python在期中大作业的基础上，实现一个中文分词类，要求： 完成类的定义 实例化类时加载字典 分别实现3种成员方法：正向、逆向和双向最大匹配分词算法 # 定义一个分词类 class Segment: # 代码实现

以下是一个基本的中文分词类的实现，其中包含正向、逆向和双向最大匹配分词算法：

class Segment:
    def __init__(self, dict_path):
        self.word_dict = set()
        with open(dict_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                self.word_dict.add(line.strip())

    # 正向最大匹配分词算法
    def forward_max_match(self, text, max_len=5):
        seg_list = []
        while text:
            word = None
            for i in range(max_len, 0, -1):
                if text[:i] in self.word_dict:
                    word = text[:i]
                    break
            if not word:
                i = 1
            seg_list.append(word)
            text = text[i:]
        return seg_list

    # 逆向最大匹配分词算法
    def backward_max_match(self, text, max_len=5):
        seg_list = []
        while text:
            word = None
            for i in range(max_len, 0, -1):
                if text[-i:] in self.word_dict:
                    word = text[-i:]
                    break
            if not word:
                i = 1
            seg_list.insert(0, word)
            text = text[:-i]
        return seg_list

    # 双向最大匹配分词算法
    def bidirectional_max_match(self, text, max_len=5):
        forward_seg = self.forward_max_match(text, max_len)
        backward_seg = self.backward_max_match(text, max_len)
        if len(forward_seg) < len(backward_seg):
            return forward_seg
        elif len(forward_seg) > len(backward_seg):
            return backward_seg
        else:
            forward_count = sum(len(word) for word in forward_seg)
            backward_count = sum(len(word) for word in backward_seg)
            if forward_count <= backward_count:
                return forward_seg
            else:
                return backward_seg

在实例化时需要传入一个字典文件的路径，字典文件中每行为一个词语。三种分词算法的实现分别为forward_max_match、backward_max_match和bidirectional_max_match，分别接受一个文本和一个最大词长（默认为5），返回一个分词结果列表。其中正向最大匹配算法从文本的开头开始逐步匹配，逆向最大匹配算法从文本的结尾开始逐步匹配，双向最大匹配算法结合了前两种算法，比较两种结果，选取分词数量相同或更少的结果，若数量相同则选取总词长更短的结果。