中文分词算法python

常见的中文分词算法有：

1. jieba分词：它是目前中文分词最常用的工具之一，支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等。

2. SnowNLP分词：基于概率算法的中文分词工具，使用了隐马尔可夫模型。

3. THULAC分词：清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的中文分词工具，具有较快的速度和较高的准确率。

4. HanLP分词：由北大计算所自然语言处理组开发的中文分词工具，支持多种领域的分词、词性标注、命名实体识别等任务。

在Python中使用这些分词工具都比较简单，可以通过pip安装相应的库，然后导入并使用相应的函数即可。例如，使用jieba分词，可以按照以下方式操作：

import jieba

text = "我爱自然语言处理"
words = jieba.cut(text)
print(list(words))

输出结果为：['我', '爱', '自然语言处理']。

相关问题

使用维特比算法分词python

维特比算法是一种用于概率和统计模型中的序列标注的算法。在自然语言处理领域，维特比算法常用于分词、词性标注等任务。

在Python中，我们可以使用NLTK（Natural Language Toolkit）中的维特比算法来进行中文分词。具体步骤如下：

1. 首先，需要从NLTK库中导入维特比器（Viterbi）和ProbDistI（概率分布接口）两个类：

from nltk.probability import ProbDistI
from nltk.tag import viterbi

2. 然后，我们需要定义一个概率分布类，用于计算各个状态的概率。这里我们可以使用词频统计，定义一个函数实现：

class SimpleGoodTuringProbDist(ProbDistI):
     def __init__(self, freqdist, bins=None):
         if not bins:
             bins = freqdist.B() + 1
         self._freqdist = freqdist
         self._bins = bins
         self._p1 = freqdist.freq(1)
         self._N = freqdist.N()
         self._Z = self._Z()
     def _Z(self):
         Z = 0.0
         for r in range(1, self._bins):
             Nr = self._freqdist.freq(r)
             Nrr = self._freqdist.freq(r+1)
             if Nrr:
                 Z += (r+1) * Nrr * Nr / self._N
         return Z
     def prob(self, sample):
         return self._prob(sample)*self._Z
     def _prob(self, sample):
         if self._freqdist[sample]:
             return (self._freqdist[sample]+1) / (self._N+self._bins*self._p1)
         else:
             return self._p1 / (self._N+self._bins*self._p1)

3. 接着，我们需要将中文文本转换成概率分布形式。这里我们可以使用nltk里的FreqDist函数，把每个词语的出现次数当成概率分布的数值，计算各个状态的概率：

import jieba  
import re
from collections import defaultdict
from nltk.probability import FreqDist

def jieba_seg(text):
    words = jieba.cut(text)
    words = list(words)
    words = filter(lambda x: not re.match('\s', x), words)
    words = filter(lambda x: not re.match('\d', x), words)
    return list(words)

text = "今天天气真好，我想出去玩。"
words = jieba_seg(text)
fd = FreqDist(words)
pdist = SimpleGoodTuringProbDist(fd)

4. 最后，我们可以用viterbi函数计算出最大概率分割路径，从而得到分词结果：

cut, tags = viterbi(words, pdist)
seg_text = ''.join([cut[i] + '/' for i in range(len(cut))])[:-1]
print(seg_text)

使用维特比算法进行中文分词，需要注意词语出现次数分布对结果的影响，越常出现的词语其状态概率越高，需要使用正确的概率分布函数进行概率计算，这里我们使用的是SimpleGoodTuringProbDist，可以根据具体情况选择其他的概率分布函数。

Python实现中文最大逆向匹配分词算法

最大逆向匹配法是一种基于规则的分词方法，它以最大方式得到一个词典中最长的词作为匹配结果。本文将介绍如何使用Python实现中文最大逆向匹配分词算法。

1. 实现过程

1.1 读取字典

首先，我们需要准备一个字典文件以供分词使用。字典文件的每一行都是一个单词。在读取字典文件时，我们可以使用Python中的open函数和readlines函数。

dictionary = []

with open('dictionary.txt', encoding='UTF-8') as file:
for line in file:
dictionary.append(line.strip())

1.2 最大逆向匹配

在最大逆向匹配算法中，我们需要先设定一个最大匹配长度max_len，以此来划定匹配范围。接下来，从右往左选择一个长度为max_len的子串，然后从字典中寻找与该子串匹配的最长词语。如果找到了匹配词，便将该词作为分割符号，并重新开始匹配。如果没有找到匹配词，则将匹配长度缩小一个字，重新匹配。

我们可以按照如下的方式实现最大逆向匹配算法：

def reverse_max_match(sentence, dictionary, max_len):
words = [] # 保存匹配结果
while sentence: # 只要有词未匹配完
for i in range(max_len, 0, -1): # 从最大长度开始找
if len(sentence) >= i: # 要保证有i个字符
if sentence[-i:] in dictionary: # 如果找到了词
words.append(sentence[-i:]) # 保存该词
sentence = sentence[:-i] # 截掉已匹配的词
break # 重新开始新的匹配
else: # 没有找到匹配的词
words.append(sentence[-1]) # 直接将该词作为分割符号
sentence = sentence[:-1] # 截掉已匹配的字符
return ' '.join(reversed(words)) # 因为是逆向匹配，所以要倒序排列

1.3 测试

最后，我们可以编写一个测试函数来测试分词算法的效果：

def test(dictionary_file, sentence, max_len=5):
dictionary = []
with open(dictionary_file, encoding='UTF-8') as file:
for line in file:
dictionary.append(line.strip())
result = reverse_max_match(sentence, dictionary, max_len)
print('分词结果：', result)

test('dictionary.txt', '我来到南京市长江大桥。') # 分词结果： 我 来到 南京市 长江大桥 。