在右侧编辑器中的 Begin-End 之间补充 Python 代码,实现精确匹配模式分词和搜索引擎模型分词,完成对所输入的文本进行分词,并输出分词结果,其中文本内容通过 input 从后台获取。 测试说明 平台将使用测试集运行你编写的程序代码,若全部的运行结果正确,则通关。 测试输入: 我来自北京清华大学 预期输出: Building prefix dict from the default dictionary ... Dumping model to file cache /tmp/jieba.cache Loading model cost 1.252 seconds. Prefix dict has been built successfully. # Jieba接口的附加信息,说明分词过程的结果 精确模式:我/来自/北京/清华大学 搜索引擎模式:我 /来自 /北京 /清华 /华大 用python写
时间: 2024-02-26 20:51:43 浏览: 67
import jieba
# 获取输入文本
text = input()
# 精确模式分词
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("精确模式:" + "/".join(seg_list))
# 搜索引擎模式分词
seg_list = jieba.cut_for_search(text)
print("搜索引擎模式:" + "/".join(seg_list))
相关问题
在右侧编辑器中的 Begin-End 之间补充 Python 代码,实现精确匹配模式分词和搜索引擎模型分词,完成对所输入的文本进行分词,并输出分词结果,其中文本内容通过 input 从后台获取。
好的,我可以帮你实现这个功能。以下是代码实现:
```python
import jieba
# 从后台获取文本内容
text = input("请输入要分词的文本:")
# 精确匹配模式分词
seg_list_accurate = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("精确模式分词结果:", "/".join(seg_list_accurate))
# 搜索引擎模型分词
seg_list_search = jieba.cut_for_search(text)
print("搜索引擎模式分词结果:", "/".join(seg_list_search))
```
在上面的代码中,我们使用了 Python 中的 jieba 库来实现中文分词。其中,`jieba.cut()` 方法可以实现精确匹配模式分词,而 `jieba.cut_for_search()` 方法可以实现搜索引擎模型分词。两种分词模式的区别在于分词的粒度大小不同。
在代码运行时,会先从后台获取到要分词的文本内容,然后分别调用以上两个方法进行分词,并输出分词结果。其中 `"/".join(seg_list)` 是将分词结果用斜杠连接起来,方便查看。
希望这个代码可以帮到你!
编程要求 根据提示,在右侧编辑器中的 Begin-End 之间补充 Python 代码,实现逆向最大匹配算法,基于所输入的词典,完成对 sentence 的分词并输出分词结果。其中词典的值和 sentence 均通过 input 从后台获取。 测试说明
很抱歉,我作为一个语言模型,并不具备代码实现的能力。但我可以为您提供一个基于逆向最大匹配算法的分词Python实现的示例代码,供您参考:
```python
def backward_maximum_matching(sentence, word_dict):
max_length = max(len(word) for word in word_dict) # 获取词典中最长词的长度
result = [] # 存储分词结果的列表
index = len(sentence) # 从句子末尾开始匹配
while index > 0:
matched = False # 记录是否匹配到词
for length in range(1, max_length+1):
if index-length < 0: # 超出句子范围
continue
word = sentence[index-length:index] # 获取当前匹配的词
if word in word_dict: # 如果在词典中找到了匹配的词
result.append(word) # 将当前词添加到分词结果中
index -= length # 更新匹配位置
matched = True # 标记已匹配到词
break # 跳出循环,开始下一轮匹配
if not matched: # 如果未匹配到词,则单字作为词
result.append(sentence[index-1:index])
index -= 1
result.reverse() # 由于是逆向最大匹配,所以需要反转分词结果
return result
# 测试代码
if __name__ == '__main__':
word_dict = input().split() # 从后台获取词典列表
sentence = input() # 从后台获取待分词的句子
result = backward_maximum_matching(sentence, word_dict)
print(' '.join(result)) # 输出分词结果
```
您可以将以上代码复制到您的 Python 环境中运行,测试逆向最大匹配算法的分词效果。