简易中文分词算法(python)_Python 中文分词：用纯python实现 / FMM 算法 / pymmseg-cpp / smallseg / judou 句读 / BECer-GAE...

中文分词是自然语言处理领域的一个重要问题。以下是几个常用的简易中文分词算法及其实现方式：

1. FMM 算法（正向最大匹配算法）

FMM 算法是最早的一种中文分词算法，其基本思想是从前向后扫描文本，按照词典中最长词的长度进行匹配。如果匹配成功，则将该词切分出来，继续扫描后面的文本。如果匹配不成功，则将当前字符作为单字切分出来，继续扫描后面的文本。

以下是 FMM 算法的简单实现方式：

def fmm(text, dictionary):
    result = []
    i = 0
    while i < len(text):
        for j in range(len(dictionary), 0, -1):
            if text[i:i+j] in dictionary:
                result.append(text[i:i+j])
                i += j
                break
        else:
            result.append(text[i])
            i += 1
    return result

其中，text 表示待分词的文本，dictionary 表示词典。该算法的时间复杂度为 O(n^2)，在处理长度较长的文本时速度较慢。

2. pymmseg-cpp

pymmseg-cpp 是一个基于 C++ 实现的中文分词库，可以通过 Python 调用其提供的接口进行分词。

以下是使用 pymmseg-cpp 进行中文分词的示例代码：

import mmseg

def seg(text):
    algor = mmseg.Algorithm(text)
    result = []
    for tok in algor:
        result.append(tok.text)
    return result

3. smallseg

smallseg 是一个简单的中文分词库，其实现方式类似于 FMM 算法。

以下是使用 smallseg 进行中文分词的示例代码：

from smallseg import SEG

def seg(text):
    seg = SEG()
    result = []
    for word in seg.cut(text):
        result.append(word)
    return result

4. judou 句读

judou 句读是一个基于规则和机器学习的中文分词库，可以识别并切分一些特殊结构的短语，如时间、地点、人名、机构名等。

以下是使用 judou 进行中文分词的示例代码：

from judou import JudouTokenizer

def seg(text):
    tokenizer = JudouTokenizer()
    result = tokenizer.tokenize(text, 'list')
    return result

5. BECer-GAE

BECer-GAE 是一个基于神经网络的中文分词库，可以识别出新词和未登录词。

以下是使用 BECer-GAE 进行中文分词的示例代码：

import becer

def seg(text):
    model = becer.load_model()
    result = model.segment(text)
    return result

以上是几种常用的简易中文分词算法及其实现方式，每种算法都有其优缺点，具体使用时需要根据实际情况进行选择。