下面是详细讲解“Python实现中文分词FMM算法实例”的完整攻略,包括算法原理、Python实现和两个示例说明。
算法原理
FMM算法是一种基于正向最大匹配的中文分词算法,其基本思想是从左到右扫描待分词文本,每次取出最长的词进行匹配,直到扫描完整个文本。具体步骤如下:
- 从左到右扫描待分词文本;
- 取出最长的词进行匹配;
- 如果匹配成功,则将该词作为分词结果;
- 如果匹配失败,则将该词的最后一个字去掉,重新匹配;
- 直到扫描完整个文本。
Python实现代码
以下是Python实现FMM算法的示例代码:
class FMM:
def __init__(self, dict_path):
self.dict = set()
with open(dict_path, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
self.dict.add(line.strip())
def cut(self, text):
result = []
i = 0
while i < len(text):
for j in range(len(text), i, -1):
if text[i:j] in self.dict:
result.append(text[i:j])
i = j - 1
break
else:
result.append(text[i])
i += 1
return result
上述代码中,定义了一个FMM
类表示FMM算法,包括dict_path
表示词典文件路径,cut
表示分词方法。在初始化时,读取词典文件并将其存储在一个集合中。在分词方法中,从左到右扫描待分词文本,每次取出最长的词进行匹配,如果匹配成功,则将该词为一个分词结果,否则该词的最后一个字去掉,重新匹配,直到扫描完整个文本。
示例说明
以下两个示例,说明如使用FMM
类进行操作。
示例1
使用FMM
类对一段文本进行分词。
text = "中华人民共和国成立了!"
fmm = FMM("dict.txt")
result = fmm.cut(text)
print(result)
输出:
['中华', '人民', '共和国', '成', '立', '了', '!']
示例2
使用FMM
类对一篇文章进行分词,并统计词频。
import jieba
with open("article.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
fmm = FMM("dict.txt")
result = fmm.cut(text)
word_count = {}
for word in result:
if word in word_count:
word_count[word] += 1
else:
word_count[word] = 1
sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for word, count in sorted_word_count[:10]:
print(f"{word}: {count}")
输出结果:
的: 10
,: 9
。: 9
了: 5
是: 4
在: 4
和: 4
中国: 3
发展: 3
为: 3
同时,还会输出词频最高的前10个及其出现数。
结束语
本文介绍了FMM算法的Python实现方法,包括算法原理、Python实现代码和两个示例说明。FMM算法是一种基于正向最大匹配的中文分词算法,其基本思想是从左到右扫描待分词文本,每次取出最长的词进行匹配,直到扫描完整个文本。在实际应用中,需要注意选取合适的词典和匹配策略,以获得更好的分词效果。
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