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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            # 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            
                
         
            
            
            
            收集一些常用的python正则练习# 匹配出0-99之间的数字
print("---匹配出0-99之间的数字---")
ret = re.match(r"^[1-9]?[0-9]$","77")
print(ret.group())
# 8到20位的密码,可以是⼤⼩写英⽂字⺟、数字、下划线
print("---,8到20位的密码,可以是⼤⼩写英⽂字⺟、数字、下划线---")
ret = re.m            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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            
                
         
            
            
            
            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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            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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            # 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                           |            
                
         
            
            
            
            摘自:题目:婚介所登记了N位男孩和N位女孩,每个男孩都对N个女孩的喜欢程度做了排序,每个女孩都对N个男孩的喜欢程度做了排序,你作为月老,能否给出稳定的牵手方案?稳定的定义:如果男孩i和女孩a牵手,但男孩i对女孩b更喜欢,而女孩b的男朋友j拼不过男孩i,则没有力量阻碍男孩i和女孩b的私奔,这即是不稳定的。思路:1962 年,美国数学家 David Gale 和 Lloyd Shapley 发明了一种            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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
                                                                                    
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              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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            # 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            
                
         
            
            
            
            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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            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
                                                                                    
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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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            一、正则表达式基本定义 
正则表达式,又称规则表达式(Regular Expression , RE),是计算机科学的一个概念;它描述了一种字符串匹配的模式,通过这样的模式对字符串进行搜索、匹配和替换等操作。下面我们就列举常规正则表达、字符搜索、字符替换及分割以及表达式修饰符进行简单描述。 
二、常规正则表达式列举 
通配符
释义
正则表达式举例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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