中文分词通用工具产品系统

中文分词旨在解决的最根本的产品问题是：消除中文文本的歧义，让机器能够准确理解用户的意图，从而提供精准的产品服务。
与英文等拉丁语系不同，中文句子中词与词之间没有天然的空格作为分隔符。这就导致机器在处理中文时，面临“字”与“词”的错位。
不同行业对分词的诉求差异巨大，以下是目前最典型、价值最高的行业场景：
搜索引擎与电商搜索
金融风控与智能投研
社交媒体与舆情监控
智能客服与对话机器人
医疗与法律垂直领域

设计了常量与配置模块、核心数据结构模块、工具类模块、索引与词图计算模块、核心分词逻辑模块。
常量与配置模块：定义工厂的 “基础规则” 和 “标准配件”，避免硬编码，统一管理配置。
核心数据结构模块：定义分词过程中需要的 “实体对象”，封装词的属性（位置、长度、权重、类型）。
工具类模块：提供底层工具能力 —— 字节流读取、字符类型判断（数字 / 字母 / 标点）。
索引与词图计算模块：构建 “词图”（文本的分词候选路径），用迪杰斯特拉算法计算最优分词路径（权重最低 / 语义最优）。
核心分词逻辑模块：整合所有模块，实现完整分词流程，对外提供分词接口。

实现了词图与迪杰斯特拉算法、多策略分词、多类型标记、多特征分析、索引构建加速分词、高内聚低耦合架构
- 词图与迪杰斯特拉算法：对输入文本构建实时动态词图，然后使用Dijkstra算法推理出最优分词路径，最终实现歧义消除。
- 多策略分词：为了适应不同的使用场景以及业务需求，该方案提供了以下四种分词策略：
1. SMART： 选最优路径（最短路径），优先长词 / 高权重词，主要用于在线搜索的Query端场景；
2. MAX_WORD： 在SMART基础之上，列出以当前词的首字符开头的所有合法子词（包括一个字符的子词），主要用于离线索引的数据端场景；
3.ALL_WORD： 在SMART基础之上，列出所有合法子词（不包括一个字符的子词），主要用于离线索引的数据端场景；
4.FULL_WORD： 列出所有合法词（包括一个字符的词），主要用于离线索引的数据端场景
- 多类型标记：分词结果会给出合理的标记：普通词、短语（会进行嵌套标记）、数字、字母、标点符号。
- 多特征分析：构建词图时的词权重，同时考虑了频率、左右熵和凝固度（紧密度）。
- 索引构建加速分词：构建词库的双数组Trie树（DAT）索引，这种索引的查询时间复杂度是查询串的有效匹配长度，与索引的数据量大小无关，所以数据量越大该索引结构的优势越明显。
- 高内聚低耦合架构：整体架构遵循 “高内聚、低耦合”，每个模块只做一件事（配置定义、数据封装、工具处理、核心计算），便于扩展（比如新增分词策略、新增字符类型）。