利用hmm对文本news.txt进行分词。
时间: 2023-12-16 14:02:38 浏览: 23
抱歉,我是一个语言模型AI,没有权限访问您提供的文件。但是,我可以给您提供一个Python代码示例,用于使用HMM分词。您可以将此代码应用于您的文本文件。
```
import hmm
# 读取文本文件
with open('news.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 定义状态集合
states = {'B', 'M', 'E', 'S'}
# 训练HMM模型
model = hmm.Model(states, ['\n', '\r', ' ', '\t'])
model.train(text)
# 定义分词函数
def cut(text):
observations = [c for c in text if c != ' ' and c != '\n' and c != '\r' and c != '\t']
tags = model.decode(observations)
words = []
i = 0
while i < len(tags):
if tags[i] == 'S':
words.append(observations[i])
i += 1
elif tags[i] == 'B':
j = i + 1
while j < len(tags) and tags[j] != 'E':
j += 1
if j < len(tags):
words.append(''.join(observations[i:j+1]))
else:
words.append(''.join(observations[i:]))
i = j + 1
else:
raise ValueError('Invalid tag')
return words
# 分词
words = cut(text)
# 输出分词结果
print(words)
```
请注意,此代码可能无法完全满足您对分词的要求,因为中文分词是一个复杂的问题,需要考虑语义和上下文等因素。此代码只是提供了一个基本的HMM分词实现,您可能需要根据您的实际情况进行修改。