别再死记硬背分词规则了！用Python手撸一个HMM分词器（附完整代码与PKU语料）

从零构建HMM中文分词器：用Python实现统计语言模型的实战指南

中文分词是自然语言处理的基础环节，而隐马尔可夫模型（HMM）作为经典的统计学习方法，在分词任务中展现出独特优势。本文将带您从零开始，不依赖任何第三方库，完整实现一个基于HMM的中文分词器。

1. HMM分词的核心原理与准备工作

中文分词的本质是将连续的汉字序列切分为有意义的词语组合。HMM通过建模字与标签之间的概率关系来解决这一问题。我们需要定义四种状态标签：

• B（Begin）：词语的开始字
• M（Middle）：词语的中间字
• E（End）：词语的结束字
• S（Single）：单字成词

准备PKU语料时，我们需要将原始文本转换为标注序列。例如句子"人工智能很重要"应标注为：

人/B 工/M 智/M 能/E 很/S 重/B 要/E

实现HMM分词需要三个关键概率矩阵：

class HMM: def __init__(self): self.state_list = ['B', 'M', 'E', 'S'] # 状态集合 self.start_p = {} # 初始概率 self.trans_p = {} # 转移概率 self.emit_p = {} # 发射概率

2. 模型训练：统计概率参数计算

模型训练阶段需要从标注语料中统计三个核心概率：

1. 初始概率：句子第一个字属于各状态的概率
2. 转移概率：从前一个状态转移到当前状态的概率
3. 发射概率