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(tǒng)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(jù)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(xiàn)前向最大匹配算法。

word分詞是一個Java實現(xiàn)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(shù)字，以及日期、時間等數(shù)量詞，能識別人名、地名、組織機構(gòu)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(guī)模分布式環(huán)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(jié)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(guī)定一個詞的最大長度，每次掃描的時候?qū)ふ耶斍伴_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，直到找到字典中的詞或者成為單字。

具體代碼實現(xiàn)

獲取分詞函數(shù)：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(shù)：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(jié)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?！?p>分詞結(jié)果

到此這篇關于用python實現(xiàn)前向分詞最大匹配算法的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關python 前向分詞最大匹配算法內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！