正向最大匹配分词和逆向最大匹配分词（附免费源码）_写出字符串“你们有没有意见分歧”分别按照正向最大匹配分词算法进行分词、逆

目录

1.介绍

2.方法概述

2.1 正向最大匹配法

2.2 逆向最大匹配法

3.实现代码

3.1 正向最大匹配法

3.2 逆向最大匹配法

4.结果分析

1.介绍

       近年来，随着社会化媒体（如博客、微博、社交网站等）的兴起和普及，中文文本的分词成为了中文自然语言处理中的重要任务。分词的目标是将连续的汉字序列切分成有意义的词语，为后续的语义分析和信息处理提供基础。分词对中文文本的理解和处理起着关键作用。分词算法的发展可以追溯到上世纪80年代初，最早的分词方法是基于词典的方法。这些方法通过比对文本与词典中的词语，来确定切分位置。

       然而随着互联网和社会化媒体的快速发展，传统的基于词典的方法面临着扩展性和准确性的挑战。为了应对上述挑战，正向最大匹配法和逆向最大匹配法被提出并广泛应用于中文分词。正向最大匹配法从左到右进行匹配和切分，选择最长的词进行切分。而逆向最大匹配法则是从右到左进行匹配和切分。这两种方法都通过建立词典和文本的匹配关系来切分文本，能够有效地处理未登录词和歧义问题，在实践中表现出了一定的优势和适用性。需要注意的是，正向和逆向最大匹配法在处理特定文本和语境下可能存在局限性，例如在处理长词和上下文相关的短语时，可能存在分词错误或切分不准确的情况。

       为了进一步提高分词的准确性和适应性，研究人员不断探索和提出新的分词算法和技术。总而言之，正向和逆向最大匹配法作为中文分词的经典方法，已经成为中文自然语言处理中不可或缺的工具。它们在社会化媒体等大规模文本数据处理中发挥着重要的作用，并不断被改进和优化，以满足不断变化的语境和需求。

2.方法概述

2.1 正向最大匹配法

       正向最大匹配分词（Forward maximum matching segmentation）通常简称为FMM法。其基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。若字典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理…… 如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。这样就完成了一轮匹配，然后取下一个i字字串进行匹配处理，直到文档被扫描完为止。

2.2 逆向最大匹配法

       逆向最大匹配法 (Reverse maximum matching method)通常简称为RMM法。RMM法的基本原理与FMM法相同 ,不同的是分词切分的方向与FMM法相反，而且使用的分词辞典也不同。逆向最大匹配法从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的2i个字符（i字字串）作为匹配字段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的一个字，继续匹配。相应地，它使用的分词词典是逆序词典，其中的每个词条都将按逆序方式存放。在实际处理时，先将文档进行倒排处理，生成逆序文档。然后，根据逆序词典，对逆序文档用正向最大匹配法处理即可。

       由于汉语中偏正结构较多，若从后向前匹配，可以适当提高精确度。所以，逆向最大匹配法比正向最大匹配法的误差要小。统计结果表明 ,单纯使用正向最大匹配的错误率为 1/16 9,单纯使用逆向最大匹配的错误率为 1/245。

3.实现代码

3.1 正向最大匹配法

注：具体文件在评论区可获得

       首先需要将任务给出的停用词文件、分词词表文件和需要分词的句子文件读入，需要注意的是，停用词文件和分词词表文件的编码为gbk，需要分词的句子文件编码为utf-8。

# 读取停用词文件
stopwords = []
with open('停用词.txt', 'r', encoding='gbk') as f:
    for line in f:
        stopwords.append(line.strip())
 
# 读取分词词表文件
fencidict = []
with open('中文分词词典.txt', 'r', encoding='gbk') as f:
    for line in f:
        fencidict.append(line.strip())
 
# 读取需要分词的句子文件
sentences = []
with open('测试样本.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        if line != '':
            sentences.append(line)

       随后，为了确定一个恰当的最大匹配长度，需要首先提取分词词典中所有词的长度，提取结果发现，词语最大长度为15。在后续的测试中，发现如果选取词语最大长度为15，代码运行效率太低，选取5为词语最大长度是比较适合的。

# 查看分词词典中最长词语数
number = []
for ci in fencidict:
    if len(ci) not in number:
        number.append(len(ci))
print(max(number)) # 输出分词词典中最长词语数

       首先，提取单行句子进行分词，并创建存放分词结果的segment_list数组，随后进行遍历循环，提取句子中的前5个词语，判断逻辑为是否存在于分词词典中，如果存在词典中，则需要判断是否存在于停用词词典中，如果存在于停用词词典中，就需要作为停用词被剔除，跳转到下一个词语的循环；如果不存在于停用词词典中，就可以作为分词结果，将其从原句中剔除后，保存到分词结果segment_list数组中。如果前5个词语不在分词词典中，就需要检查前4个词语是否在分词词典中，不断重复过程。

for sentence in sentences: # 提取单行句子进行分词
    segment_list = '' # 存放分词结果
    
    while len(sentence) >= 1: # 当未分词完时，继续分词(句子长度大于1表明还有内容)
        max_match_len = 5 # 设置最大匹配长度，设置为5就够，数越大运行速度越慢
 
