算法：N-gram语法

一、N-gram介绍

　　n元语法（英语：N-gram）指文本中连续出现的n个语词。n元语法模型是基于(n - 1)阶马尔可夫链的一种概率语言模型，通过n个语词出现的概率来推断语句的结构。这一模型被广泛应用于概率论、通信理论、计算语言学（如基于统计的自然语言处理NLP）、计算生物学（如序列分析）、数据压缩等领域。

　　N-gram文本广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。它们基本上是给定窗口内的一组同时出现的单词，在计算n元语法时，通常会将一个单词向前移动（尽管在更高级的场景中可以使X个单词向前移动）。

　　例如，对于句子"The cow jumps over the moon" ，N = 2（称为二元组），则 ngram 为：

• the cow
• cow jumps
• jumps over
• over the
• the moon

　　因此，在这种情况下，有 5 个 n-gram。

　　再来看看 N = 3，ngram 将为：

• the cow jumps
• cow jumps over
• jumps over the
• over the moon

　　因此，在这种情况下，有 4 个 n-gram。

　　所以，在一个句子中 N-grams 的数量有：

　　　　　　N_grams(K) = X - (N - 1)

　　其中，X 为给定句子K中的单词数，N 为 N-gram 的N，指的是连续出现的 N 个单词。

　　N-gram用于各种不同的任务。例如，在开发语言模型时，N-grams不仅用于开发unigram模型，而且还用于开发bigram和trigram模型。谷歌和微软已经开发了网络规模的 n-gram模型，可用于多种任务，例如拼写校正、分词和文本摘要。N-gram的另一个用途是为受监督的机器学习模型（例如SVM，MaxEnt模型，朴素贝叶斯等）开发功能。其想法是在特征空间中使用标记（例如双字母组），而不是仅使用字母组合。

　　下面简单介绍一下如何用 Java 生成 n-gram。

二、用 Java 生成 n-gram

　　这个是生成 n-gram 的主要方法，方法首先是对传进来的句子 sentence 进行单词拆分，这个正则表达式“\\s+”是能匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等, 等价于 [ \f\n\r\t\v]。拆分完后对单词进行拼接。算法时间复杂度为 O(X - (N - 1))，X 为给定句子K中的单词数，N 为 N-gram 的 N。

 1     /**
 2      * 生成n元语法
 3      * <p>
 4      * 一个句子中有多少个N-gram?
 5      * 如果 X = 给定句子K中的单词数，则句子K的 N-gram数为:
 6      * N(grams<K>) = X - (N - 1)
 7      *
 8      * @param n        连续 n个单词
 9      * @param sentence 句子级别的文本
10      * @return         存着ngram的列表
11      */
12     public static List<String> ngrams(int n, String sentence) {
13         List<String> ngrams = new ArrayList<>();
14         String[] words = sentence.split("\\s+");
15         for (int i = 0; i < words.length - n + 1; i++)
16             ngrams.add(concat(words, i, i + n));
17         return ngrams;
18     }

　　进行单词拼接，这里使用 StringBuilder（线程不安全，效率相对StringBuffer高点）对拆分好的单词进行拼接并返回拼接好的字符串。

 1     /**
 2      * 拼接单词
 3      *
 4      * @param words 单词
 5      * @param start 开始位置
 6      * @param end   结束位置
 7      * @return      拼接好的字符串
 8      */
 9     public static String concat(String[] words, int start, int end) {
10         StringBuilder sb = new StringBuilder();
11         for (int i = start; i < end; i++)
12             sb.append(i > start ? " " : "").append(words[i]);
13         return sb.toString();
14     }

　　对 n-gram 的出现次数进行统计，使用 HashMap<String, Integer> 来存储 n-gram 的出现次数，并且按照 value 的逆序排序 Map，次数较多的在前面先打印。这里使用 Java 8 Stream API 按照 value 降序顺序进行 Map 排序。

　　在 Java 8 中，Map.Entry类具有静态方法 comparingByValue() 来帮助按 value 排序，此方法返回以自然顺序 Comparator 比较 Map.Entry值的。还有，你可以传递自定义Comparator 以用于排序。

　　下面是根据 value 进行排序的方法：

 1     /**
 2      * 按 value对 HashMap进行逆序排序
 3      * <p>
 4      * 使用 Java 8 Stream API按照降序对Value进行Map排序
 5      * 逻辑的中心是按自然顺序 Map.Entry.comparingByValue()比较 Map.Entry值的方法。
 6      *
 7      * @param unSortedMap 未排序的HashMap
 8      * @return 按照value降序排序的HashMap
 9      */
10     public static HashMap<String, Integer> sortByValue(HashMap<String, Integer> unSortedMap) {
11         // System.out.println("Unsorted Map : " + unSortedMap);
12
13         // LinkedHashMap保留插入元素的顺序
14         LinkedHashMap<String, Integer> reverseSortedMap = new LinkedHashMap<>();
15
16         // 使用 Comparator.reverseOrder() 进行反向排序
17         unSortedMap.entrySet()
18                 .stream()
19                 .sorted(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()))
20                 .forEachOrdered(x -> reverseSortedMap.put(x.getKey(), x.getValue()));
21
22         // System.out.println("Reverse Sorted Map   : " + reverseSortedMap);
23
24         return reverseSortedMap;
25     }

　　主函数测试代码：

 1 public static void main(String[] args) {
 2         HashMap<String, Integer> count = new HashMap<>();
 3         String text = "I can go to the supermarket to buy spicy bars or go to the store to buy spicy bars.";
 4
 5         // 生成n为1~3的N元语法
 6 //        for (int n = 1; n <= 3; n++) {
 7 //            for (String ngram : ngrams(n, text)) {
 8 //                System.out.println(ngram);
 9 //            }
10 //            System.out.println();
11 //        }
12
13         for (String ngram : ngrams(3, text)) {
14             // counting ngram by using HashMap
15             if (!count.containsKey(ngram)) {
16                 count.put(ngram, 1);
17             } else if (count.containsKey(ngram)) {
18                 count.replace(ngram, count.get(ngram) + 1);
19             }
20             System.out.println(ngram);
21         }
22
23         // 按出现次由多到少的顺序打印ngram
24         System.out.println("\nCounting Result: ");
25         for (Map.Entry<String, Integer> entry : sortByValue(count).entrySet()) {
26             System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
27         }
28
29     }