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python支持双向索引吗_中文分词引擎 python实现 — 正向最大、逆向最大、双向最大匹配法...

正向索引和逆向索引可以同时使用吗python

正向最大匹配法

分词目标:

在词典中进行扫描,尽可能地选择与词典中最长单词匹配的词作为目标分词,然后进行下一次匹配。

算法流程:

假设词典中最长的单词为 5 个(MAX_LENGTH),那么最大匹配的起始子串字数也为 5 个

(1)扫描字典,测试读入的子串是否在字典中

(2)如果存在,则从输入中删除掉该子串,重新按照规则取子串,重复(1)

(3)如果不存在于字典中,则从右向左减少子串长度,重复(1)

分词实例:

比如说输入 “北京大学生前来应聘”,

第一轮:取子串 “北京大学生”,正向取词,如果匹配失败,每次去掉匹配字段最后面的一个字

“北京大学生”,扫描 5 字词典,没有匹配,子串长度减 1 变为“北京大学”

“北京大学”,扫描 4 字词典,有匹配,输出“北京大学”,输入变为“生前来应聘”

第二轮:取子串“生前来应聘

“生前来应聘”,扫描 5 字词典,没有匹配,子串长度减 1 变为“生前来应”

“生前来应”,扫描 4 字词典,没有匹配,子串长度减 1 变为“生前来”

“生前来”,扫描 3 字词典,没有匹配,子串长度减 1 变为“生前”

“生前”,扫描 2 字词典,有匹配,输出“生前”,输入变为“来应聘””

第三轮:取子串“来应聘”

“来应聘”,扫描 3 字词典,没有匹配,子串长度减 1 变为“来应”

“来应”,扫描 2 字词典,没有匹配,子串长度减 1 变为“来”

颗粒度最小为 1,直接输出“来”,输入变为“应聘”

第四轮:取子串“应聘

“应聘”,扫描 2 字词典,有匹配,输出“应聘”,输入变为“”

输入长度为0,扫描终止

正向匹配法最终的切分结果为:”北京大学 / 生前 / 来 / 应聘”

逆向最大匹配法

分词目标:

在词典中进行扫描,尽可能地选择与词典中最长单词匹配的词作为目标分词,然后进行下一次匹配。

在实践中,逆向最大匹配算法性能优于正向最大匹配算法。

算法流程

假设词典中最长的单词为 5 个(MAX_LENGTH),那么最大匹配的起始子串字数也为 5 个

(1)扫描字典,测试读入的子串是否在字典中

(2)如果存在,则从输入中删除掉该子串,重新按照规则取子串,重复(1)

(3)如果不存在于字典中,则从左向右减少子串长度,重复(1)

分词实例

比如说输入 “北京大学生前来应聘”,

第一轮:取子串 “生前来应聘”,逆向取词,如果匹配失败,每次去掉匹配字段最前面的一个字

“生前来应聘”,扫描 5 字词典,没有匹配,字串长度减 1 变为“前来应聘”

“前来应聘”,扫描 4 字词典,没有匹配,字串长度减 1 变为“来应聘”

“来应聘”,扫描 3 字词典,没有匹配,字串长度减 1 变为“应聘”

“应聘”,扫描 2 字词典,有匹配,输出“应聘”,输入变为“大学生前来”

第二轮:取子串“大学生前来”

“大学生前来”,扫描 5 字词典,没有匹配,字串长度减 1 变为“学生前来”

“学生前来”,扫描 4 字词典,没有匹配,字串长度减 1 变为“生前来”

“生前来”,扫描 3 字词典,没有匹配,字串长度减 1 变为“前来”

“前来”,扫描 2 字词典,有匹配,输出“前来”,输入变为“北京大学生”

第三轮:取子串“北京大学生”

“北京大学生”,扫描 5 字词典,没有匹配,字串长度减 1 变为“京大学生”

“京大学生”,扫描 4 字词典,没有匹配,字串长度减 1 变为“大学生”

“大学生”,扫描 3 字词典,有匹配,输出“大学生”,输入变为“北京”

第四轮:取子串“北京”

“北京”,扫描 2 字词典,有匹配,输出“北京”,输入变为“”

输入长度为0,扫描终止

双向最大匹配法

分词目标

将正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法进行比较,从而确定正确的分词方法。

算法流程:

比较正向最大匹配和逆向最大匹配结果

如果分词数量结果不同,那么取分词数量较少的那个

如果分词数量结果相同

分词结果相同,可以返回任何一个

分词结果不同,返回单字数比较少的那个

分词实例:

就上例来看,

正向匹配最终切分结果为:北京大学 / 生前 / 来 / 应聘,分词数量为 4,单字数为 1

逆向匹配最终切分结果为:”北京/ 大学生/ 前来 / 应聘,分词数量为 4,单字数为 0

返回单字数量少的匹配方式

逆向匹配单字数少,因此返回逆向匹配的结果。

双向最大匹配法实现如下:

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