/data/rmm_dic.utf8 南京市 南京市长 长江大桥 人民解放军 大桥 2、RMM算法 #逆向最大匹配 class RMM(object): def __init__(self, dic_path
分词 正向最大匹配 方法一 分词步骤 收集一个词表 对于一个待分词的字符串，从前向后寻找最长的，在词表中出现的词，在词边界做切分 从切分处重复步骤2，直到字符串末尾 实现方式 找出词表中最大长度词 从字符串开头开始选取最大词长度的窗口...，检查窗口内的词是否在词表中 如果在词表中，在词边界处进行切分，之后移动到词边界处，重复步骤2 如果不在词表中，窗口右边界回退一个字符，然后检查窗口词是否在词表中 加载词表，并确定词表中词最大长度 #...- 方法一 def forward_max_matching(toCutString, word_dict, max_length): words = [] # 保存分词 while toCutString...= "": length = min(max_length, len(toCutString)) # 确认待切分字符串长度和最大长度如果待切分词小于最大词长度时 word = toCutString...not in prefix_dict or end_index > len(tocutstring): words.append(find_word) # 证明这个字不是前缀，可以分词
2：基于词典的分词（最为常见） 这类分词算法比较常见，比如正向/逆向匹配。例如： mmseg分词器 就是一种基于词典的分词算法。以最大正向匹配为主，多种 消除歧义算法为辅。但是不管怎么分。...该类分词方法，分词精度不高。由于中文比较复杂，不推荐采用正向最大匹配算法的中文分词器。。逆向最大匹配算法在处理中文往往会比正向要准确。...接下来分析第2种：基于词典的分词算法（最长的词优先匹配）。 先分析最大正向匹配算法 一： 具体流程图如下： ?...二：最大逆向分词算法 考虑到逆向，为了 区分分词的数据的连贯性。我们采用Stack（栈对象，数据结果，后进先出，不同于Queue和ArrayList有顺序的先进先出） 这个对象来存储分词结果。。...随着最大长度的增加，性能会严重下降。 像之前介绍的采取正向最大匹配算法的mmseg分词器，内部设置了4个消除歧义的过滤算法，这四个歧义解析规则表明是相当有效率的。总体来讲。
其中，有关中文分词的一些概念是我们需要掌握的，譬如： unigram 一元分词，把句子分成一个一个的汉字 bigram 二元分词，把句子从头到尾每两个字组成一个词语 trigram 三元分词，把句子从头到尾每三个字组成一个词语
最大匹配算法 基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现。...后向最大匹配 该算法是正向的逆向算法，区别是窗口是从后向左扫描，若匹配不成功，则去掉第一个字符，重复上述的匹配步骤。...双向最大匹配 双向最大匹配法是将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法的到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法。...定义的匹配规则如下： 如果正反向匹配算法得到的结果相同，我们则认为分词正确，返回任意一个结果即可。...如果正反向匹配算法得到的结果不同，则考虑单字词、非字典词、总词数数量的数量，三者的数量越少，认为分词的效果越好。
前言 在浅谈分词算法（1）分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类，在浅谈分词算法（2）基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法。...问题，已知模型λ与观测序列O，求解条件概率P(I|O)最大的状态序列I。...,cn}，求解最大条件概率 ? 其中，ti表示字符ci对应的状态。 两个假设 在求条件概率 ? 我们利用贝叶斯公式可得 ?...解决的办法便是Viterbi算法；其实，Viterbi算法本质上是一个动态规划算法，利用到了状态序列的最优路径满足这样一个特性：最优路径的子路径也一定是最优的。...定义在时刻t状态为i的概率最大值为δt(i)，则有递推公式： ? 其中，ot+1即为字符ct+1。
