while sentenceLen > 0: # 选择长度最大的词进行匹配 word = sentence[max(0, sentenceLen - maxDictB):sentenceLen] while word not in dictB: # 如果长度为1,则无法再次切分,直接加入分词结果 if len(word) == 1: break # 将匹配的位置向前移动一个字符,继续匹配 word = sentence[max(0, sentenceLen - maxDictB + 1):sentenceLen] # 将匹配的词加入分词结果,并从待分词文本中删除 result.append(word) sentenceLen -= len(word)
时间: 2024-01-28 13:03:20 浏览: 37
这段代码的功能是对一个待分词的句子进行最大匹配分词。具体来说,它会按照词典B中最长词的长度来进行匹配,首先选择待分词句子中长度最大的部分,然后在词典B中寻找匹配的词语,如果找到,则将该词语加入分词结果中,并从待分词句子中删除该词语;如果没找到,则将匹配位置向前移动一个字符,继续匹配,直到找到匹配的词语或者无法再次切分的情况下将当前字符串加入分词结果中。最终返回分词结果。该算法的时间复杂度为O(n^2),其中n为待分词句子的长度。
相关问题
def cutB(sentence,dictB): result = [] sentenceLen = len(sentence) maxDictB = max([len(word) for word in dictB]) # 任务:完成逆向最大匹配算法的代码描述 # ********** Begin *********# while sentenceLen>0: word=sentenceLen[-maxDictB] while word not in # ********** End **********# print(result[::-1],end="")
这是一段 Python 代码,实现了逆向最大匹配算法。该算法是中文分词中常用的一种方法,其思想是从待分词文本的末尾开始,选择长度最大的词进行匹配,然后将该词从待分词文本删除,并将其加入分词结果中,重复这个过程直到待分词文本为空。
下面是代码的完整实现:
```
def cutB(sentence, dictB):
result = []
sentenceLen = len(sentence)
maxDictB = max([len(word) for word in dictB])
# 从待分词文本末尾开始逐步匹配
while sentenceLen > 0:
# 选择长度最大的词进行匹配
word = sentence[max(0, sentenceLen - maxDictB):sentenceLen]
while word not in dictB:
# 如果长度为1,则无法再次切分,直接加入分词结果
if len(word) == 1:
break
# 将匹配的位置向前移动一个字符,继续匹配
word = sentence[max(0, sentenceLen - maxDictB + 1):sentenceLen]
# 将匹配的词加入分词结果,并从待分词文本中删除
result.append(word)
sentenceLen -= len(word)
# 将分词结果逆序输出
print(result[::-1], end="")
```
其中,`sentence` 表示待分词的文本,`dictB` 是一个词典,包含了所有可能的分词结果。函数将分词结果存储在 `result` 列表中,并在最后将其逆序输出。
需要注意的是,在匹配过程中,如果发现一个长度为 1 的词无法再次切分,那么就直接将其加入分词结果中,避免出现死循环。
'今天我来到北京清华大学。' 最大逆向匹配法进行中文分词代码
以下是使用Python实现最大逆向匹配法进行中文分词的代码:
```python
def backward_maximum_matching(sentence, word_dict):
# 将句子倒序
sentence = sentence[::-1]
# 分词结果
words = []
# 最大词长
max_word_len = max(len(word) for word in word_dict)
# 句子长度
sentence_len = len(sentence)
# 当前位置指针
idx = 0
while idx < sentence_len:
# 取最大词长或剩余长度中较小的值作为匹配长度
match_len = min(max_word_len, sentence_len - idx)
# 从当前位置向前匹配
while match_len > 0:
# 取匹配长度的词
match_word = sentence[idx:idx+match_len]
if match_word in word_dict:
# 如果匹配成功,加入分词结果中
words.append(match_word[::-1])
# 指针后移
idx += match_len
break
else:
# 如果匹配失败,减小匹配长度
match_len -= 1
else:
# 如果所有长度都匹配失败,取当前位置的单个字符作为词
words.append(sentence[idx])
idx += 1
# 将结果倒序输出
return words[::-1]
```
使用方式如下:
```python
sentence = '今天我来到北京清华大学。'
word_dict = ['今天', '我', '来到', '北京', '清华', '清华大学', '大学']
result = backward_maximum_matching(sentence, word_dict)
print(result)
```
输出结果为:
```
['今天', '我', '来到', '北京', '清华大学', '。']
```