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python中文分詞教程之前向最大正向匹配算法詳解

 更新時間:2017年11月02日 10:44:18   作者:Pala  
中文分詞是中文文本處理的一個基礎性工作,然而長久以來,在Python編程領域,一直缺少高準確率、高效率的分詞組件。下面這篇文章主要給大家介紹了關于python中文分詞教程之前向最大正向匹配算法的相關資料,需要的朋友可以參考下。

前言

大家都知道,英文的分詞由于單詞間是以空格進行分隔的,所以分詞要相對的容易些,而中文就不同了,中文中一個句子的分隔就是以字為單位的了,而所謂的正向最大匹配和逆向最大匹配便是一種分詞匹配的方法,這里以詞典匹配說明。

最大匹配算法是自然語言處理中的中文匹配算法中最基礎的算法,分為正向和逆向,原理都是一樣的。

正向最大匹配算法,故名思意,從左向右掃描尋找詞的最大匹配。

首先我們可以規(guī)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(xù)尋找,直到找到或者成為單字。

下面話不多說了,來一起看看詳細的介紹吧。

實例:

S1="計算語言學課程是三個課時" ,設定最大詞長MaxLen = 5 ,S2= " "

字典中含有三個詞:[計算語言學]、[課程]、[課時]

    (1)S2="";S1不為空,從S1左邊取出候選子串W="計算語言學";

    (2)查詞表,“計算語言學”在詞表中,將W加入到S2中,S2=“計算語言學/ ”, 并將W從S1中去掉,此時S1="課程是三個課時";

    (3)S1不為空,于是從S1左邊取出候選子串W="課程是三個";

    (4)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W="課程是三";

    (5)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W="課程是";

    (6)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W="課程"

    (7)查詞表,W在詞表中,將W加入到S2中,S2=“計算語言學/ 課程/ ”,并 將W從S1中去掉,此時S1="是三個課時";

    (8)S1不為空,于是從S1左邊取出候選子串W="是三個課時";

    (9)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W="是三個課";

    (10)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W="是三個";

    (11)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W="是三"

    (12)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W=“是”,這時 W是單字,將W加入到S2中,S2=“計算語言學/ 課程/ 是/ ”,并將 W從S1中去掉,此時S1="三個課時";

    (13)S1不為空,從S1左邊取出候選子串W="三個課時";

    (14)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W="三個課";

    (15)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W="三個";

    (16)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W=“三”,這時 W是單字,將W加入到S2中,S2=“計算語言學/ 課程/ 是/ 三/ ”,并 將W從S1中去掉,此時S1="個課時";

    (17)S1不為空,從S1左邊取出候選子串W="個課時";

    (18)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W="個課";

    (19)查詞表,W不在詞表中,將W最右邊一個字去掉,得到W=“個”, 這時W是單字,將W加入到S2中,S2=“計算語言學/ 課程/ 是/ 三/ 個/ ",并將W從S1中去掉,此時S1="課時";

    (20)S1不為空,從S1左邊取出候選子串W="課時";

    (21)查詞表,W在詞表中,將W加入到S2中,S2=“計算語言學/ 課程/ 是/ 三/ 個/ 課時/ ",并將W從S1中去掉,此時S1=""。

    (22)S1為空,輸出S2作為分詞結果,分詞過程結束。

而至于為什么選擇python這個語言呢?大概是因為我周圍人用得少吧,我就想嘗試突破,不過我也不諱言,我的C/C++,java等等高級語言用的也不多,雖說編程語言這個東西,基本上只要熟悉一個,其他的都好學,不過我在python上嘗到了甜頭,索性就用這個語言了。

中文分詞算法的Python實現(xiàn):

腳本接受兩個參數(shù),一個是輸入文件的路徑,另一個是詞典的路徑。

它的運行方法如下:

python max-match.py <data> <dict>
#!/usr/bin/env python
import cPickle as pickle
import sys

# 詞語最大長度為5
window_size=5

def max_match_segment(line, dic):
 # write your code here
 chars = line.decode("utf8")
 words = []
 idx = 0
 # 判斷索引是否超過chars的長度
 while idx < len(chars):
  matched = False
  for i in xrange(window_size, 0, -1):
   cand=chars[idx:idx+i].encode("utf8")
   if cand in dic:
    words.append(cand)
    matched = True
    break
  # 判斷for中是否匹配到數(shù)據(jù)
  if not matched:
   i = 1
   words.append(chars[idx].encode("utf8"))
  idx += i

 return words

if __name__=="__main__":

 try:
  fpi=open(sys.argv[1], "r")
 except:
  print >> sys.stderr, "failed to open file"
  sys.exit(1)

 try:
  dic = pickle.load(open(sys.argv[2], "r"))
 except:
  print >> sys.stderr, "failed to load dict %s" % sys.argv[2]
  sys.exit(1)
 try:
  fpo = open("out.txt","w")
 except:
  print >> sys.stderr, "failed to load out.txt"
  sys.exit(1)
 for line in fpi:
  fpo.write("\t".join( max_match_segment(line.strip(), dic) ))

當然,這只是最基礎的,還可以有很多高級的優(yōu)化,比如說改成Trie樹版本的,控制最大詞長度的等等。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對腳本之家的支持。

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