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正向最大匹配法,对于输入的一段文本从左至右、以贪心的方式切分出当前位置上长度最大的词。正向最大匹配法是基于词典的分词方法,其分词原理是:单词的颗粒度越大,所能表示的含义越确切。该算法主要分两个步骤:
该算法主要分为两个步骤:
1、一般从一个字符串的开始位置,选择一个最大长度的词长的
片段,如果序列不足最大词长,则选择全部序列。
2、首先看该片段是否在词典中,如果是,则算为一个分出来的词,如果不是,则从右边开始,减少一个字符,然后看短一点的这个片段是否在词典中,依次循环,逐到只剩下一个字。
3、序列变为第2步骤截取分词后,剩下的部分序列
接下来通过一个实力给大家讲解具体操作。
首先我们需要选取一个最大的截取长度,通常我们选取词典中单个分词的最大长度,在如下案例中,最长的分词为(中国人)长度为三,那我们每次就取三个字符来进行分词
从左侧开始选中前三个字符进入带分序列
判断此时该序列是否存在于给定的词典中。很遗憾“我是中”不在词典中,那么从右侧开始将最后一个字符从待分序列中删去
很遗憾,“我是”依然不在分词词典中,继续从右侧删去字符
如上图所示,若待分序列的长度为1,则判定为单个词,将其存入已分列表中,并从待分序列中删除,在剩余的序列中重新组建待分序列,继续下一轮分词
经过几轮循环,所有待分序列长度为零,得到了一个分词结果,如下图所示
dict.txt文件(在这里只是展示了简单版的词典,可以自己制作任意词组或者从网站下载)
#创建字典列表 dic = [] def init(): """ 读取词典文件 载入词典 :return: """ with open("dict.txt", encoding="utf8") as dic_input: for word in dic_input: dic.append(word.strip()) #实现正向最大匹配法 def cut_words(raw_sentence, word_dic): #统计词典种最长的词(若小于待切分总长度,则每次从未匹配处找这么长的字符串开始匹配) max_length = max(len(word) for word in dic) sentence = raw_sentence.strip() #移除字符串内的空格 #统计序列长度 words_length = len(sentence) #存储切分好的词语 cut_word = [] while words_length > 0: max_cut_length = min(max_length, words_length) #创建待分序列sub sub = sentence[0 : max_cut_length] #进行一轮分词,在左侧切出一个词 while max_cut_length > 0: if sub in dic: #若待切分的词在词典中,则将其加入已分列表,跳出循环 cut_word.append(sub) break elif max_cut_length == 1: #剩下单个字,将其切分,并跳出循环 cut_word.append(sub) break else: #都不符合则从右侧去掉一个词,重新分词 max_cut_length = max_cut_length - 1 sub = sub[0 : max_cut_length] #将切掉的单词删去 sentence = sentence[max_cut_length:] words_length = words_length - max_cut_length words = "/".join(cut_word) return words def main(): """ 于用户交互接口 :return: """ init() while True: print("请输入您要分词的序列") input_str = input() if not input_str: break result = cut_words(input_str, dic) print("分词结果:") print(result) if __name__ == '__main__': main()
输入序列:我是中国人,我热爱我的祖国
分词结果:我/是/中国人/,/我/热爱/我/的/祖国/和/人民
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