文章目录自然语言处理系列八规则分词正向最大匹配法总结 自然语言处理系列八规则分词规则分词是基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法），其实现的主要思想是：切分语句时，将语句特定长的字符串与字典进行匹配，匹配成功就进行切分。按照匹配的方式可分为：正向最大匹配分词、逆向最大匹配分词和双向最大匹配分词。这种方法按照一定策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字
1、1.1分次的概念（分词的正向最大、逆向最大、双向最大的匹配法） 1、正向最大匹配算法正向最大匹配算法（MM）的思想是假设自动分词中最长词条所含汉字的个数为n， 则截取需要分词文本中当前字符串序列中的前n个字符作为匹配字段，查找分词词典，若词典中有这样一个n字词那么就匹配成功，匹配字段作为一个词被切分出来；若词典中找不到这样的一个n字词那么匹配失败， 匹配字段去掉最后一个汉字， 剩下的字符作为新
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2023-10-14 22:11:19
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# 正向最大匹配算法——一种基础的分词算法
在自然语言处理（NLP）领域，分词是一个至关重要的基础任务，特别是在中文处理中。由于中文的词与词之间没有明确的空格，分词算法显得尤为重要。正向最大匹配算法（Forward Maximum Matching Algorithm，FMMA）便是一种常用的分词方法。本文将介绍这一算法的基本原理，并通过Python实现代码示例，帮助读者更好地理解正向最大匹配算
本人初学nlp，使用的是机械工业出版社的《python自然语言处理实战核心技术与算法》，学习到了双向最大匹配法，于是写下这篇文章记录一下整个代码的工作原理以及相应的理解。 目录一、匹配切分二、算法代码及详谈1. 正向最大匹配法2. 逆向最大匹配法3.双向最大匹配法三、总体代码与结果四、改进方式五、参考 一、匹配切分在中文分词技术中的匹配切分输入规则分词方式，这是一种机械分词的方式，我们通过机器词典
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2024-08-05 11:11:52
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算法分析正向最大匹配法，对于输入的一段文本从左至右、以贪心的方式切分出当前位置上长度最大的词。正向最大匹配法是基于词典的分词方法，其分词原理是:单词的颗粒度越大，所能表示的含义越确切。该算法主要分两个步骤: 该算法主要分为两个步骤： 1、一般从一个字符串的开始位置，选择一个最大长度的词长的 片段，如果序列不足最大词长，则选择全部序列。 2、首先看该片段是否在词典中，如果是，则算为一个分出来的词，如
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2023-12-27 14:59:11
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本次实验内容是基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现。使用正向和反向最大匹配算法对给定句子进行分词，对得到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法。算法描述正向最大匹配算法先设定扫描的窗口大小maxLen（最好是字典最长的单词长度），从左向右取待切分汉语句的maxLen个字符作为匹配字段。查找词典并进行匹配。若匹配成功，则将这个匹配字段作为一个词切分出来，并将窗口向右移动这个单词的长度。若匹配不
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2023-10-24 11:07:05
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汉字分词最简单的就是正向最大匹配分词了，其基本原理很简单，而且经常作为笔试题 该算法主要分两个步骤：1 一般从一个字符串的开始位置，选择一个最大长度的词长的片段，如果序列不足最大词长，则选择全部序列。2 首先看该片段是否在词典中，如果是，则算为一个分出来的词，如果不是，则从右边开始，减少一个字符，然后看短一点的这个片段是否在词典中，依次循环，逐到只剩下一个字。
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2024-07-27 15:13:35
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中文分词：正向匹配最大算法正向最大匹配法，对于输入的一段文本从左至右、以贪心的方式切出当前位置上长度最大的词。正向最大匹配法是基于词典的分词方，其分词原理是:单词的颗粒度越大，所能表示的含义越确切。该算法主要分两个步骤:1、一般从一个字符串的开始位置，选择一个最大长度的词长的片段，如果序列不足最大词长，则选择全部序列。2、首先看该片段是否在词典中，如果是，则算为一个分出来的，如果不是，则从右边开始
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2023-10-24 08:45:09
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# Python正向最大匹配算法召回率的实现
本文章将带你了解如何在Python中实现正向最大匹配算法并计算其召回率。正向最大匹配是一种常见的分词算法，广泛应用于中文文本处理中。召回率用来衡量模型在找出所有相关实例的能力。
## 工作流程
以下是实现正向最大匹配算法及计算召回率的步骤：
| 步骤 | 描述 |
之所以研究这个算法，是因为最近在研究NLP中文的分词，所谓分词就是将一个完整的句子，例如“计算语言学课程有意思”，分解成一些词组单元“计算语言学，课程，有，意思”。 “最大匹配法” 在中文分词中有所应用，因此这里介绍一下。 “最大匹配法” 分为正向匹配和逆向匹配，这里先看正向匹配。 算法思想： 正向最大匹配算法：从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切
