用python完成：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。

好的，我会尽力回答你的问题。

首先，针对任务1，你可以使用如下代码完成：

import jieba

# 读取CDIAL-BIAS-race文件
with open('CDIAL-BIAS-race.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba分词
words = jieba.lcut(text)

# 抽取词表
word_dict = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:
        word_dict[word] = word_dict.get(word, 0) + 1

# 输出词表
print(word_dict)

接下来，针对任务2，你可以使用如下代码完成正向最大匹配分词程序：

def forward_max_match(text, word_dict):
    max_len = max([len(word) for word in word_dict])
    words = []
    index = 0
    while index < len(text):
        matched = False
        for i in range(max_len, 0, -1):
            if index + i <= len(text):
                word = text[index:index+i]
                if word in word_dict:
                    words.append(word)
                    index += i
                    matched = True
                    break
        if not matched:
            words.append(text[index])
            index += 1
    return words

最后，针对任务3，你可以使用如下代码完成评价程序：

def evaluate(seg_result, standard):
    tp = 0  # true positive
    fp = 0  # false positive
    fn = 0  # false negative
    for word in seg_result:
        if word in standard:
            tp += 1
        else:
            fp += 1
    for word in standard:
        if word not in seg_result:
            fn += 1
    precision = tp / (tp + fp)
    recall = tp / (tp + fn)
    f_measure = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    return precision, recall, f_measure

注意，以上代码仅为示例，实际应用时需要根据具体情况进行调整。

希望可以帮到你！