在自然语言处理(NLP)研究中,NGram是最基本但也是最有用的一种比对方式,这里的N是需要比对的字符串的长度,而今天我介绍的TrieTree,正是和NGram密切相关的一种数据结构,有人称之为字典树。TrieTree简单的说是一种多叉树,每个节点保存一个字符,这么做的好处是当我们要做NGram比对时,只需要直接从树的根节点开始沿着某个树叉遍历下去,就能完成比对;如果没找到,停止本次遍历。这话讲得有些抽象,我们来看一个实际的例子。
假设我们现在词库里面有以下一些词:
上海市
上海滩
上海人
上海公司
北京
北斗星
杨柳
杨浦区
如图所示:挂在根节点上的字有上、北、杨,
如果我们现在对“上海市杨浦区”这个词做3gram就有上海市、海市杨、市杨浦、杨浦区,现在我们要知道哪些词是能够被这个字典识别的,通常我们可以用NGram来做分词。有了这颗树,我们只需要依次取每个字符,从根开始进行比对,比如上海市,我们能够匹配 上->海->市,这个路径,所以匹配;比如海市杨,由于没有“海”字挂在根节点上,所以停止;市杨浦也无法匹配;最终匹配杨浦区,得到 杨->浦->区 这个路径,匹配。
最终我们可以把“上海市杨浦区”切分为 上海市|杨浦区。
尽管TrieTree要比普通字符串数组节省很多时间,但这并不是没有代价的,因为你要先根据字典构建这棵树,这个代价并不低,当然对于某个应用来说一旦TrieTree构建完成就可以重复使用,所以针对大规模比对来说,性能提升还是很客观的。
下面是TrieTree的C#实现。
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