分词与评价 任务1、利用Jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词,并抽取词表。 任务2、利用上述词表,编写一个正向最大匹配分词程序。 任务3、编写一个评价程序,以结巴分词结果为标准答案,计算最大匹配分词结果的准确率、召回率、F测度。
时间: 2024-03-23 13:36:27 浏览: 74
Java实现分词(正向最大匹配和逆向最大匹配)两种方法实现
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好的,我了解了您的问题。下面是针对这个任务的回答:
任务1:
可以使用以下代码使用jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词,并抽取词表:
```
import jieba
# 读取文件
with open('CDIAL-BIAS-race.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 分词
word_list = jieba.lcut(text)
# 抽取词表
word_dict = {}
for word in word_list:
if len(word) > 1:
word_dict[word] = word_dict.get(word, 0) + 1
# 输出词频统计结果
for word, freq in sorted(word_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
print(word, freq)
```
任务2:
可以使用以下代码编写一个正向最大匹配分词程序:
```
def forward_max_match(text, word_dict):
# 分词结果
seg_list = []
# 最大词长
max_len = max(len(word) for word in word_dict.keys())
# 文本长度
text_len = len(text)
# 起始位置
start = 0
while start < text_len:
# 匹配到的词
word = None
# 从最大词长开始匹配
for i in range(max_len, 0, -1):
# 截取词语
candidate = text[start:start+i]
if candidate in word_dict:
word = candidate
seg_list.append(word)
start += i
break
# 如果没有匹配到词,则只取一个字
if word is None:
seg_list.append(text[start])
start += 1
return seg_list
```
任务3:
可以使用以下代码编写一个评价程序,以结巴分词结果为标准答案,计算最大匹配分词结果的准确率、召回率、F测度:
```
def evaluate(seg_list_true, seg_list_pred):
# 将分词结果转换为set,方便集合操作
true_set = set(seg_list_true)
pred_set = set(seg_list_pred)
# 计算准确率、召回率、F测度
precision = len(true_set & pred_set) / len(pred_set)
recall = len(true_set & pred_set) / len(true_set)
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
return precision, recall, f1_score
```
使用方法:
```
# 读取文件
with open('CDIAL-BIAS-race.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 分词(结巴分词)
seg_list_true = jieba.lcut(text)
# 正向最大匹配分词
seg_list_pred = forward_max_match(text, word_dict)
# 评价
precision, recall, f1_score = evaluate(seg_list_true, seg_list_pred)
print('准确率:%.2f%%' % (precision*100))
print('召回率:%.2f%%' % (recall*100))
print('F测度:%.2f%%' % (f1_score*100))
```
注意,需要先运行任务1中的代码,得到词表word_dict,再运行任务2和任务3中的代码。
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