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python实现中文分词FMM算法实例

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下面是详细讲解“Python实现中文分词FMM算法实例”的完整攻略，包括算法原理、Python实现和两个示例说明。

算法原理

FMM算法是一种基于正向最大匹配的中文分词算法，其基本思想是从左到右扫描待分词文本，每次取出最长的词进行匹配，直到扫描完整文本。具体步骤如下：

  1. 从左到右扫描待分词文本；
  2. 取出最长的词进行匹配；
  3. 如果匹配成功，则将该词作为一个分词结果；
  4. 如果匹配失败，则将该词的最后一个字去掉，重新匹配；
  5. 直到扫描完整个文本。

Python实现代码

以下是Python实现FMM算法的示例代码：

class FMM:
    def __init__(self, dict_path):
        self.dict = set()
        with open(dict_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            for line in f:
                self.dict.add(line.strip())

    def cut(self, text):
        result = []
        i = 0
        while i < len(text):
            for j in range(len(text), i, -1):
                if text[i:j] in self.dict:
                    result.append(text[i:j])
                    i = j - 1
                    break
            else:
                result.append(text[i])
            i += 1
        return result

上述代码中，定义了一个FMM类表示FMM算法，包括dict_path表示词典文件路径，cut方法表示分词方法。在初始化时，读取典文件并将其存储在一个集合中。在分词方法中，从左到右扫描待分词文本，每次取出最长的词进行匹配，如果匹配成功，则将该词作为一个分词结果，否则该词的最后一个字去掉，重新匹配，直到扫描完整个文本。

示例说明

以下是两个示例，说明如使用FMM类进行操作。

示例1

使用FMM类对一段文本进行分词。

text = "中华人民共和国成立了！"

fmm = FMM("dict.txt")
result = fmm.cut(text)

print(result)

输出：

['中华', '人民', '共和国', '成立', '了', '！']

示例2

使用FMM类对一篇文章进行分词，并统计词频。

import jieba

with open("article.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

fmm = FMM("dict.txt")
result = fmm.cut(text)

word_count = {}
for word in result:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for word, count in sorted_word_count[:10]:
    print(f"{word}: {count}")

输出结果：

的: 10
，: 9
。: 9
了: 5
是: 4
在: 4
和: 4
中国: 3
发展: 3
为: 3

同时，还会输出词频最高的前10个及其出现次数。

结束语

本文介绍了FMM算法的Python实现方法，包括算法原理、Python实现代码和两个示例说明。FMM算法是一种基于正向最大匹配的中文分词算法，其基本思想是从到右扫描待分词文本，每次取出最长的词进行匹配，直到扫描完整个文本。在实应用，需要注意选取合适的词典和匹配策略，以获得更好的分词效果。

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