对省政府网站建设的发展有期待/长沙靠谱seo优化价格

1、完全切分法、正向最大匹配算法、逆向最大匹配算法和双向最大匹配算法

一、实验内容

一个好的NLP系统一定要有完备的词典，用于判断算法分出的词是否是具有实际意义的词。自定义一个词典，比如dic = ["项目", "研究", "目的", "商品", "服务", "和服", "和尚", "尚未", "生命", "起源", "当下", "雨天", "地面", "积水", "下雨天", "欢迎", "老师", "生前", "就餐", "迎新", "师生", "前来"]。实现相关的分词方法：完全切分、正向最长匹配、逆向最长匹配、双向最长匹配算法，并输入一些句子验证分词结果的正确性

二、实现步奏

（一）新建Python工程NLPExp01

1.打开编辑器，新建NLPExp01工程

 2.打开对应工程，在对应目录下新建python文件exp01.py

（二）定义字典内容，实现不同的分词模式

1.字典内容可自定义，如 ["项目", "研究", "目的", "商品", "服务", "和服", "和尚", "尚未", "生命", "起源", "当下", "雨天", "地面", "积水", "下雨天", "欢迎", "老师", "生前", "就餐", "迎新", "师生", "前来"]

2.实现对应的分词匹配算法：完全切分法、正向最大匹配算法、逆向最大匹配算法和双向最大匹配算法

3.输入验证字符，检查分词结果，至少输入“和尚尚未结婚”、“中外科学研究”、“商品和服务”“研究生命起源”“当下雨天地面积水”“结婚的和尚未结婚的”“欢迎新老师生前来就餐”,检查对应的分词结果

三、实现代码

#my_dic为自定义字典，内容可更改
my_dic = ["项目", "研究", "目的", "商品", "服务", "和服", "和尚", "尚未", "生命", "起源", "当下", "雨天", "地面", "积水", "下雨天", "欢迎", "老师", "生前", "就餐", "迎新", "师生", "前来"];#在双向匹配中调用，用于比较列表元素位置
def select_word(text):result = 0for i in text:if (len(i) == 1):result += 1return result#在main函数中调用，将输入数据初始化为列表数据
def fully_segment(text, dic):word_list = []for i in range(len(text)):for j in range(i + 1, len(text) + 1):word = text[i:j]if word in dic:word_list.append(word)return word_list#正向最大匹配
def positive_max_match(text, dict):word_list = []i = 0while(i<len(text)):longest_word = text[i]for j in range(i+1, len(text) + 1):#从字典里开始找词，如果找到，先记录，如果有更长的，保存，直到遍历结束word = text[i:j]if word in dict:if len(word) > len(longest_word):longest_word = wordword_list.append(longest_word)i += len(longest_word)return word_list#逆向最大匹配
def backward_segment(text, dict):word_list = []i = len(text) - 1while (i >= 0):longest_word = text[i]for j in range(0, i):word = text[j:i + 1]if word in dict:if len(word) > len(longest_word):longest_word = wordword_list.insert(0, longest_word)i -= len(longest_word)return word_list#双向最大匹配
def all_segment(text, dic):list_forward = positive_max_match(text, dic)list_backward = backward_segment(text, dic)list_final = []if (len(list_forward) > len(list_backward)):list_final = list_backward[:]elif (len(list_forward) < len(list_backward)):list_final = list_forward[:]else:if (select_word(list_forward) > select_word(list_backward)):list_final = list_backward[:]elif (select_word(list_forward) < select_word(list_backward)):list_final = list_forward[:]else:list_final = list_backward[:]return list_finalif __name__ == "__main__":#使用自定义词库进行分词练习while (1):a = input("请输入你要分词的句子：（输入0结束输入）")if (a == '0'):print("输入结束！")breakb = fully_segment(a, my_dic)print("分词的结果", b)list_forward = positive_max_match(a, my_dic)list_backward = backward_segment(a, my_dic)list_all = all_segment(a, my_dic)print("正向最长匹配", list_forward)print("逆向最长匹配", list_backward)print("双向最长匹配", list_all)

2、使用jieba库进行中文分词、词组特性标注、关键词提取的相关方法 

一、实验内容

安装jieba分词库，并调用其中的分词、词组特性标注、关键词提取的相关方法，查看对应的功能。

二、实现步奏

1.安装jieba工具包：pip install jieba；

2.调用jieba分词功能：

seq_list = jieba.cut(“中外科学研究”,cut_all=True)

print(“全模式”+“/”.join(seq_list))

seq_list = jieba.cut(“中外科学研究”,cut_all=False)

print(“精确模式”+“/”.join(seq_list))

seq_list = jieba.cut_for_search(“中外科学研究”)

print(“全模式”+“/”.join(seq_list))

三、实现代码 

if __name__ == "__main__":# 使用jieba词库进行不同模式的分词，词性标注方法和关键字的提取seq_list = jieba.cut("中外科学研究", cut_all=True)print("全模式:" + "/".join(seq_list))seq_list = jieba.cut("中外科学研究", cut_all=False)print("精确模式:" + "/".join(seq_list))seq_list = jieba.cut_for_search("中外科学研究")print("搜索模式：" + "/".join(seq_list))

二、实现步奏

1.调用词性标注功能；

import jieba.posseg as psg

text=”去北京大学学习”

seg = psg.cut(text)

for ele in seg:

    print(ele)

三、代码实现 

import jieba.posseg as psgif __name__ == "__main__":# 使用jieba词库进行不同模式的分词，词性标注方法和关键字的提取text = "去北京大学学习"seg = psg.cut(text)for ele in seg:print(ele)