fmm算法python

FMM（正向最大匹配）算法是一种中文分词算法。下面是一个基本的实现示例：

class FMM:
    def __init__(self, dictionary):
        self.dictionary = dictionary
    
    def segment(self, text):
        result = []
        text_length = len(text)
        max_match_length = max([len(word) for word in self.dictionary])
        index = 0
        
        while index < text_length:
            matched = False
            for length in range(max_match_length, 0, -1):
                if text[index:index+length] in self.dictionary:
                    result.append(text[index:index+length])
                    index += length
                    matched = True
                    break
            if not matched:
                result.append(text[index])
                index += 1
        
        return result

# 使用示例
dictionary = ['我', '爱', '中国', '中文', '分词']
fmm = FMM(dictionary)
text = '我爱中国中文分词'
segments = fmm.segment(text)
print(segments)

这是一个简单的FMM算法实现，其中`dictionary`是一个包含分词词典的列表。算法首先定义了最大匹配长度为词典中最长词的长度，然后从待分词文本的起始位置开始逐步匹配，找到最长的匹配词，并将其添加到分词结果中。如果没有匹配到词，则将当前字符作为单独的分词结果。最终返回分词结果。

需要注意的是，这只是一个简单的实现示例，实际的FMM算法还可以进行一些优化和改进。