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这篇文章将为大家详细讲解有关用python实现前向分词最大匹配算法的案例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
理论介绍
分词是自然语言处理的一个基本工作，中文分词和英文不同，字词之间没有空格。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。
可以将中文分词方法简单归纳为：
1.基于词表的分词方法
2.基于统计的分词方法
3.基于序列标记的分词方法
其中，基于词表的分词方法最为简单，根据起始匹配位置不同可以分为：
1.前向最大匹配算法
2.后向最大匹配算法
3.双向最大匹配算法
三种方法思想都很简单，今天就用python实现前向最大匹配算法。
word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵活控制分词结果，还能使用词性标注、同义标注、反义标注、拼音标注等功能。同时还无缝和Lucene、Solr、ElasticSearch、Luke集成。
前向最大匹配算法
前向最大匹配算法，顾名思义，就是从待分词句子的左边向右边搜索，寻找词的最大匹配。我们需要规定一个词的最大长度，每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配，如果没有找到，就缩短长度继续寻找，直到找到字典中的词或者成为单字。
具体代码实现
获取分词函数：getSeg(text)：
def getSeg(text):
# 句子为空
if not text:
return ''
# 句子成为一个词
if len(text) == 1:
return text
# 此处写了一个递归方法
if text in word_dict:
return text
else:
small = len(text) - 1
text = text[0:small]
return getSeg(text)主函数：main()
def main():
global test_str, word_dict
test_str = test_str.strip()
# 正向最大匹配分词测试 最大长度5
max_len = max(len(word) for word in word_dict)
result_str = [] # 保存分词结果
result_len = 0
print('input :', test_str)
while test_str:
tmp_str = test_str[0:max_len]
seg_str = getSeg(tmp_str)
seg_len = len(seg_str)
result_len = result_len + seg_len
if seg_str.strip():
result_str.append(seg_str)
test_str = test_str[seg_len:]
print('output :', result_str)字典：
word_dict = ['混沌', 'Logistic', '算法', '图片', '加密', '利用', '还原', 'Lena', '验证', 'Baboon', '效果']
测试句子：
test_str = '''一种基于混沌Logistic加密算法的图片加密与还原的方法，并利用Lena图和Baboon图来验证这种加密算法的加密效果。'''
分词结果
关于用python实现前向分词最大匹配算法的案例分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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