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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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
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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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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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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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
# 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
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
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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最大匹配法 起源 最大匹配法是最简单的分词方法，他完全使用词典进行分词，如果词典好，则分词的效果好 正向最大匹配法 正向，即从左往右进行匹配 逆向最大匹配法 逆向即从右往左进行匹配 双向最大匹配法 同时根据正向和逆向的结果，进行匹配
原创
2021-08-25 14:20:17
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逆向最大匹配算法、双向匹配算法等。 其主要原理都是切
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2018-06-23 10:10:00
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啦啦啦！KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i]，顶点Yi的顶标为B[i]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)， A[i]+B[j]>=w[i,j]始终成立。KM算法的正确性基于以下定理：* 若由二分图中所有满足A[i]+B[j]=w[i,
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2023-10-28 12:22:28
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二分图之匈牙利算法
今天也开始学习了下二分图匹配二分图匹配是网络流最大流的一种特殊情况。二分图形式类似于下图点分为了左右两部分，两部分之间的点有若干条线段相连，但在左部分或右部分之间的点没有线段相连。好比左边三位男员工，右边三位女员工，连线代表着他们之间互有好感233但现在我们需要一男一女一起搭配干活（不累嘛~）于是乎问题来了，最大能搭配几对互有好感的男
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2023-12-20 10:25:56
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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
1。一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数König定理是一个二分图中很重要的定理，它的意思是，一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数。如果你还不知道什么是最小点覆盖，我也在这里说一下：假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边，你需要选择最少的点来覆盖所有的边。 2。最小路径覆盖=最小路径覆盖＝｜G｜－最大匹配数 在一个N*N的有向图中，路
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2021-09-05 16:39:35
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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 |
匈牙利算法的概述用来解决二分图中的最优分配问题的算法，也就是图论中寻找最大匹配的算法。从实际问题的角度理解（\(\mbox{KM}\)算法）第（1）步：找到每个成员的长处，即寻找各个成员完成各任务的最短耗时。将成本矩阵的各行减去该行的最小值，找出各行的“0”；第（2）步：找到各任务的最佳人选，即寻找各任务分配给各成员完成的最短耗时。将（1）中处理后的成本矩阵的各列减去该列的最小值，找出各列的“0”
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2023-12-19 19:22:30
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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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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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参考博客：二分图匹配——匈牙利算法和KM算法伪代码bool dfs(int u)//寻找从u出发的增广路径{ for each v∈u的邻接点 if(v未访问){ 标记v已访问; if(v未匹配||dfs(cy[v])){ cx[u]=v; ...
原创
2021-08-04 09:59:00
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