因此将队列中的2压入队列,2号“B”结点的PreNode是1,因此再压入1,依次类推,直到0被压入,此时又得到了一条最短路径,那就是0,1,2,3,6。如下图:

 图4.JPG

再往下,0、1、2都被弹出栈,3被弹出栈后,由于它对应的6号元素PreNode队列记录指针仍然可以下移,因此将5压入堆栈并依次将其PreNode入栈,直到0被入栈。此时输出第3条最短路径:0, 1, 2, 4, 5, 6。如下图:

 

图5.JPG

输出完成后,紧接着又是出栈,此时已经没有任何栈元素对应的PreNode队列指针可以下移,于是堆栈中的最后一个元素6也被弹出栈,此时输出工作完全结束。我们得到了3条最短路径,分别是:

0, 1, 3, 6,

0, 1, 2, 3, 6,

0, 1, 2, 4, 5, 6,

推广到N-最短路

N-最短路中PreNode有N个,分别对应n-最短路时候的PreNode,也就是当前路径是第n短的时候,当前节点对应的PreNode队列。

 图6.JPG

在该图中,观察黄颜色的路径长度表格,到达1号、2号、3号结点的路径虽然有多条,但长度只有一种长度,但到达4号“D”结点的路径长度有两种,即长度可能是3也可能是4,此时在“最短路”处(index=0)记录长度为3时的PreNode,在“次短路”处(index=1)处记录长度为4时的PreNode,依此类推。

值得注意的是,此时用来记录PreNode的坐标已经由前文求“1-最短路径”时的一个数(ParentNode值)变为2个数(ParentNode值以及index值)。

如上图所示,到达6号“末”结点的次短路径有两个ParentNode,一个是index=0中的4号结点,一个是index=1的5号结点,它们都使得总路径长度为6。

N=2时,我们求得了2-最短路径,路径长度有两种,分别长度为5和6,而路径总共有6条,如下:

最短路径:

0, 1, 3, 6,

0, 1, 2, 3, 6,

0, 1, 2, 4, 5, 6,

========================

短路径

0, 1, 2, 4, 6,

0, 1, 3, 4, 5, 6,

0, 1, 2, 3, 4, 5, 6,

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