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：

腳本接受兩個參數，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 pythonimport cPickle as pickleimport sys# 詞語最大長度為5window_size=5def 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中是否匹配到數據  if not matched:   i = 1   words.append(chars[idx].encode("utf8"))  idx += i return wordsif __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VEVB武林網的支持。