        while max_match_len > 1: # 当匹配单词长度大于1时，循环判断分词
            if sentence[0:max_match_len] in fencidict: # 判断前5个字符是否存在于分词字典
                if sentence[0:max_match_len] not in stopwords: # 判断该词是否在停用词词典中
                    segment_list = segment_list + '/' + sentence[0:max_match_len] # 追加到分词词组中
                    sentence = sentence[max_match_len:len(sentence)] # 将符合的词语从原例句中截取
                    break # 退出循环，重新从最大匹配长度开始匹配截取
                elif sentence[0:max_match_len] in stopwords:
                    sentence = sentence[max_match_len:len(sentence)] # 将符合的词语从原例句中截取
                    break # 退出循环，重新从最大匹配长度开始匹配截取
            else:
                max_match_len -= 1 # max_match_len累减，开始匹配4、3、2、1个字 
        if max_match_len == 1: # 只剩下一个字时
            if sentence[0:max_match_len] not in stopwords: # 如果该词不在停用词词典中
                segment_list = segment_list + '/' + sentence[0:1] # 追加单个字作为分词结果
                sentence = sentence[1:len(sentence)] # 将该词从原句中剔除
            else:
                sentence = sentence[1:len(sentence)] # 将该词从原句中剔除
    print(segment_list) # 输出分词结果

       如果最后缩减到只剩1个词语，需要检查是否在停用词词典中，如果在停用词词典中，就需要作为停用词被剔除，如果不在停用词词典中，就可以作为分词结果保存到segment_list中。

       最后输出分词结果：

3.2 逆向最大匹配法

除了方法代码外，读取文件等都与正向最大匹配法相同，方法代码如下：

for sentence in sentences: # 提取单行句子进行分词
    segment_list = '' # 存放分词结果
    
    while len(sentence) >= 1: # 当未分词完时，继续分词(句子长度大于1表明还有内容)
        max_match_len = 5 # 设置最大匹配长度，设置为5就够，数越大运行速度越慢
    
        while max_match_len > 1: # 当匹配单词长度大于1时，循环判断分词
            if sentence[len(sentence)-max_match_len:len(sentence)] in fencidict: # 判断前5个字符是否存在于分词字典
                if sentence[len(sentence)-max_match_len:len(sentence)] not in stopwords: # 判断该词是否在停用词词典中
                    segment_list = sentence[len(sentence)-max_match_len:len(sentence)] + '/' + segment_list # 追加到分词词组中
                    sentence = sentence[0:len(sentence)-max_match_len] # 将符合的词语从原句中剔除
                    break # 退出循环，重新从最大匹配长度开始匹配截取
                elif sentence[len(sentence)-max_match_len:len(sentence)] in stopwords: # 判断该词是否在停用词词典中
                    sentence = sentence[0:len(sentence)-max_match_len] # 将符合的词语从原句中剔除
                    break # 退出循环，重新从最大匹配长度开始匹配截取
            else:
                max_match_len -= 1  # max_match_len累减，开始匹配4、3、2、1个字 
        if max_match_len == 1: # 只剩下一个字时，说明当前不再存在任何符合的词语，直接截取一个字作为分词结果
            if sentence[len(sentence)-1:len(sentence)] not in stopwords: # 如果该词不在停用词词典中
                segment_list = sentence[len(sentence)-1:len(sentence)] + '/' + segment_list # 追加单个字作为分词结果
                sentence = sentence[0:len(sentence)-1] # 将该词从原句中剔除
            else:
                sentence = sentence[0:len(sentence)-1] # 将该词从原句中剔除
    print(segment_list) # 输出分词结果

       逆向最大匹配法与正向最大匹配法的代词没有太大差别，只需要改动一下从原句提取的5个词语是倒着取。例如：正向最大匹配法中的前5个词语是sentence[0:max_match_len]，而逆向最大匹配法中的前5个词语是sentence[len(sentence)-max_match_len:len(sentence)]。

       首先，提取单行句子进行分词，并创建存放分词结果的segment_list数组，随后进行遍历循环，提取句子中的后5个词语，判断逻辑为是否存在于分词词典中，如果存在词典中，则需要判断是否存在于停用词词典中，如果存在于停用词词典中，就需要作为停用词被剔除，跳转到下一个词语的循环；如果不存在于停用词词典中，就可以作为分词结果，将其从原句中剔除后，保存到分词结果segment_list数组中。如果后5个词语不在分词词典中，就需要检查后4个词语是否在分词词典中，不断重复过程。

       如果最后缩减到只剩1个词语，需要检查是否在停用词词典中，如果在停用词词典中，就需要作为停用词被剔除，如果不在停用词词典中，就可以作为分词结果保存到segment_list中。

       最后输出分词结果。

4.结果分析

       汉语中偏正结构较多，从后向前匹配可以适当提高精确度，从分词结果的最后一句举例，正向最大匹配会把“的说法”中的“的说”提取出来，把“法”视为停用词；而逆向最大匹配会把“的说法”中的“说法”提取出来，把“的”视为停用词，这是更合理语言规范的。当然，正向最大匹配也有所优点，在对“进行了”分词时，会把“进行”提取出来，把“了”视为停用词；而逆向最大匹配会把“进”和“行了”提取出来，不太符合语言规范。

       但是总体上，逆向最大匹配的准确率会更高一些。