按照扫描方向的不同：正向匹配和逆向匹配 按照长度的不同：最大匹配和最小匹配 1.1正向最大匹配思想MM 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。...1.2逆向最大匹配算法RMM 该算法是正向最大匹配的逆向思维，匹配不成功，将匹配字段的最前一个字去掉，实验表明，逆向最大匹配算法要优于正向最大匹配算法。...1.3 双向最大匹配法(Bi-directction Matching method,BM) 双向最大匹配法是将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法的到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法...（歧义检测成功），只有不到1.0％的句子，或者正向最大匹配法和逆向最大匹配法的切分虽重合却是错的，或者正向最 大匹配法和逆向最大匹配法切分不同但两个都不对（歧义检测失败）。...这正是双向最大匹配法在实用中文信息处理系统中得以广泛使用的原因所在。 1.3设立切分标志法 收集切分标志，在自动分词前处理切分标志，再用MM、RMM进行细加工。
分词算法是自然语言处理和文本挖掘的基础，中文分词算法指在输入一段中文字符串后，通过计算机自动识别语句中所应包含的字或词，最终能成功地输出该段语句所对应的分词结果，该分词结果经一步为语句和语义的识别奠定基础...常用的中文分词算法举例如下： 正向最大匹配算法：Maximum Matching 逆向最大匹配算法：Reverse Maximum Matching 正向最小匹配算法：Minimum Matching...逆向最小匹配算法：Reverse Minimum Matching 双向最大匹配算法：Bidirectional Maximum Matching 双向最小匹配算法：Bidirectional Minimum...Matching 双向最大最小匹配算法：Bidirectional Maximum Minimum Matching 全切分算法：Full Segmentation 最少词计数算法：Minimal Word...Count 最大多元计数算法：Max N-gram Count 最大概率分词算法：Max Probability Value 方法一：轻歌曼舞 Jlink 调用 Java Class 轻：安装分词组件
所以明天再做也不会晚 结巴分词的过程是： 1、根据dict.txt中的词库构建一棵trie树，这棵树的实例只有一个，采取单例模式。...2、每来一次分词构造，就顺着trie树进行分词，这将产生很多种结果，于是就生成了一个DGA，分词的有向无环图，终点是句子的左边或者右边（实际上应该分别以左边和右边为终点来做处理）。...3、利用动态规划，从句子的终点开始，到这算回去（这个在动态规划中很常见，概率dp）：对DGA中查找最大的概率的分词路径，路径上的词语就是分词结果。 4、返回分词结果。...return singleton; } } } return singleton; } bug2：使用trie树对待分词句子建立...使用visual vm进行测试可以发现，将该分词加入到项目中一段时间后，在内存中可以看见DictSegment和DictSegment[]的占比非常高，如果老年代不够大，很有可能会引起OutOfMemory
图2.JPG Hanlp核心词典： 图3.JPG 最短路径算法—viterbi（动态规划路径） 图4.JPG Frequency:核心词典中的词频 nTwoWordsFreq:共现词频 intMAX_FREQUENCY...Viterbi最短路径有向图 图5.JPG 1、计算过程从上至下，根据计算出的权重值变更前驱结点，保证前驱结点唯一（动态规划路径） 2、计算结束后，从最后一个结点开始取出term,依次取出该结点的前驱结点即可分词结果
算法介绍 最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。...关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html。...为了缩短时间，首先进行分词，一个词输出为一行方便统计，分词工具选择的是HanLp。 然后，将一个领域的文档合并到一个文件中，并用“$$$”标识符分割，方便记录文档数。...当然TF-IDF算法虽然很经典，但还是有许多不足，不能单独依赖其结果做出判断。很多论文提出了改进方法，本文只是实现了最基本的算法。如果有其他思路和想法欢迎讨论。 文章转载自 没课割绿地 的博客
