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  • 机械分词算法1.1. 正向最大匹配算法 参考链接: https://blog.csdn.net/lcwdzl/article/details/78493637 代码源码地址: https://github.com/lankuohsing/Study_NLP 1. 机械分词算法 1.1. 正向最大匹配算法 # In[]...


    参考链接:
    https://blog.csdn.net/lcwdzl/article/details/78493637
    https://blog.csdn.net/liu_zhlai/article/details/52125174?spm=1001.2014.3001.5501
    代码源码地址:
    https://github.com/lankuohsing/Study_NLP

    1. 机械分词算法

    1.1. 正向最大匹配算法

    custom_dict={"南京","南京市","市长","长江","大桥","江大桥",}
    input_sentence="南京市长江大桥"
    max_word_len=0
    for word in custom_dict:
        if len(word)>max_word_len:
            max_word_len=len(word)
    
    if len(input_sentence)<max_word_len:
        max_word_len=len(input_sentence)
    
    start=0
    seg_results=[]
    while start<len(input_sentence):
        temp_len=max_word_len
        if len(input_sentence)-start<max_word_len:
            temp_len=len(input_sentence)-start
        while temp_len>0:
            sub_sentence=input_sentence[start:start+temp_len]
            if sub_sentence in custom_dict:
                seg_results.append(sub_sentence)
                start+=temp_len
                break
            else:
                temp_len-=1
        # 没有子串匹配,则单独成词
        if temp_len==0:
            seg_results.append(input_sentence[start:start+1])
            start+=1
    print(seg_results)
    

    1.2. 逆向最大匹配算法

    custom_dict={"南京","南京市","市长","长江","大桥","江大桥"}
    input_sentence="南京市长江大桥"
    max_word_len=0
    for word in custom_dict:
        if len(word)>max_word_len:
            max_word_len=len(word)
    
    if len(input_sentence)<max_word_len:
        max_word_len=len(input_sentence)
    
    end=len(input_sentence)
    seg_results=[]
    while end>0:
        temp_len=max_word_len
        if end<max_word_len:
            temp_len=end
        while temp_len>0:
            sub_sentence=input_sentence[end-temp_len:end]
            if sub_sentence in custom_dict:
                seg_results.append(sub_sentence)
                end-=temp_len
                break
            else:
                temp_len-=1
        # 没有子串匹配,则单独成词
        if temp_len==0:
            sub_sentence=input_sentence[end-1:end]
            seg_results.append(sub_sentence)
            end-=1
    print(seg_results)
    
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  • 自然语言处理课程的小作业,以新闻语料为基础,用HMM算法实现中文分词。按照每个字为B,E,S,M进行划分。以新闻语料为基础,用HMM算法实现中文分词。按照每个字为B,E,S,M进行划分。
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    本 Chat 首先简单介绍了自然语言处理中中文分词的概念和应用场景。然后通过两个简单的小例子展示了算法的步骤。接着编写了 Python 代码,并在《红楼梦》上做了测试。最后,总结了我在写代码中遇到的问题,以避免读者犯同样的错误。

    目录:

    分词算法的概念

    分词算法的应用

    具体算法

    Python 实现

    实例:《红楼梦》分词

    1. 分词算法的概念

    中文分词就是将中文语句中的词汇按照使用时的含义切分出来的过程,也就是将一个汉字序列切分成一个个有单独含义的词语。我们知道,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,不过在词这一层上,中文比之英文要复杂得多、困难得多。

    分词算法是自然语言处理(Nature Language Processing, NLP)中的基础。完整的中文自然语言处理过程一般包括以下五种中文处理核心技术:分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义分析。

    2. 分词算法的应用

    下面从搜索引擎和机器翻译两方面介绍一下分词算法的应用。

    2.1 搜索引擎

    比如,在百度中搜索“科比詹姆斯”,在搜索之前,将“科比詹姆斯”这 5 个字拆分,变成了 “科比” 和 “詹姆斯”两个词,最终是以“科比” 和 “詹姆斯”两个词为关键词进行搜索,而不是直接搜索 5 个字。

    2.2 机器翻译

    比如,在有道词典中翻译“研究生命起源”。让机器直接翻译这6个字肯定是翻译不出来的,通过结果我们就可以看出,在翻译前,将“研究生命起源”6 个字拆分成了“研究”,“生命”和“起源”3 个词,再进行翻译之后组合在一起。

    2.3 手写英文

    书本上英文的单词之间总是存在空格,但是手写的英文之间的空格就没那么明显。这也是一个需要分词的场景。

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    最大匹配算法是自然语言处理中的中文匹配算法中最基础的算法,分为正向和逆向,原理都是一样的。

    正向最大匹配算法,故名思意,从左向右扫描寻找词的最大匹配。

    首先我们可以规定一个词的最大长度,每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配,如果没有找到,就缩短长度继续寻找,直到找到或者成为单字。

    实例:

