可定制的分词库——Yaha（哑哈）分词
在线测试地址：http://yaha.v-find.com/ 部署于GAE yahademo.appspot.com
Yaha分词主要特点是把分词过程分成了4个阶段，每个阶段都可以让用户加入自己的一些定制，以面向不同的用户需求。
这是一个最简单真白的示例：
# -*- coding=utf-8 -*-
import sys, re
from yaha import Cuttor, RegexCutting, SurnameCutting2, SuffixCutting
str = '唐成真是唐成牛的长寿乡是个1998love唐成真诺维斯基'
cuttor = Cuttor()
# Get 3 shortest paths for choise_best
#cuttor.set_topk(3)
# Use stage 1 to cut english and number
cuttor.set_stage1_regex(re.compile('(\d+)|([a-zA-Z]+)', re.I|re.U))
# Or use stage 2 to cut english and number
#cuttor.add_stage(RegexCutting(re.compile('\d+', re.I|re.U)))
#cuttor.add_stage(RegexCutting(re.compile('[a-zA-Z]+', re.I|re.U)))
# Use stage 3 to cut chinese name
#surname = SurnameCutting()
#cuttor.add_stage(surname)
# Or use stage 4 to cut chinese name
#surname = SurnameCutting2()
#cuttor.add_stage(surname)
# Use stage 4 to cut chinese address or english name
#suffix = SuffixCutting()
#cuttor.add_stage(suffix)
seglist = cuttor.cut(str)
print ','.join(list(seglist))
#seglist = cuttor.cut_topk(str, 3)
#for seg in seglist:
# print ','.join(seg)
阶段讲解
stage 1是在分句中实现，通过正则可直接将数字或英文单词分成独立的词，生成独立的这些词不再参与下一步的分词。
stage 2在创建有向无环图之前实现，对分句进行预扫描，加入一些可能形成的词，并赋予一定的概率。
stage 3在创建有向无环图期间实现，从字典得到词的概率，或通过一些匹配模式得到可能的词，赋予一定概率。
stage 4在得到有向无环图的最大概率之后（程序实现当中是最短路径），对一些不能成词的单字再继续进行处理；
或得到最短的多条路径之后，根据用户的兴趣得到最终的一条路径。若用户有兴趣，可以在这一步实现对词性的分析。
