中文分词算法 之 基于词典的逆向最小匹配算法

原创
2014/04/04 03:05
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在之前的博文中介绍了基于词典的逆向最大匹配算法比如我们切分句子: 中华人民共和国万岁万岁万万岁,使用逆向最大匹配算法的切分结果为:[中华人民共和国, 万岁, 万岁, 万万岁],可以看到,切分出来的词是很长的,粒度很粗,如果我们想要切分出很细粒度的词,该怎么办呢?

 

本文介绍逆向最小匹配算法,该算法和逆向最大匹配算法相得益彰,一个强调细粒度,一个强调粗粒度。

 

使用逆向最小匹配算法,必须注意的一点是:词典中不能有单字词,词的长度至少为2!我们看逆向最小匹配算法逆向最大匹配算法的代码比较:

 

  

 

切分效果如下:

 

切分句子: 中华人民共和国万岁万岁万万岁
逆向最大匹配: [中华人民共和国, 万岁, 万岁, 万万岁]
逆向最小匹配: [中华, 人民, 共和国, 万岁, 万岁, 万, 万岁]
切分句子: 杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者
逆向最大匹配: [杨尚川, 是, APDPlat, 应用, 级, 产品开发, 平台, 的, 作者]
逆向最小匹配: [杨尚川, 是, APDPlat, 应用, 级, 产品, 开发, 平台, 的, 作者]
切分句子: 美国加州大学的科学家发现
逆向最大匹配: [美国加州大学, 的, 科学家, 发现]
逆向最小匹配: [美国, 加州, 大学, 的, 科, 学家, 发现]

 

代码托管于GITHUB

 

参考资料:

1、中文分词十年回顾

2、中文信息处理中的分词问题

3、汉语自动分词词典机制的实验研究

4、由字构词_中文分词新方法

5、汉语自动分词研究评述

 

NUTCH/HADOOP视频教程

 

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