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【学习】深度解析中文分词算法最大正向逆向匹配

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。

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    中文分词 - 正向最大匹配

    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...0 max_word_length = max(max_word_length, len(word)) return words_dict, max_word_length 正向最大匹配...= "": 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...word[:len(word)-1] words.append(word) toCutString = toCutString(len(word):) return words 正向最大匹配...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

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    二分图最大匹配 —— 匈牙利算法

    图中点可以被分为两组,并且使得所有边都跨越组的边界,则这就是一个二分图,匈牙利算法是求解二分图最大匹配的一种方法,本文介绍相关内容。...最大独立数 选取最多的点,使任意所选两点均不相连 定理 最大匹配数 = 最小点覆盖数(Konig 定理) 最大匹配数 = 最大独立数 最小路径覆盖数 = 顶点数 - 最大匹配数 匈牙利算法 叫做匈牙利算法...的事实上有两个算法,分别解决指派问题和二分图最大匹配求解问题,此处算法指求解二分图最大匹配的匈牙利算法。...找不到增广路时,达到最大匹配(这是增广路定理)。 匈牙利算法 从左边第 1 个顶点开始,挑选未匹配点进行搜索,寻找增广路。 如果经过一个未匹配点,说明寻找成功。...根据 König 定理: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; 因此该问题可以用上述匈牙利算法解决; 从左侧一个未匹配成功的点出发,走一趟匈牙利算法的流程(即紫色的箭头),所有左侧未经过的点

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    二分图最大匹配问题(匈牙利算法

    什么是二分图最大匹配? 二分图最大匹配问题,就是在A、B这两个集合中,不断选择两个存在连线的点,把他们连起来,求最多可以有多少条连线的问题。 怎么解?...匈牙利算法的核心在于:从A集合中选择一个点,然后将与其相连的B中的点依次对照,如果B中的点尚未匹配,那就将这两个点进行匹配,然后遍历A中的下一个点。...当找到一条增广路,就能使得匹配数+1。如此一来,当我们把A中的所有点遍历之后,就能得到最大匹配了。 上面这个过程说起来有点绕口,我也想了很久才想明白。...时间限制:1s 空间限制:256MB 这很明显是一个二分图最大匹配问题,由于男生女生的编号都是从1开始,因此为了能便于区分,我们将女生的编号x暂时设置为x+nl, 这样就能保证每个人编号的唯一性。...代码如下: //二分图最大匹配 #include using namespace std; #define MAXN 505 #define INF (1 << 31)

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    匈牙利算法(二分图最大匹配问题)

    匈牙利算法用于求解无权二分图(unweighted bipartite graph)的最大匹配(maximum matching)问题 二分图 简单来说,有两个点集$U$和$V$ ,集合内部没有边相连,...最大匹配 一个图所有匹配中,所含匹配边数最多的匹配,称为这个图的最大匹配。图 4 是一个最大匹配,它包含 4 条匹配边。...就是一个二分图最大匹配模板题,学完之后立刻巩固一下 import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main {...A:好问题,其实仔细思考就会发现,二分图求最大匹配的过程中,只用存集合$U$到集合$V$的边,$V$到$U$不需要存,从整个算法思路来看,我们只需要以$U$集合的点作为起始,去往$V$集合。...拓展阅读 详细的关于匈牙利算法的原理可以看这篇文章

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    中文分词技术是什么_中文分词技术

    第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词,如:正向最大匹配法、逆向最大匹配法、最小匹配方法等。...说明 由于汉语中偏正结构较多,若从后向前匹配,可以适当提高精确度。所以,逆向最大匹配法比正向最大匹配法的误差要小。...例如切分字段“硕士研究生产”,正向最大匹配法的结果会是“硕士研究生 / 产”,而逆向最大匹配法利用逆向扫描,可得到正确的分词结果“硕士 / 研究 / 生产”。...当然,最大匹配算法是一种基于分词词典的机械分词法,不能根据文档上下文的语义特征来切分词语,对词典的依赖性较大,所以在实际使用时,难免会造成一些分词错误,为了提高系统分词的准确度,可以采用正向最大匹配法和逆向最大匹配法相结合的分词方案...D、双向匹配法:将正向最大匹配法与逆向最大匹配法组合。先根据标点对文档进行粗切分,把文档分解成若干个句子,然后再对这些句子用正向最大匹配法和逆向最大匹配法进行扫描切分。