image.png Hanlp核心词典： image.png 最短路径算法—viterbi（动态规划路径） image.png Frequency:核心词典中的词频 nTwoWordsFreq...image.png 1、计算过程从上至下，根据计算出的权重值 变更前驱结点，保证前驱结点唯一（动态规划路径） 2、计算结束后，从最后一个结点开始取出term ,依次取出该结点的前驱结点即可 分词结果
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
也就是分词，分词我们采用前向最大匹配。 前向最大匹配 我们分词的目的是将输入字符串分成若干个词语，前向最大匹配就是从前向后寻找在词典中存在的词。 ...例子：我们假设maxLength= 3,即假设单词的最大长度为3。实际上我们应该以字典树中的最大单词长度，作为最大长度来分词（上面我们的字典最大长度应该是2）。...这种匹配方式还有后向最大匹配以及双向匹配，这个大家可以去了解下。 实现前向最大匹配，这里后向最大匹配也可以一起实现。...<取词的最大长度，则取词长度等于剩余未分词长度 57 if ((inputStr.Length - segLength) < maxLength) 58...这个是结合我具体使用，简化了些代码，如果只是分词的话就是分词那个实现方法就行了。最后分享就到这里吧，如有不对之处，请加以指正。
这种分词方式采用固定的匹配规则对输入文本进行分割，使得每部分都是一个词表中的单词。正向最大匹配算法是其中一种常用算法，它的出发点是，文本中出现的词一般是可以匹配的最长候选词。...但是，正向最大匹配算法也经常会产生不符合逻辑的语句，如“为人民服务”，因为为人也是一个单词，所以算法会给出“为人|民|服务”的错误结果。 另一种改进的算法改变了匹配的顺序，即从后往前进行最大匹配。...这种逆向最大匹配算法从文本末尾开始寻找在词表中最长的单词。读者可以发现，这种改进的算法能将“为人民服务”正确分词。...统计结果表明，逆向最大匹配算法的错误率为1/245，低于正向最大匹配算法的错误率1/169。...下面给出逆向最大匹配算法的一个Python语言实现样例： ''' 逆向最大匹配算法 输入语句s和词表vocab，输出分词列表。
算法篇 1 基于词典 对于中文分词问题，最简单的算法就是基于词典直接进行greedy匹配。...”是最长的词了，于是得到 夕小瑶/正在讲NLP 然后从下一个词的开头开始继续匹配字典，发现“正在”就是最长的词了，于是 夕小瑶/正在/讲NLP 依此类推，最终得到 夕小瑶/正在/讲/NLP 这种简单的算法即为前向最大匹配法...双向最大匹配算法是指对待切分句子分别使用FMM和RMM进行分词，然后对切分结果不重合的歧义句进行进一步的处理。...所以，这种方法的本质就是在各种切词组合中找出那个最合理的组合，这个过程就可以看作在切分词图中找出一条概率最大的路径： ?...计算为常数，可以忽略，因此最大化 ? 等价于最大化 ? . 可是，上面这个式子也太难算了吧！！！
图2.jpg 图3.jpg Hanlp核心词典： 图4.jpg 最短路径算法—viterbi（动态规划路径） 图5.jpg 图6.jpg Frequency:核心词典中的词频 nTwoWordsFreq...Viterbi最短路径有向图 图7.jpg 1、计算过程从上至下，根据计算出的权重值变更前驱结点，保证前驱结点唯一（动态规划路径） 2、计算结束后，从最后一个结点开始取出term,依次取出该结点的前驱结点即可分词结果
分词方法分类 基于词典的分词算法 基于词典的分词算法又称为机械分词算法，它是按照一定的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符串, 则匹配成功,认为这个字串是词并将之切分出来...基于词典的分词算法有三个要素,分词词典、扫描方向（正向、逆向）和匹配原则（最大匹配，最小匹配等）[2]。 正向最大匹配算法。...基于统计的分词算法和基于理解的分词算法 基于统计的分词算法主要思想是，词是稳定的字的组合，两个字在文本中连续出现的次数越多，就越有可能组合成一个词。...下面就介绍一下最大随机场和隐马可夫模型在中文分词中的应用 CRF 原理 用一句话来解释就是“有序列的分类”。...训练方法： 线性链的条件随机场跟线性链的隐马尔科夫模型一样，一般推断用的都是维特比算法。这个算法是一个最简单的动态规划。首先我们推断的目标是给定一个X，找到使P(Y|X)最大的那个Y嘛。
问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？...输出格式 每组数据输出1行，为最大的乘积。
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