jieba分词流程图

jieba分词是一款流行的中文分词工具，其主要思路是基于词频统计和机器学习的分词方法。下面是jieba分词的基本流程图：

1. 加载字典：读取用户自定义的词典和内置的词典，建立词语库。

2. 文本预处理：对待分词的文本进行预处理，如去除空格、标点符号、HTML标签等。

3. 正向最大匹配算法：按照词库中的最大词长从前往后扫描文本，匹配最长的词语。若匹配不到，则将当前字符作为单字处理。

4. 逆向最大匹配算法：按照词库中的最大词长从后往前扫描文本，匹配最长的词语。若匹配不到，则将当前字符作为单字处理。

5. 双向最大匹配算法：结合正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法，取两种算法中分词数量较少的那一种。

6. HMM模型：使用隐马尔可夫模型来进行分词。先将文本按照字典中的单字进行切分，然后利用HMM模型进行标注。

7. CRF模型：使用条件随机场模型来进行分词。对于每个待分词的句子，将其转化为特征序列，并根据特征序列和标记序列之间的关系进行学习和预测。