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    ML基础——让人脑壳疼的中文分词算法

    根据切分方向的不同,产生了两种比较类似的算法。 正向最大匹配算法 正向最大匹配算法的思路非常简单,我们每次尽量找尽可能长的词语。...逆向最大匹配算法 为了解决正向匹配算法当中的问题,人们又想出了逆向最大匹配算法。思路和正向匹配几乎一模一样,仅仅将切分的顺序从前面开始改成了从后面开始而已。...在实际应用当中,正相匹配的错误率约为1/169,而逆向匹配的错误率为1/245,显然逆向匹配要更好一些。...当然和正向匹配一样,逆向匹配也不是完美的,同样存在许多反例。 双向最大匹配 双向最大匹配的原理也很简单,就是将正向和负向结合起来。...大约有9%的句子是两个算法结果不一致,并且是有一种是正确的。只有1%不到的句子,两个算法的结果都错误的。 算法的思路也很简单,就是将正向匹配逆向匹配的结果进行对比。

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    中文分词基本算法主要分类

    按照扫描方向的不同:正向匹配逆向匹配 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)。.../S     首先需要说明,这里说到的“字”不只限于汉字。

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    基于Trie 树实现简单的中文分词

    分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类: 第一类是基于字符串匹配,即扫描字符串,如果发现字符串的子串和词典中的词相同,就算匹配,比如机械分词方法。...在自然语言处理相关的书籍资料中常提到的机械分词方法主要有正向最大匹配、正向最小匹配逆向最大匹配逆向最小匹配四种,但是实际工程中用的比较多的还是正向最大匹配逆向最大匹配。...正向最大匹配算法 正向最大匹配算法根据经验设定切词最大长度max_len(中文词语多为二字、三字、四字词,少数五字短语,比如“坐山观虎斗”,因此max_len设为4或5较合适),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...temp_len==0: seg_results.append(input_sentence[start:start+1]) start+=1 print(seg_results) 逆向最大匹配算法...逆向最大匹配算法和正向最大匹配算法不同的是,切分汉字时,逆向最大匹配算法不是按照汉字顺序从左到右依次抽取子串,而是从汉字尾端开始抽取,算法代码如下: custom_dict={"南京","南京市","

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    HanLP《自然语言处理入门》笔记--2.词典分词

    词典分词 2.1 什么是词 2.2 词典 2.3 切分算法 2.4 字典树 2.5 基于字典树的其它算法 2.6 HanLP的词典分词实现 2.7 GitHub项目 笔记转载于GitHub项目:https...词典分词 中文分词:指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程,这些单词顺序拼接后等于原文本。 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派。...具体来说,就是在以某个下标为起点递增查词的过程中,优先输出更长的单词,这种规则被称为最长匹配算法。从前往后匹配则称为正向最长匹配,反之则称为逆向最长匹配。...“研究生”,所以人们就想出了逆向最长匹配。...当单字数也相同时,优先返回逆向最长匹配的结果。

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    NLP入门干货:手把手教你3种中文规则分词方法

    逆向最大匹配 逆向最大匹配简称为RMM法。RMM法的基本原理与MM法大致相同,不同的是分词切分的方向与MM法相反。...统计结果表明,单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169,单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。比如之前的“南京市长江大桥”,按照逆向最大匹配,最终得到“南京市”“长江大桥”的分词结果。...逆向最大匹配法示例代码如下。...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得到的结果进行比较,然后按照最大匹配原则,选取词数切分最少的作为结果。...(歧义检测成功),只有不到1.0%的句子,或者正向最大匹配逆向最大匹配的切分结果虽重合却都是错的,或者正向最大匹配逆向最大匹配的切分结果不同但两个都不对(歧义检测失败)。

