分詞演算法 正向最大匹配和逆向最大匹配實現

假設已經有正向匹配演算法原始碼，則可以將文件進行倒序處理，生成逆序文件，然後根據逆序詞典，對逆序文件使用正向最大匹配法處理即可。同理已經存在逆向最大匹配演算法，則只要將文件倒序處理，正向詞典倒序變為逆序詞典，則可以送入逆向西大匹配演算法中進行分詞處理。

class imm(object):

def __init__(self, dic_path, reversed_match = true):
self.dictionary = set()
self.maximun = 0
self.reversed_match = reversed_match
with open(dic_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f:
for line in f:
line = line.strip()
if not line:
continue
if self.reversed_match:          #choose reverse maximum match method
self.dictionary.add(line)
else:                           #choose maximum match method
self.dictionary.add(line[::-1])
if len(line) > self.maximun:
self.maximun = len(line)
#print(self.dictionary)
def cut(self, text):
if self.reversed_match:
text = text
else:
text = text[::-1]
index = len(text)
result =    #store tokenizer result
while index > 0:
word = 
for size in range(self.maximun, 0, -1):
if index < size:
continue
piece = text[(index - size): index]
if piece in self.dictionary:
word = piece
if self.reversed_match:
else:
index -= size
break
if not word:
index -= 1
if self.reversed_match:
return result[::-1]
else:
return  result

path = r"e:\\學習相關資料\\python自然語言處理實戰核心技術與演算法--**\\第三章"

doc = r"imm_dic.txt"
text = "南京市長江大橋"
doc_in_path = path + "\\" + doc
tokenizer = imm(doc_in_path)
print(tokenizer.cut(text))
tokenizer = imm(doc_in_path, reversed_match=false)
print(tokenizer.cut(text))

南京市

南京市長
長江大橋
人民解放軍
大橋江大橋

x = "hello world"

z = x[::-1]
print(z)

在開啟檔案處，

encoding="utf-8-sig"

encoding="utf-8"

dic = 

with open(doc_in_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f:
for line in f:
line = line.strip()
if line:
print(dic)
['南京市', '南京市長', '長江大橋', '人民解放軍', '大橋', '江大橋']

dic = 

with open(doc_in_path, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
line = line.strip()
if line:
print(dic)
['\ufeff南京市', '南京市長', '長江大橋', '人民解放軍', '大橋', '江大橋']

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