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1、中文分词算法介绍

        中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。

        分类：

• 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等
• 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，它们基于人工标注的词性和统计特征，对中文进行建模，即根据观测到的数据(标注好的语料)对模型参数进行训练，在分词阶段再通过模型计算各种分词出现的概率，将概率最大的分词结果作为最终结果。常见的序列标注模型有HMM和CRF。这类分词算法能很好处理歧义和未登录词问题，效果比前一类效果好，但是需要大量的人工标注数据，以及较慢的分词速度。
• 第三类是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果，由于汉语语义的复杂性，难以将各种语言信息组织成机器能够识别的形式，目前这种分词系统还处于试验阶段，这里不讲解和实现

2、机械分词

         机械分词又称基于字符串匹配的分词方法、按照一定的策略将待分析的字符串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功(识别出一个词)。这是最简单的分词方法，但非常高效和常见。

        1、最大匹配方法----分为正向匹配和逆向匹配

        正向匹配算法：

                待分词文本： text = '计算机语言学课程有意思'

                词表： dict[]={"计算", "计算语言学", "课程", "有", "意思"} 

•        从ste[0:***]开始，当扫描到ste[0:2]的时候，发现"计算"已经在词表dict[]中了。但还不能切分出来，因为我们不知道后面的词语能不能组成更长的词(最大匹配)。
• 　   继续扫描ste[0:3]，发现"计算语"并不是dict[]中的词。但是我们还不能确定是否前面找到的"计算语"已经是最大的词了。因为"计算语"是dict[2]的前缀。
• 　   扫描ste[0:4]，发现"计算语言"并不是dict[]中的词。但是是dict[2]的前缀。继续扫描：
• 　   扫描ste[0:5]，发现"计算语言学"是dict[]中的词。继续扫描下去：
• 　   当扫描ste[0:6]的时候，发现"计算语言学课"并不是词表中的词，也不是词的前缀。则切分出"计算语言学"为最大词汇

# 文本
text = '我们的计算语言学课程有意思'
textlen = len([i for i in text])
print([i for i in text], '\n', len([i for i in text]), '\n'*2)
""" """
# sentence=["计", "算", "语", "言", "学", "课", "程", "有", "意", "思"]
# 词库
dict_1 = ["计算", "计算语言学", "课程", "有", "意思", "我们", "的", "我们的"]
len_dict = [len(i) for i in dict_1]
print(len_dict, '\n', max(len_dict), '\n'*2)# 当前匹配起始位置 和 结束位置
start_loc = 0
end_loc = 0# 匹配结果存储
word_split = []
i = 0
for _ in range(textlen):if i < textlen:# 每一次匹配结果存储word = []for j in range(max(len_dict)+1):word_try = text[i:(i+j)]print(text[i:(i+j)])if word_try in dict_1:word.append(word_try)# 取出最大匹配结果word_split.append(word[-1:])print(len(word))print(len(word[len(word)-1]), word, '\n')i = i + len(word[len(word)-1])else:breakprint(word_split)"""
[['我们的'], ['计算语言学'], ['课程'], ['有'], ['意思']]
"""

         负向匹配算法：

        首先我们定义一个最大分割长度5，从右往左开始分割：

• 　　(1) 首先取出来的候选词W是 “课程有意思”。
• 　　(2) 查词表，W不在词表中，将W最左边的第一个字去掉，得到W“程有意思”；
• 　　(3) 查词表，W也不在词表中，将W最左边的第一个字去掉，得到W“有意思”；
• 　　(4) 查词表，W也不在词表中，将W最左边的第一个字再去掉，得到W“意思”；
• 　　(5) 查词表，W在词表中，就将W从整个句子中拆分出来，此时原句子为“计算语言学课程有”
• 　　(6) 根据分割长度5，截取句子内容，得到候选句W是“言学课程有”；
• 　　(7) 查词表，W不在词表中，将W最左边的第一个字去掉，得到W“学课程有”；
• 　　(8) 查词表，W也不在词表中，将W最左边的第一个字去掉，得到W“课程有”；
• 　　(9) 依次类推，直到W为“有”一个词的时候，这时候将W从整个句子中拆分出来，此时句子为“计算语言学课程”
• 　　(10) 根据分割长度5，截取句子内容，得到候选句W是“算语言学课程”；
• 　　(11) 查词表，W不在词表中，将W最左边的第一个字去掉，得到W“语言学课程”；
• 　　(12) 依次类推，直到W为“课程”的时候，这时候将W从整个句子中拆分出来，此时句子为“计算语言学”
• 　　(13) 根据分割长度5，截取句子内容，得到候选句W是“计算语言学”；
• 　　(14)  查词表，W在词表，分割结束。

""" 2、负向匹配
# 文本
text = '我们的计算语言学课程有意思'
textlen = len([i for i in text])
print([i for i in text], '\n', len([i for i in text]), '\n'*2)# sentence=["计", "算", "语", "言", "学", "课", "程", "有", "意", "思"]
# 词库
dict_1 = ["计算", "计算语言学", "课程", "有", "意思", "我们", "的", "我们的"]
len_dict = [len(i) for i in dict_1]
print(len_dict, '\n', max(len_dict), '\n'*2)# 匹配结果存储
word_split = []# 定义负向匹配最大长度，一般为词库中最大长度的词的长度
nega_len = max(len_dict)
i = 0for _ in range(textlen):for j in range(nega_len):# print(text[(textlen-i-nega_len+j):(textlen-i)])if text[(textlen-i-nega_len+j):(textlen-i)] in dict_1:word_split.append(text[(textlen-i-nega_len+j):(textlen-i)])i = i + len([ia for ia in text[(textlen-i-nega_len+j):(textlen-i)] ])print(word_split)
""""""
['我', '们', '的', '计', '算', '语', '言', '学', '课', '程', '有', '意', '思'] 13 [2, 5, 2, 1, 2, 2, 1, 3] 5 ['意思', '有', '课程', '计算语言学', '我们的']"""