Python2.7环境下Chinese Word Segmentation模型构建与评价

本文档详细描述了基于前向最大匹配算法的中文词分割设计，主要针对已标注的中文文本（人民日报语料）进行分词建模。以下是关键知识点的详细解读： 1. **任务定义**： 该任务的目标是构建一个中文分词模型，给定的输入是已分词并标注的文本，包括符号、标点、限界符、字音标注和专有名词的分界符。文本特点为每行以日期开始，且有空行。数据被划分为测试集（前1000行）、训练集（1001-20000行）。分词模型的性能将通过精确度（precision）、召回率（recall）和F1分数（f-measure）进行评估。 2. **源码环境**： 使用Python 2.7编程语言在Windows 10操作系统的wingIDE 5.1环境中编写。主要脚本test_seg.py，以gbk编码处理输入的renminribao.txt文件和输出的seg.txt文件。 3. **数据处理**： - 数据清洗：利用Python的正则表达式模块`re`去除不必要的符号和数字，只保留分词标记。正则表达式`tag=re.compile('/\w+')`用于过滤词性标记。 4. **实验流程**： - 输入数据经过清洗后，被划分为待分词的字符序列（无分词）、已分词的对照字符串（用于评估）和保留原始分词的训练数据。 - 实验采用前向最大匹配算法进行分词，即从左到右扫描文本，寻找最合适的词边界，直到遇到终止符或超出文本范围时停止。 5. **输出结果**： - 程序输出包括分词后的seg.txt文件和一些评估指标，这些指标反映模型在识别和划分词语方面的性能。 6. **评价标准**： 分词模型的性能通过精确度（模型正确预测的词数占总预测词数的比例）、召回率（模型正确预测的词数占总实际词数的比例）和F1分数（精确度和召回率的调和平均数）来衡量，这有助于评估模型的准确性和完整性。 总结来说，这份设计文档提供了如何使用前向最大匹配算法对中文文本进行分词的详细步骤，以及如何通过数据清洗、划分数据集和计算评价指标来评估模型性能的过程。对于理解和实现中文自然语言处理中的词分割任务具有重要参考价值。