编写一个评价程序，以结巴分词结果为标准答案，计算最大匹配分词结果的准确率、召回率、F测度。

好的，我可以帮你编写一个评价程序，来计算最大匹配分词结果的准确率、召回率、F测度，以结巴分词结果为标准答案。

以下是评价程序的代码：

def evaluate(reference, prediction):
    # 计算准确率
    tp = sum(1 for word in prediction if word in reference)
    precision = tp / len(prediction)
    # 计算召回率
    recall = tp / len(reference)
    # 计算F测度
    f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    return precision, recall, f1_score

在这个代码中，我们首先计算了分词结果中正确切分的词数，并除以总词数得到准确率。然后，我们计算了正确切分的词数与标准答案中的总词数的比值得到召回率。最后，我们使用准确率和召回率计算F测度。

以下是使用示例：

# 读取文件
with open('CDIAL-BIAS-race/train/high/high_1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 进行分词
seg_list = forward_maximum_matching(text, vocab)

# 使用结巴分词作为标准答案
import jieba
ref_list = jieba.lcut(text)

# 计算评价指标
precision, recall, f1_score = evaluate(ref_list, seg_list)

print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1-Score:', f1_score)

在这个代码中，我们首先读取了CDIAL-BIAS-race数据集中的一个文件，并使用上一题中抽取的词表进行了分词。然后，我们使用结巴分词作为标准答案，并计算了准确率、召回率和F测度。最后，我们打印输出了评价指标。

希望这个程序能够帮助你完成任务。