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python中文分词教程之前向最大正向匹配算法详解

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二03 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

前言

大家都知道,英文的分词由于单词间是以空格进行分隔的,所以分词要相对的容易些,而中文就不同了,中文中一个句子的分隔就是以字为单位的了,而所谓的正向最大匹配和逆向最大匹配便是一种分词匹配的方法,这里以词典匹配说明。

最大匹配算法是自然语言处理中的中文匹配算法中最基础的算法,分为正向和逆向,原理都是一样的。

正向最大匹配算法,故名思意,从左向右扫描寻找词的最大匹配。

首先我们可以规定一个词的最大长度,每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配,如果没有找到,就缩短长度继续寻找,直到找到或者成为单字。

下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。

实例:

S1="计算语言学课程是三个课时" ,设定最大词长MaxLen = 5 ,S2= " "

字典中含有三个词:[计算语言学]、[课程]、[课时]

    (1)S2="";S1不为空,从S1左边取出候选子串W="计算语言学";

    (2)查词表,“计算语言学”在词表中,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/ ”, 并将W从S1中去掉,此时S1="课程是三个课时";

    (3)S1不为空,于是从S1左边取出候选子串W="课程是三个";

    (4)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="课程是三";

    (5)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="课程是";

    (6)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="课程"

    (7)查词表,W在词表中,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/ 课程/ ”,并 将W从S1中去掉,此时S1="是三个课时";

    (8)S1不为空,于是从S1左边取出候选子串W="是三个课时";

    (9)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="是三个课";

    (10)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="是三个";

    (11)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="是三"

    (12)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W=“是”,这时 W是单字,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ ”,并将 W从S1中去掉,此时S1="三个课时";

    (13)S1不为空,从S1左边取出候选子串W="三个课时";

    (14)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="三个课";

    (15)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="三个";

    (16)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W=“三”,这时 W是单字,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ ”,并 将W从S1中去掉,此时S1="个课时";

    (17)S1不为空,从S1左边取出候选子串W="个课时";

    (18)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="个课";

    (19)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W=“个”, 这时W是单字,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ ",并将W从S1中去掉,此时S1="课时";

    (20)S1不为空,从S1左边取出候选子串W="课时";

    (21)查词表,W在词表中,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ",并将W从S1中去掉,此时S1=""。

    (22)S1为空,输出S2作为分词结果,分词过程结束。

而至于为什么选择python这个语言呢?大概是因为我周围人用得少吧,我就想尝试突破,不过我也不讳言,我的C/C++,java等等高级语言用的也不多,虽说编程语言这个东西,基本上只要熟悉一个,其他的都好学,不过我在python上尝到了甜头,索性就用这个语言了。

中文分词算法的Python实现:

脚本接受两个参数,一个是输入文件的路径,另一个是词典的路径。

它的运行方法如下:

python max-match.py <data> <dict>
#!/usr/bin/env python
import cPickle as pickle
import sys
# 词语最大长度为5
window_size=5
def max_match_segment(line, dic):
# write your code here
chars = line.decode("utf8")
words = []
idx = 0
# 判断索引是否超过chars的长度
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
# 判断for中是否匹配到数据
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) ))

当然,这只是最基础的,还可以有很多高级的优化,比如说改成Trie树版本的,控制最大词长度的等等。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

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