中文分词——正确率、召回率和F1 python

中文分词是将一段中文文本按照语义单元进行切分的过程。通常使用算法实现，比如基于规则的方法和基于统计学习的方法等。正确率、召回率和F1是评估中文分词效果的重要指标。

- 正确率（Precision）是指分词结果中正确分词数占所有分词数的比例，即正确分词数 / 分词器分出的总词数。

- 召回率（Recall）是指分词结果中正确分词数占所有正确词数的比例，即正确分词数 / 应分出的总词数。

- F1值是综合考虑正确率和召回率的指标，其计算公式为：2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)。

在Python中，可以使用第三方库如jieba来实现中文分词，并计算正确率、召回率和F1值。需要准备好分词测试集和标准答案，然后通过代码计算这些指标。以下是一个简单的例子：

import jieba

# 读取测试集和标准答案
with open('test_set.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    test_set = f.readlines()
with open('standard_answer.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    standard_answer = f.readlines()

# 分别记录正确分词数、应分出的总词数和所有正确词数
correct_word_count = 0
total_word_count = 0
all_correct_word_count = 0

# 遍历测试集并进行分词，同时统计指标
for i in range(len(test_set)):
    words = jieba.lcut(test_set[i].strip())
    standard_words = standard_answer[i].strip().split()
    for word in words:
        if word in standard_words:
            correct_word_count += 1
            all_correct_word_count += 1
    total_word_count += len(words)

# 计算正确率、召回率和F1值
precision = correct_word_count / total_word_count
recall = all_correct_word_count / total_word_count
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)

print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1:", f1)