1 简介
jieba分词主要是基于统计词典，构造一个前缀词典；然后利用前缀词典对输入句子进行切分，得到所有的切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图；通过动态规划算法，计算得到最大概率路径，也就得到了最终的切分形式。
2 实例讲解
以“去北京大学玩”为例，作为待分词的输入文本。
离线统计的词典形式如下，每一行有三列，第一列是词，第二列是词频，第三列是词性。
... 北京大学 2053 nt
大学 20025 n
去 123402 v
玩 4207 v
北京 34488 ns
北 17860 ns
京 6583 ns
大 144099 a
学 17482 n ...
2.1 前缀词典构建
首先是基于统计词典构造前缀词典，如统计词典中的词“北京大学”的前缀分别是“北”、“北京”、“北京大”；词“大学”的前缀是“大”。统计词典中所有的词形成的前缀词典如下所示，你也许会注意到“北京大”作为“北京大学”的前缀，但是它的词频却为0，这是为了便于后面有向无环图的构建。
... 北京大学 2053 北京大 0 大学 20025 去 123402 玩 4207 北京 34488 北 17860 京 6583 大 144099 学 17482 ...
2.2 有向无环图构建
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