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用python實現前向分詞最大匹配算法的示例代碼

瀏覽:87日期:2022-07-14 18:12:24

理論介紹

分詞是自然語言處理的一個基本工作,中文分詞和英文不同,字詞之間沒有空格。中文分詞是文本挖掘的基礎,對于輸入的一段中文,成功的進行中文分詞,可以達到電腦自動識別語句含義的效果。中文分詞技術屬于自然語言處理技術范疇,對于一句話,人可以通過自己的知識來明白哪些是詞,哪些不是詞,但如何讓計算機也能理解?其處理過程就是分詞算法。

可以將中文分詞方法簡單歸納為:

1.基于詞表的分詞方法2.基于統計的分詞方法3.基于序列標記的分詞方法

其中,基于詞表的分詞方法最為簡單,根據起始匹配位置不同可以分為:

1.前向最大匹配算法2.后向最大匹配算法3.雙向最大匹配算法

三種方法思想都很簡單,今天就用python實現前向最大匹配算法。

word分詞是一個Java實現的分布式的中文分詞組件,提供了多種基于詞典的分詞算法,并利用ngram模型來消除歧義。能準確識別英文、數字,以及日期、時間等數量詞,能識別人名、地名、組織機構名等未登錄詞。能通過自定義配置文件來改變組件行為,能自定義用戶詞庫、自動檢測詞庫變化、支持大規模分布式環境,能靈活指定多種分詞算法,能使用refine功能靈活控制分詞結果,還能使用詞性標注、同義標注、反義標注、拼音標注等功能。同時還無縫和Lucene、Solr、ElasticSearch、Luke集成。

前向最大匹配算法

前向最大匹配算法,顧名思義,就是從待分詞句子的左邊向右邊搜索,尋找詞的最大匹配。我們需要規定一個詞的最大長度,每次掃描的時候尋找當前開始的這個長度的詞來和字典中的詞匹配,如果沒有找到,就縮短長度繼續尋找,直到找到字典中的詞或者成為單字。

具體代碼實現

獲取分詞函數:getSeg(text):

def getSeg(text): # 句子為空 if not text: return ’’ # 句子成為一個詞 if len(text) == 1: return text # 此處寫了一個遞歸方法 if text in word_dict: return text else: small = len(text) - 1 text = text[0:small] return getSeg(text)

主函數:main()

def main(): global test_str, word_dict test_str = test_str.strip() # 正向最大匹配分詞測試 最大長度5 max_len = max(len(word) for word in word_dict) result_str = [] # 保存分詞結果 result_len = 0 print(’input :’, test_str) while test_str: tmp_str = test_str[0:max_len] seg_str = getSeg(tmp_str) seg_len = len(seg_str) result_len = result_len + seg_len if seg_str.strip(): result_str.append(seg_str) test_str = test_str[seg_len:] print(’output :’, result_str)

字典:

word_dict = [’混沌’, ’Logistic’, ’算法’, ’圖片’, ’加密’, ’利用’, ’還原’, ’Lena’, ’驗證’, ’Baboon’, ’效果’]

測試句子:

test_str = ’’’一種基于混沌Logistic加密算法的圖片加密與還原的方法,并利用Lena圖和Baboon圖來驗證這種加密算法的加密效果。’’’

分詞結果

用python實現前向分詞最大匹配算法的示例代碼

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標簽: Python 編程
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