「挺好挺好挺好挺好挺好挺好挺好」
把「挺好挺好挺好挺好挺好挺好挺好」縮成「挺好」
機械壓縮去詞處理以建立兩個列表存放國際字元為前提，制定出嚴格的壓縮規則，判斷兩個列表中的語料是否重複、連續，首先，放置第乙個列表，再放置第二個列表，按照不同情況依次讀取國際字元，將其放入到第乙個或者第二個列表來，觸發壓縮判斷是否重複、連續，如果得出重複的規則，那麼考慮用壓縮去除的辦法，需要提前設定壓縮規則，以及放置的判斷。在設定壓縮規則，以及放置判斷的時候，需要考慮詞法結構所帶來的影響。
本文依據機械壓縮去詞原理處理文字前後資料對比如下表所示。
在中文的語料結構中，「詞」與「片語」無嚴格的分界符將他們兩進行劃分。在挖掘和分析中文文字資料時，應根據特定的規則重新組合中文分詞序列。
良好的分詞結果可以使得文字挖掘結果更加精確，若分詞結果模糊，將直接影響到詞語在文字處理中的帶來的效果，影響到主題的提取，不同的分詞結果，會呈現出不同的特徵選取效果。
最大概率法和最大匹配法在中文分詞處理中最常用。衍生出雙向匹配方法、逆向最大匹配方法、最佳匹配方法，這三種方法同樣適用於中文分詞處理中，其中，逆向最大匹配方法有著與正向最大匹配方方法方向不同的特徵，在中文分詞處理過程中，與正向最大匹配法的中文分詞處理相比，很明顯，逆向最大匹配法更適合中文分詞處理。而雙向匹配法比較了正向和逆向兩者的中文分詞結果，從而確定最優的中文分詞結果；最佳匹配法可以有效的提高匹配效率，這種匹配方法按照順序將詞典中頻度高的單詞排在前，頻度低的單詞排在後。
jieba（結巴）分詞包是python中乙個強大的分詞庫，用於語料分詞處理，可以實現高效的掃瞄詞圖，根據字首字典生成不同的中文分詞結果。通過搜尋最大概率路徑，可以對有向無環圖進行動態規劃。對於未登入的語料庫，基於維特比演算法模型和hmm模型，中文分詞會處理未登入的語料庫。
snownlp庫可以做文字分析，例如文字分類，中文分詞，情感分析和文字關鍵字的提取。受textblob的啟發，snownlp是python程式語言中的類庫。它可以簡單地處理中文文字內容，對於中文的自然語言處理問題，編寫乙個類庫來處理中文語料庫，並且自帶一些受過訓練的詞典來方便分詞。
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