算法分析

正向最大匹配法，對于輸入的一段文本從左至右、以貪心的方式切分出當前位置上長度最大的詞。正向最大匹配法是基于詞典的分詞方法，其分詞原理是:單詞的顆粒度越大，所能表示的含義越確切。該算法主要分兩個步驟:
該算法主要分為兩個步驟：
1、一般從一個字符串的開始位置，選擇一個最大長度的詞長的
片段，如果序列不足最大詞長，則選擇全部序列。
2、首先看該片段是否在詞典中，如果是，則算為一個分出來的詞，如果不是，則從右邊開始，減少一個字符，然后看短一點的這個片段是否在詞典中，依次循環，逐到只剩下一個字。
3、序列變為第2步驟截取分詞后，剩下的部分序列
接下來通過一個實力給大家講解具體操作。

形象化演示

首先我們需要選取一個最大的截取長度，通常我們選取詞典中單個分詞的最大長度，在如下案例中，最長的分詞為（中國人）長度為三，那我們每次就取三個字符來進行分詞

從左側開始選中前三個字符進入帶分序列

判斷此時該序列是否存在于給定的詞典中。很遺憾“我是中”不在詞典中，那么從右側開始將最后一個字符從待分序列中刪去

很遺憾，“我是”依然不在分詞詞典中，繼續從右側刪去字符

如上圖所示，若待分序列的長度為1，則判定為單個詞，將其存入已分列表中，并從待分序列中刪除，在剩余的序列中重新組建待分序列，繼續下一輪分詞

經過幾輪循環，所有待分序列長度為零，得到了一個分詞結果，如下圖所示

代碼實現

dict.txt文件（在這里只是展示了簡單版的詞典，可以自己制作任意詞組或者從網站下載）

#創建字典列表 dic = []def init():"""讀取詞典文件載入詞典:return:"""with open("dict.txt", encoding="utf8") as dic_input:for word in dic_input:dic.append(word.strip())#實現正向最大匹配法 def cut_words(raw_sentence, word_dic):#統計詞典種最長的詞(若小于待切分總長度，則每次從未匹配處找這么長的字符串開始匹配)max_length = max(len(word) for word in dic)sentence = raw_sentence.strip() #移除字符串內的空格#統計序列長度words_length = len(sentence)#存儲切分好的詞語cut_word = []while words_length > 0:max_cut_length = min(max_length, words_length)#創建待分序列subsub = sentence[0 : max_cut_length]#進行一輪分詞，在左側切出一個詞while max_cut_length > 0:if sub in dic: #若待切分的詞在詞典中，則將其加入已分列表，跳出循環cut_word.append(sub)breakelif max_cut_length == 1: #剩下單個字,將其切分，并跳出循環cut_word.append(sub)breakelse: #都不符合則從右側去掉一個詞，重新分詞max_cut_length = max_cut_length - 1sub = sub[0 : max_cut_length]#將切掉的單詞刪去sentence = sentence[max_cut_length:]words_length = words_length - max_cut_lengthwords = "/".join(cut_word)return wordsdef main():"""于用戶交互接口:return: """init()while True:print("請輸入您要分詞的序列")input_str = input()if not input_str:breakresult = cut_words(input_str, dic)print("分詞結果：")print(result) if __name__ == '__main__':main()

效果展示

輸入序列：我是中國人，我熱愛我的祖國
分詞結果：我/是/中國人/，/我/熱愛/我/的/祖國/和/人民

總結

以上是生活随笔為你收集整理的自然语言处理——分词系统（正向最大匹配法）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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