step 1: 對於給定字串：」我們學習人工智慧，人工智慧是未來「, 找出所有可能的分割方式
step 2: 我們也可以計算出每乙個切分之後句子的概率
step 3: 返回第二步中概率最大的結果
def
create_dic
(file_path)
: workbook = xlrd.open_workbook(file_path)
# 開啟乙個xlsx檔案
booksheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 定位到excel中的第乙個工作簿
col_values = booksheet.col_values(0)
# 讀取第乙個工作簿中，第一列的資料
dic_words =
# 這裡設定了詞典裡最大單詞長度，便於第二部的匹配（例如單詞庫中最長為5個文字，列舉的時候就不用舉7，8這些長度的單詞了
max_len_word =
0for word in col_values:
dic_words[word]
=0.00001
len_word =
len(word)
if len_word > max_len_word:
max_len_word = len_word
print
(len
(dic_words)
)print
(max_len_word)
return dic_words, max_len_word
dic_words, max_len_word = create_dic(
'檔案路徑名.xlsx'
)# 由此得到了所需的詞典，最大的單詞長度
# 題目中為了方便舉例，給以下單詞設定了比例，方便找到概率最大的句子，即最符合語言模型的句子
word_prob =
for key, value in word_prob.items():
dic_words[key]
= value
# 這裡採用遞迴的思路，找到了所有的可能的匹配結果。
defword_segementation
(input_str)
: segments =
iflen
(input_str)==0
:return segments
max_split =
min(
len(input_str)
, max_len_word)+1
for idx in
range(1
, max_split)
: word = input_str[
0:idx]
if word in dic_words:
# 如果當前的詞語在詞典裡已經找不到，那麼就結束這個單詞的遞迴
segments_substr = word_segementation(input_str[idx:])
''' 下面這句話如果只有\segments_substr == \，那麼所有詞典裡不存在的詞，都會被直接過濾掉。
舉個例子，input_str = "我的成績好",假設詞典裡沒有『好』，那麼會直接過濾掉。而加上len(input_str[idx:]，則會返回空集
'''if(segments_substr ==
)and
(len
(input_str[idx:])
==0):
[word]
)# 這個地方很重要，因為要把所有結果分類，這個條件判斷成立的條件只有在每乙個種情況的句子結尾才有可能出現。
else
:for seg in segments_substr:
seg =
[word]
return segments
# 對每個句子進行概率估計
defword_segment_*****
(input_str)
: segments = word_segementation(input_str)
best_segment =
best_score = np.inf
for seg in segments:
log_prob =-1
* np.
sum(np.log(
[dic_words[word]
for word in seg]))
if log_prob < best_score:
best_segment = seg
best_score = log_prob
return best_segment
print
(word_segment_*****(
"北京的天氣真好啊"))
print
(word_segment_*****(
"今天的課程內容很有意思"))
print
(word_segment_*****(
"經常有意見分歧"))
----
----
----
----
-results:
29803216[
'北京'
,'的'
,'天氣'
,'真好啊'][
'今天'
,'的'
,'課程'
,'內容'
,'很有'
,'意思'][
'經常'
,'有意見'
,'分歧'
]
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