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    基于词典规则的中文分词

    全文字数:5232字 阅读时间:15分钟 前言 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别,不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。...根据下标扫描顺序的不同分为: 正向最长匹配,下标的扫描顺序从前往后; 逆向最长匹配,下标的扫描顺序从后往前; 不过在介绍具体算法之前,先来看看如何使用Python加载HanLP的词典。...、逆向最长匹配以及双向最长匹配之前,先来看看什么是最长匹配算法?...▲正向最长匹配 使用正向最长匹配对"就读北京大学"的分词效果很好,但是如果对"研究生命起源"进行分词的话,正向最大匹配分词的结果为"研究生 / 命 / 起源",产生这种误差的原因在于,正向最长匹配中"研究生...研究",词典中有对应的单词,匹配成功; 至此,通过逆向最大匹配对"研究生命起源"的匹配结果为:"研究 / 生命 / 起源"。

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    入门科普:一文看懂NLP和中文分词算法(附代码举例)

    按照匹配切分的方式,主要有正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法三种方法。...2.2 逆向最大匹配逆向最大匹配(Reverse Maximum Match Method,RMM法)的基本原理与MM法相同,不同的是分词切分的方向与MM法相反。...2.3 双向最大匹配法 双向最大匹配法(Bi-directction Matching method)是将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法得到的结果进行比较,然后按照最大匹配原则,选取词数切分最少的作为结果...(歧义检测成功),只有不到1.0%的句子,使用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)。...下面是一段实现逆向最大匹配的代码。

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    基于最长词匹配算法变形的分词系统( 文舫工作室贡献 )

    基于最长词匹配算法变形的分词系统( 文舫工作室贡献 )     这个分词程序是文舫工作室贡献出来的。    ...自从小叮咚分词程序发布后,很多软件行业的朋友们都来信索取,因为定位的问题,所以小叮咚的分词程序和 ICTCLAS的算法完全不同的。     小叮咚的分词程序的定位是为搜索引擎服务的。...可以参考:一种面向搜索引擎的中文切分词方法     ICTCLAS和基于最长词匹配算法变形的分词系统 是面向语法,语义的。    ...不同的应用导致了不同的分词算法,但是正如车东所说的,我们现在应该跳过分词这个点,面向分词应用了。     我很赞同。    ...如果大家需要 基于最长词匹配算法变形的分词系统 的代码,可以到这个页面下载申请书,填写后我会给你     发送一份相关代码。

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    为什么中文分词比英文分词更难?有哪些常用算法?(附代码)

    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。

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    比较好的中文分词方案汇总推荐

    中文分词根据实现原理和特点,主要分为以下2个类别: 1、基于词典分词算法 也称字符串匹配分词算法。...该算法是按照一定的策略将待匹配的字符串和一个已建立好的“充分大的”词典中的词进行匹配,若找到某个词条,则说明匹配成功,识别了该词。...常见的基于词典的分词算法分为以下几种:正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向匹配分词法等。基于词典的分词算法是应用最广泛、分词速度最快的。...很长一段时间内研究者都在对基于字符串匹配方法进行优化,比如最大长度设定、字符串存储和查找方式以及对于词表的组织结构,比如采用TRIE索引树、哈希索引等。...以下部分分词器的简单说明: 哈工大的分词器:主页上给过调用接口,每秒请求的次数有限制。

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    【小算法】二分图匹配之匈牙利算法详解(图例说明,代码亲测可用)

    按照定义,匹配里面的元素是边。 ? 上图 a 中的红线可以是一个集合,而 b 不是。 最大匹配 按照定义,我们很容易知道,一个图中可以有许多匹配,而包含边数最多的那个匹配,我们称之为最大匹配。...匈牙利算法就是要找出一个图的最大匹配算法思想 其实匈牙利算法如果要感性理解起来是很容易的,核心就在于 冲突和协调 我们看看下图: ?...从 D 点开始寻求匹配时,直接可以和 DG 匹配。 最终匈牙利算法就结束了,找到了最大匹配。...下面图例说明: ? 上面是二分图。 ?...我们知道对增广路取反,匹配的边数量会加 1,那么我们果断这样做。 也就是 ? 我们再对 D 顶点寻找增广路。 ? 很容易就找到了,自此匈牙利算法就此结束,途中的匹配就是最大匹配

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