python代码实现自然语言用最大匹配算法设计分词程序实现对文档分词,并计算该程序分词召回率。

好的，我来回答你的问题。
Python代码实现自然语言用最大匹配算法设计分词程序实现对文档分词的步骤如下：
1.读取文档。
2.将文档中的文本转换成 Unicode 编码。
3.设置最大匹配算法中的最大词长。
4.从文本的第一个字符开始，匹配文本中最长的词。
5.如果未匹配到任何词，则向后移动一个字符。
6.输出匹配到的词。
7.重复 4-6 步，直到文本全部匹配完毕。
代码实现如下:

import re
import sys

# 利用最大匹配算法实现分词
def max_matching(text, max_len, words):
    words_len = [len(word) for word in words]
    ans = []
    start = 0
    while start < len(text):
        match_len = 0
        for l in range(max_len, 0, -1):
            sub_text = text[start:start+l]
            if sub_text in words:
                match_len = l
                break
        if match_len == 0:
            ans.append(text[start])
            start += 1
        else:
            ans.append(text[start:start+match_len])
            start += match_len
    return ans

# 计算召回率
def recall(ans_list, test_list):
    num = 0
    for ans in ans_list:
        if ans in test_list:
            num += 1
    return num / len(test_list)

if __name__ == "__main__":
    # 读取分词文件
    with open("msr_train.txt", encoding="utf-8") as f:
        data = f.readlines()
    # 将各个标点分隔开
    data = [" ".join(re.findall("[\w']+|[!\"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+", line)) for line in data]
    # 构建词典
    words = set()
    for line in data:
        words.update(line.split())
    # 读取测试文件
    with open(sys.argv[1], encoding="utf-8") as f:
        test_data = f.readlines()
    # 分词
    test_ans = []
    for line in test_data:
        ans = max_matching(line.strip(), 6, words)
        test_ans.extend(ans)
    # 计算召回率
    ans = [line.split()[0] for line in data]
    ans_recall = recall(ans, test_ans)
    print("召回率：", ans_recall)

其中，`msr_train.txt` 是已经分好词的训练集，`sys.argv[1]` 是待分词的测试文本。运行以上代码即可得到分好词的文本以及分词召回率。