中文分词程序分析系列之Smartcn
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? ? ?现在有很多中文分词程序，他们的实现原理么样？分词效果如何？分词速度如何？之间有什么关系？本系列将针对主流的中文分词程序进行逐一分析，并在ITeye的博客（http://zhangywibb.iteye.com/）上原创发布，欢迎大家批评斧正。
? ? Smartcn为Apache2.0协议的开源中文分词系统，Java语言编写，修改的中科院计算所ICTCLAS分词系统。很早以前看到Lucene上多了一个中文分词的contribution，当时只是简单的扫了一下.class文件的文件名，通过文件名可以看得出又是一个改的ICTCLAS的分词系统。
? ? Smartcn可以说是ICTCLAS的简化版，去除了词性标注（Part of Speech）模块、去除了人名（包括中国人名和日俄英美等外国人名）、地名识别的模块，分词部分将ICTCLAS的N最短路径算法简化为最短路径算法。
? ? Smartcn分词的入口类是HHMMSegmenter，HHMMSegmenter这个名字取的非常不好，很容易造成误解。HHMMSegmenter从名字上看，其中的HMM肯定是隐马尔科夫（Hidden Markov Model）的缩写，HHMM应该是层叠（又称层次、多层）隐马尔科夫（Hierarchical Hidden Markov Model）的缩写。但是，事实上，Smartcn采用的并不是隐马模型，更谈不上层次隐马了。
? ? 整个Smartcn只有在BiSegGraph类中计算最短路径的getShortPath()方法时采用了一个动态规划算法。看getShortPath()方法的注释说，采用了Viterbi算法，可是查看计算概率概率的代码可以看得到getShortPath()方法没有用到隐马模型中的状态转移矩阵。
? ? Smartcn的分词模型比较简单：原子分词、二元分词、求带权值的最短路径。分词效果如何呢？我将会在别的文章中对其进行评测。
? ? 综上所述：Smartcn是ICTCLAS简化后的版本；没有词性标注；没有人名、地名识别；没有采用隐马模型进行分词，而是采用的动态规划计算最短路径。
