正向逆向最大匹配算法
时间: 2023-11-10 14:56:05 浏览: 67
正向最大匹配算法(Forward Maximum Match,FMM)和逆向最大匹配算法(Reverse Maximum Match,RMM)都是分词算法中常用的方法。
在正向最大匹配算法中,从待分词文本的起始位置开始,以最大长度为限,从左到右逐个取出词语,然后与词库中的词进行匹配。如果匹配成功,则将该词切分出来,并从待分词文本中删除该词,然后继续向后匹配,直到待分词文本全部被切分完毕。
而在逆向最大匹配算法中,则是从待分词文本的末尾开始,以最大长度为限,从右到左逐个取出词语,然后与词库中的词进行匹配。如果匹配成功,则将该词切分出来,并从待分词文本中删除该词,然后继续向前匹配,直到待分词文本全部被切分完毕。
两种算法的原理类似,只是匹配的方向不同。正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法都是基于词库进行分词操作的,通过切分出单字串(词语),然后与词库进行比对,如果匹配成功就记录下来并切分出来,否则减少一个单字,继续比较,直到待分词文本被切分完毕。
相关问题
正向逆向最大匹配算法分词
正向最大匹配算法(Forwards Maximum Match,FMM)和逆向最大匹配算法(Reverse Maximum Match,RMM)是两种常用的分词算法。
正向最大匹配算法从句子的起始位置开始,将句子按照最大长度的词语进行切分,然后在词库中查找,如果找到了对应的词语,则记录下来并从句子中去除该词语,继续切分剩余的句子,直到整个句子被切分完毕。
逆向最大匹配算法与正向最大匹配算法相反,从句子的末尾开始,将句子按照最大长度的词语进行切分,然后在词库中查找,如果找到了对应的词语,则记录下来并从句子中去除该词语,继续切分剩余的句子,直到整个句子被切分完毕。
这两种算法的主要区别在于切分的起始位置不同,正向最大匹配算法从句子的起始位置开始,逆向最大匹配算法从句子的末尾开始。它们的优劣势取决于不同的语言和语料库。
逆向最大匹配算法RMM
逆向最大匹配算法(RMM)是一种基于规则的分词方法,它是最大匹配算法的一种变体。与正向最大匹配算法不同,逆向最大匹配算法是从后往前扫描句子,每次取最大长度的词语进行匹配。具体步骤如下:
1. 读取词典信息,将词典中的词语按照长度从大到小排序,以便后续匹配时能够优先匹配长词。
2. 对于给定的句子,从句子的末尾开始,取与当前位置相邻的最大长度的词语进行匹配。
3. 如果匹配成功,则将匹配到的词语加入分词结果中,并将当前位置向前移动到上一个词语的位置。
4. 如果匹配失败,则将当前位置向前移动一个字符,重新进行匹配。
5. 重复步骤3和步骤4,直到句子被完全分词。
下面是一个Python实现的逆向最大匹配算法的例子:
```python
def RMM(sentence, dictionary):
result = [] # 存储分词结果
max_len = max([len(word) for word in dictionary]) # 计算词典中的最大词长
index = len(sentence) # 从句子末尾开始匹配
while index > 0:
for i in range(max(0, index - max_len), index):
if sentence[i:index] in dictionary:
result.insert(0, sentence[i:index]) # 将匹配到的词语插入到分词结果的最前面
index = i # 将当前位置移动到上一个词语的位置
break
else:
result.insert(0, sentence[index - 1]) # 如果没有匹配到词语,则将当前位置向前移动一个字符
index -= 1
return result
```