    S1="计算语言学课程是三个课时" ,设定最大词长MaxLen = 5  ,S2= " "

    字典中含有三个词:[计算语言学]、[课程]、[课时]

    (1)S2="";S1不为空,从S1左边取出候选子串W="计算语言学";

    (2)查词表,“计算语言学”在词表中,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/  ”,        并将W从S1中去掉,此时S1="课程是三个课时";

    (3)S1不为空,于是从S1左边取出候选子串W="课程是三个";

    (4)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="课程是三";

    (5)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="课程是";

    (6)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="课程"

    (7)查词表,W在词表中,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/  课程/  ”,并        将W从S1中去掉,此时S1="是三个课时";

    (8)S1不为空,于是从S1左边取出候选子串W="是三个课时";

    (9)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="是三个课";

    (10)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="是三个";

    (11)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="是三"

    (12)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W=“是”,这时     W是单字,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/  课程/  是/  ”,并将     W从S1中去掉,此时S1="三个课时";

    (13)S1不为空,从S1左边取出候选子串W="三个课时";

    (14)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="三个课";

    (15)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="三个";

    (16)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W=“三”,这时     W是单字,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/  课程/  是/  三/  ”,并    将W从S1中去掉,此时S1="个课时";

    (17)S1不为空,从S1左边取出候选子串W="个课时";

    (18)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W="个课";

    (19)查词表,W不在词表中,将W最右边一个字去掉,得到W=“个”,     这时W是单字,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/  课程/  是/       三/  个/  ",并将W从S1中去掉,此时S1="课时";

    (20)S1不为空,从S1左边取出候选子串W="课时";

    (21)查词表,W在词表中,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/  课程/       是/  三/  个/  课时/  ",并将W从S1中去掉,此时S1=""。

    (22)S1为空,输出S2作为分词结果,分词过程结束。

    中文分词算法的Python实现:

    脚本接受两个参数,一个是输入文件的路径,另一个是词典的路径。

    它的运行方法如下:

    python max-match.py

    #!/usr/bin/env python

    import cPickle as pickle

    import sys

    window_size=5

    def max_match_segment(line, dic):

    # write your code here

    chars = line.decode("utf8")

    words = []

    idx = 0

    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

    if not matched:

    i = 1

    words.append(chars[idx].encode("utf8"))

    idx += i

    return words

    if __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) ))

    当然,这只是最基础的,还可以有很多高级的优化,比如说改成Trie树版本的,控制最大词长度的等等。

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  • N-Gram 分词算法 Python 实现

    千次阅读 2020-05-29 19:09:26
    N-Gram 算法是一种单词级别的窗口取词算法,N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面,N-...

    概述

    N-Gram 算法是一种单词级别的窗口取词算法,N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面,N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。

    N-Gram 算法具体过程:

    • 过滤掉文本数据中的标点符号和其他特殊字符;

    • 对所有单词执行小写转换,并删除单词之间的空格、换行符等标志位;

    • 使用长度为 N 的窗口对文本内容执行字符级滑动取词,将结果存入有序列表。

    如下图所示
    在这里插入图片描述
    程序分为两步:文本过滤、滑动取词

    文本过滤

    def text_filter(text: str) -> str:
        """
        文本过滤器:过滤掉文本数据中的标点符号和其他特殊字符
        :param text: 待过滤的文本
        :return: 过滤后的文本
        """
        result = str()
        for t in text:
            if t.isalnum():
                if t.isalpha():
                    t = t.lower()
                result += str(t)
        return result
    

    滑动取词

    def slide_word(text: str, l: int = 5) -> list:
        """
        滑动取词器
        Input: text='abcd',l=2
        Output: ['ab','bc','cd']
        :param text: 过滤后的文本 (只包含小写数字/字母)
        :param l: 滑动窗口长度,默认为 5
        :return:
        """
        tf = text_filter(text)
        result = list()
        if len(tf) <= l:
            result.append(tf)
            return result
        for i in range(len(tf)):
            word = tf[i:i + l]
            if len(word) < l:
                break
            result.append(word)
        return result
    

    测试

    if __name__ == '__main__':
        banner = 'abcdefghigkLMN*^%$*   \r\n)021'
        print(slide_word(banner))
    

    输出

    ['abcde', 'bcdef', 'cdefg', 'defgh', 'efghi', 'fghig', 'ghigk', 'higkl', 'igklm', 'gklmn', 'klmn0', 'lmn02', 'mn021']
    
    展开全文
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  • 中文分词程序Python

    2013-11-01 16:04:27
    中文分词程序Python版,算法是正向最大匹配 效果不错,亲自编写的
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  • 简单的中文分词算法

    2020-12-05 22:07:32
    想了解点中文文本处理的底层一些的知识,在网上查了下跟python有关的文本分析书记,意外发现一本新书。书籍简介本书是一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍,涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的...
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    千次阅读 2018-10-23 11:49:15
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