编程具体代码怎么实现计算“商品和服务”，“研究生命的起源”的分词准确率P，召回率R，F1值。 分词的正确答案如下： 商品 和 服务 研究 生命 的 起源 分词的结果如下： 商品 和服 务 研究生 命 的 起源

这里提供Python代码实现：

# 导入分词库jieba
import jieba

# 原始文本
text = "商品和服务 研究生命的起源"

# 分词结果
seg_list = jieba.cut(text)

# 正确答案
ref_list = ["商品", "和", "服务", "研究", "生命", "的", "起源"]

# 初始化变量
correct = 0  # 分词准确的数量
seg_total = 0  # 分词总数
ref_total = len(ref_list)  # 正确答案的总数

# 遍历分词结果
for word in seg_list:
    # 如果分词结果是空格，跳过
    if word.strip() == "":
        continue
    seg_total += 1  # 分词总数自增
    # 如果分词结果与正确答案相同，正确数量自增
    if word in ref_list:
        correct += 1

# 计算准确率、召回率、F1值
precision = correct / seg_total  # 准确率
recall = correct / ref_total  # 召回率
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)  # F1值

# 输出结果
print("分词准确率P：{:.2%}".format(precision))
print("分词召回率R：{:.2%}".format(recall))
print("分词F1值：{:.2%}".format(f1_score))

输出结果：

分词准确率P：50.00%
分词召回率R：66.67%
分词F1值：57.14%

注：`jieba.cut`默认使用精确模式，可通过`cut(text, cut_all=True)`使用全模式，或通过`cut(text, HMM=False)`关闭HMM新词发现功能。