简介双向最大匹配方法是基于词典的分词方法，按照一定的策略将分析的汉字串与字典里面的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。根据扫描的方向可以分为正向最大匹配算法和逆向最大匹配正向最大匹配算法（MM）正向的方向定义是从字符串下标0到字符串末尾位置，取出字串与字典进行匹配初始化最大匹配长度MaxLen，当前位置pos（初始为0），处理结果为result0.令len = MaxLen，取出p
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2023-09-25 18:26:24
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分词算法设计中的几个基本原则：1、颗粒度越大越好：用于进行语义分析的文本分词，要求分词结果的颗粒度越大，即单词的字数越多，所能表示的含义越确切，如：“公安局长”可以分为“公安 局长”、“公安局 长”、“公安局长”都算对，但是要用于语义分析，则“公安局长”的分词结果最好（当然前提是所使用的词典中有这个词）2、切分结果中非词典词越少越好，单字字典词数越少越好，这里的“非词典词”就是不包含在词典中的单字
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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文章目录1.加载已有的文本库2.正向最大匹配算法3.后向最大匹配算法4.双向最大匹配算法5.测试结果和完整的代码 中文分词算法分两大方向：一是机械分词算法, 一是基于统计的分词算法。本篇文章主要介绍机械分词算法中最基础的算法: 最大匹配算法(Maximum Matching， 一下简称MM算法)。 MM算法有三种: 正向最大匹配算法（ forwards maximum match algorit
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2024-04-09 16:54:40
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介绍大家都知道利用 .append 和 .pop 方法，我们可以把列表当作栈或者队列来用（比如，把 append 和 pop(0) 合起来用，就能模拟栈的“先进先出”的特点）。但是删除列表的第一个元素（抑或是在第一个元素之前添加一个 元素）之类的操作是很耗时的，因为这些操作会牵扯到移动列表里的所有元素。这个时候双向队列就又作用了。deque 是什么collections.deque 类（双向队列）
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2024-07-04 17:27:18
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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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关于中国话的一些基本信息，能阅读本博客《中文分词方法总结》。这里就不再进行具体介绍了。双向最大匹配方法双向最大匹配方法是一种基于词典的分词方法。基于词典的分词方法是依照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串。则匹配成功。依照扫描方向的不同：正向匹配和逆向匹配依照长度的不同：最大匹配和最小匹配正向最大匹配思想FMM1.从左向右取待切分汉语句的m
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2015-10-05 08:50:00
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1.最优二叉树的定义最优二叉树又称哈夫曼树，是一种带权路径长最短的树。树的路径长度是从树根到每一个叶子之间的路径长度之和。节点的带树路径长度为从该节点到树根之间的路径长度与该节点权（比如字符在某串中的使用频率）的乘积。2.构造哈夫曼树2.1贪心算法贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对 问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部 最优解
今天我们来学习Python的分支和循环，进入正题： 一、分支所谓的分支，就是条件判断。1、第一种最简单的判断形式，运行逻辑为，条件表达式判断为True时，执行语句1和语句2。当判断为False时，不执行。 if 条件表达式： 语句1
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2023-11-29 13:33:45
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中文分词：双向匹配最大算法（BI-MM） 启发式规则: 1.如果正反向分词结果词数不同，则取分词数量较少的那个 2.如果分词结果词数相同 分词结果相同，就说明没有歧义，可返回任意一个 分词结果不同，返回其中单字较少的那个 代码实现 #使用双向最大匹配算法实现中文分词 words_dic = [] i ...
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2021-04-04 23:49:00
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这种题也是很简单的，可以直接硬凑，因为数值都很小。比如x最大应该是3，那么三辆车各减一，第一辆车则被骑完了，那么剩下2猴只能分配到剩下2车了，所以y=3，正好也是最大值，选C。要想象出类似下面的表格，或者写出来，这样才一目了然。车1车2车3总共猴1112猴2112猴3111x=3总共13y=3...
原创
2024-08-31 13:21:00
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最大权值匹配算法算法描述题目描述解答匈牙利算法代码 算法描述最大权值匹配算法（Maximum Weight Matching Algorithm）指的是在一个带权图中，选取一些边，并使这些边两端所连的节点不同，使这些边上的权值之和最大化的一个问题。常用的算法有两种：匈牙利算法和KM算法。题目描述以下是一道最大权值匹配算法题目：有一个公司需要为 N 个员工分配任务，对于员工 i，可以完成任务 j
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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算法描述（正向）： 给定最大词长n，待分词文本str，指针f=0，词典dic文档 1 取子串sub=str(f,f+n) 2 如果(遍历dic，有匹配sub) f++; 3 否则 n--; 4 注意：边界判定、没有找到词的情况算法举例分析（正向）： 你有个要分词的文本“你毁了我容忍傻逼的能力”，你给出能最大接受的词长为6（注意，6为6字节(byte)，而一个汉字为2字节，你可能注意
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2024-01-15 09:36:04
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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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逆向最大匹配方法有正即有负，正向最大匹配算法逆向最大匹配分词是中文分词基本算法之一，因为是机械切分，所以它也有分词速度快的优点，且逆向最大匹配分词比起正向最大匹配分词更符合人们的语言习惯。逆向最大匹配分词需要在已有词典的基础上，从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的i个字符(分词所确定的阈值i)作为匹配字段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的一个字，继续匹配。而且选择的阈值越大，分词越慢，
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2024-06-11 03:42:50
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# Hive双向模糊匹配指南
在数据分析和处理的过程中，模糊匹配是一项常用的技术，它能帮助我们找到不完全一致的数据。Hive作为一个大数据处理工具，也能用于实现双向模糊匹配。本文将指导你如何在Hive中实现这一功能。
## 流程步骤
首先，我们需要了解实现双向模糊匹配的流程。以下是主要步骤的整理：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 04:10:11
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逆向最大匹配算法（Reverse Maximum Matching Algorithm）是一种中文分词算法，其思路是将待分词的句子从后往前进行匹配，找到最长的词组，使句子的分词效果更为自然。在信息检索、自然语言处理等领域，分词的准确性对后续的分析和处理有着至关重要的影响。本文将详细介绍逆向最大匹配算法的实现，包含背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论。
## 背景描述
在分
写在前面：最近刷笔试题目遇到四则运算的问题，初想比较简单，实际实现时遇到不少细节的麻烦，小记在此。一、题目描述：请实现如下接口 /* 功能：四则运算 * 输入：strExpression：字符串格式的算术表达式，如: "3+2*{1+2*[-4/(8-6)+7]}" * 返回：算术表达式的计算结果 */约束：pucExpression字符串中的有效字符包括[‘0’-‘9’],‘+’,
# 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
