自然语言处理(中文分句)——————中文逆向最大匹配,文章中含有验证源码

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NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: 自然语言处理(中文分句)——————中文逆向最大匹配,文章中含有验证源码

首先准备一个txt文件,这是一个库。
按行循环读取txt(库)中的字符串存入数组
输入一句话,逆向进行数据字典比对,从后往前数n个字,n为数组中单个最大字符串
一样则保留,在比较其他的

class IMM(object):
    def __init__(self,dic_path):
        #给个这样子的集合
        self.dictionary=set()
        #字典里面最大常数    for example :m=5
        self.maximum=0
        #读取字典
        with open(dic_path,"r",encoding="utf8") as f:
            for line in f:
                #去除空格
                line=line.strip()
                if not line:
                    continue
                self.dictionary.add(line)
                if len(line)>self.maximum:
                    self.maximum=len(line)
    def cut(self,text):
        result=[]
        index=len(text)
        while index>0:
            word=None
            for size in range(self.maximum,0,-1):
                if index-size<0:
                    continue
                piece=text[(index-size):index]
                if piece in self.dictionary:
                    word=piece
                    result.append(word)
                    index-=size
                    break
            if word is None:
                index-=1
        return  result[::-1]
if __name__=="__main__":
    text="南京市长江大桥"
    tokenizer=IMM("data/imm_dic.txt")
    print(tokenizer.cut(text))

image.pngimm_dic.txt

南京市
南京市长
长江大桥
人民解放军
大桥
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