利用Jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词,并抽取词表。 2、利用上述词表,编写一个正向最大匹配分词程序。 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: 2024-04-01 16:33:09 浏览: 15
这是一个比较复杂的问题,需要一定的编程经验和相关技术知识。以下是大致的步骤:
1. 使用Jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词。可以参考Jieba的官方文档进行安装和使用。具体步骤是读入文件,调用Jieba的分词函数进行分词,将分词结果写入文件。
2. 抽取词表。从分词结果中抽取出所有的词语,并统计它们出现的频率,按照频率降序排列,得到词表。
3. 编写正向最大匹配分词程序。正向最大匹配指从左往右扫描句子,每次匹配最长的词语。具体实现是读入待分词的句子,根据词表进行正向匹配,将分词结果写入文件。
4. 编写评价程序。根据结巴分词的结果和正向最大匹配分词的结果,计算准确率、召回率、F测度。具体实现是读入两个分词结果文件,将它们转换成词语序列,根据词语序列计算准确率、召回率、F测度。
以上是大致的步骤,具体实现需要根据具体情况进行调整和修改。如果您需要更详细的帮助,可以参考相关的编程教程或者寻求专业的技术支持。
相关问题
利用Jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词,并抽取词表。
好的,我可以帮你解决这个问题。
首先,你需要下载CDIAL-BIAS-race数据集。该数据集是一个中文阅读理解数据集,包含了多篇文章和对应的问题以及答案。
然后,你需要安装Jieba库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install jieba
```
接着,你可以使用以下代码对CDIAL-BIAS-race文件进行分词并抽取词表:
```python
import jieba
# 读取文件
with open('CDIAL-BIAS-race/train/high/high_1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 进行分词
words = jieba.lcut(text)
# 抽取词表
vocab = set(words)
print(vocab)
```
在这个代码中,我们首先读取了CDIAL-BIAS-race数据集中的一个文件,然后使用Jieba对文件进行了分词。最后,我们使用Python中的set数据结构抽取了词表,并打印输出了词表。
这样,你就可以利用Jieba对CDIAL-BIAS-race文件进行分词,并抽取词表了。
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。
任务1代码:
```python
import jieba
# 读取CDIAL-BIAS-race数据集
with open("CDIAL-BIAS-race.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
# 使用结巴分词进行分词,并抽取词表
seg_list = jieba.cut(text)
word_set = set(seg_list)
# 将词表写入文件
with open("CDIAL-BIAS-race-vocab.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n".join(word_set))
```
任务2代码:
```python
# 读取CDIAL-BIAS-race数据集和词表
with open("CDIAL-BIAS-race.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
with open("CDIAL-BIAS-race-vocab.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
word_set = set(line.strip() for line in f)
# 实现正向最大匹配分词算法
def max_match(text, word_set):
seg_list = []
while text:
for i in range(len(text), 0, -1):
if text[:i] in word_set:
seg_list.append(text[:i])
text = text[i:]
break
else:
seg_list.append(text[0])
text = text[1:]
return seg_list
# 对CDIAL-BIAS-race数据集进行分词
seg_list = max_match(text, word_set)
# 将分词结果写入文件
with open("CDIAL-BIAS-race-seg-maxmatch.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(" ".join(seg_list))
```
任务3代码:
```python
# 读取结巴分词结果和自己实现的正向最大匹配分词结果
with open("CDIAL-BIAS-race-seg.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
jieba_result = f.read().split()
with open("CDIAL-BIAS-race-seg-maxmatch.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
max_match_result = f.read().split()
# 计算准确率、召回率、F测度
tp = 0
fp = 0
fn = 0
for word in max_match_result:
if word in jieba_result:
tp += 1
else:
fp += 1
for word in jieba_result:
if word not in max_match_result:
fn += 1
precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
f_measure = 2 * precision * recall / (precision + recall)
# 输出评价结果
print("准确率:", precision)
print("召回率:", recall)
print("F测度:", f_measure)
```