正向最大匹配(Forward Maximum Matching)是一种查找文本字符串中词语的算法。
原理
正向最大匹配的原理如下:
从字符串开头开始查找
查找最长的可以匹配的词语
匹配到最长的词语后,将其移除,并重复第一步,直到字符串结束
举个例子:
字符串: good goodes going goodness
匹配 good (最长匹配)
去除 good , 字符串为: goodes going goodness
匹配 goodes (最长匹配)
去除 goodes , 字符串为: going goodness
匹配 going (最长匹配)
...
最终匹配到的词语序列为:good goodes going goodness
应用
分词。正向最大匹配可用于进行中文/英文分词
信息检索。评估查询词与文本的相关性
文本挖掘。提取文本的关键词
示例代码
用 Python 实现正向最大匹配分词:
python
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def forward_max_matching(text):
words = []
while text:
for i in range(len(text), 0, -1):
word = text[:i]
if word in dictionary:
words.append(word)
text = text[i:]
break
return words
它通过不断查找最长的存在于字典中的词语,来进行分词。
'''
(分词算法)正向最大匹配算法 positive_max_matching(max_length, words, ch_dict)
max_length 为最大匹配词语长度
words 为待分词文本
ch_dict 为词典
'''
def positive_max_matching(max_length, words, ch_dict):
word_list = [] # 存放分词后的分词词组
while len(words) >= 1: # words不为空时，循环地进行分词操作
max_match_len = max_length # 取出最大匹配单词长度为循环判断做准备
while max_match_len > 1: # 当匹配单词长度大于1时，循环判断分词
sample_word = words[0 : max_match_len] # 判断 words 前 max_length 个字符是否存在于字典
print("截取的词:", sample_word)
if sample_word in ch_dict: # 判断取出的字符序列是否在词典ch_dict中
word_list.append(sample_word) # 追加到分词词组中
words = words[max_match_len : len(words)] # 将符合的词语从原例句中截取
break # 退出循环，重新从max_length最长匹配数开始匹配截取
max_match_len -= 1 # max_length减小1个单位
# 当 max_length 为 1 时代表只剩下一个汉字，直接截取词组中最后的汉字作为词组
if max_match_len == 1:
sample_word = words[0 : 1]
word_list.append(sample_word) # 追加单个汉字词语
print("截取的词:", sample_word)
words = words[1 : len(words)] # 截取例句
return word_list
if __name__ == '__main__':
dict_words = ["生活", "研究", "家居", "美好", "手机", "强大", "功能", "喜欢", "智能", "本质", "铭铭", "人工", "研究生"] # 词典
words = "铭铭喜欢研究生活的本质" # 待分词的文本
contents = positive_max_matching(4, words, dict_words) # 调用算法分词，备注：最大匹配词语长度设为4，实际上因为词典中最大词语长度为3，可以设置为3
print("分词的结果：", contents)
print("分词后的例句:", "/".join(contents))
以下是学习和使用正向最大匹配法的一些推荐资料:
《中文分词技术与系统实现》这本书详细描述了正向最大匹配法在中文分词中的应用。
《自然语言处理:原理方法与应用》也有正向最大匹配的介绍,并讲解了相关算法。
有关机器学习的在线课程如:
Andrew Ng的机器学习课程,在第9课介绍了正向最大匹配在贝叶斯垃圾邮件过滤中的应用
Stanford的自然语言处理课程
斯坦福NLP课程也有正向最大匹配的介绍。
可以学习的内容主要包括:
正向最大匹配的原理和实现
其在中文分词和信息检索中的应用
使用编程实现正向最大匹配算法
正向最大匹配的优缺点与其他算法的对比
除此之外,您还可以:
查看Kaggle和GitHub上的正向最大匹配项目源码
在Kaggle上找到相关数据集实现一个正向最大匹配模型
查看更多文章和博客,解决常见问题
总而言之,您可以通过:
理论学习
算法实现
实际应用
案例分析
来有效理解和使用正向最大匹配。