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2023-10-12 10:13:27
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一.匈牙利算法解决的问题 二分图的最大匹配数问题二.匈牙利算法的应用场景示例 一群男生与一群女生（二分图）参与相亲。你作为红娘牵线，希望通过你自己的努力，能让他们大多数人能找到终身的伴侣，当然越多越好（最大数），也能证明你的能力。当然看不对眼的不能硬凑，需要在看对眼（匹配）的情况下，帮助他们尽可
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2024-07-12 02:36:19
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字符串最大正向匹配算法说明可以其他文章，这里只做实现。三个参数
原创
2022-04-12 15:46:55
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0045:最大正向匹配查看 提交 统计 提问总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描下为输入字符串所...
原创
2023-02-07 16:58:07
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正向最大匹配算法：从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切分出一个词，并且要做到最大匹配。 反向最大匹配算法：从右到左将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切分出一个词，并且要做到最大匹配。 这份代码对正向最大匹配算法和反向最大匹配算法进行封装，需要在代码的目录下存放一份词典，词典取名为：chineseDic.txt。 样例如下：冮,nr
劼人,nr
勍,n
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2023-10-28 11:35:34
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1、正向最大匹配算法：MaximumMatching正：北京大学生前来应聘反：研究生命的起源1）从左向右取待切分汉语句的m个字符作为匹配字段，m为大机器词典中最长词条个数。2）查找大机器词典并进行匹配。若匹配成功，则将这个匹配字段作为一个词切分出来。若匹配不成功，则将这个匹配字段的最后一个字去掉，剩下的字符串作为新的匹配字段，进行再次匹配，重复以上过程，直到切分出所有词为止。参考 <http
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2024-03-14 11:24:34
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中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时，具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不管实现如何，目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。 在这里我想介绍一下中文分词的一个最基础算法：最大匹配算法 (Maximum Matching，以下简称MM算法) ● 算法思想 &nbs
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2024-01-11 15:42:11
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# Python正向最大匹配算法召回率求解方案
## 引言
在自然语言处理（NLP）中，中文分词是一项重要的基础任务。正向最大匹配（Forward Maximum Matching, FMM）算法是一种常见的中文分词方法，其基本思想是从句子的左侧开始，依次匹配词典中的最长词，以实现对句子的切分。然而，单纯使用FMM算法可能会导致无法找到所有有效的词，从而影响召回率。
本文将探讨如何计算正向最
class MM(object): def __init__(self,dic_path): self.dictionary=set() self.maximum=0 #读取词典 with open(dic_path,'r',encoding='utf-8') as f: for line in f: ...
原创
2022-02-13 11:17:22
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class MM(object): def __init__(self,dic_path): self.dictionary=set() self.maximum=0 #读取词典 with open(dic_path,'r',encoding='utf-8') as f: for line in f: ...
原创
2021-05-07 18:27:33
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按照网上资料，中文分词算法可分为三大类：基于字典、词库匹配的分词方法；基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。基于词库的方法，有几个问题要解决，一是词库和数据结构，二是字符串在词库的匹配方式，三是多种满足匹配的选择。正向最大匹配是基于词库的分词方法，基本思想是按照文字的正方向，与词库中的词作比对，如果多个词匹配，则取最长的词。有正向，就有逆向，就是反方向读取语句中的字去比对，据统计，准确
