中文分詞算法 之 基於詞典的逆向最小匹配算法

在以前的博文中介紹了基於詞典的逆向最大匹配算法，好比咱們切分句子: 中華人民共和國萬歲萬歲萬萬歲，使用逆向最大匹配算法的切分結果爲：[中華人民共和國, 萬歲, 萬歲, 萬萬歲]，能夠看到，切分出來的詞是很長的，粒度很粗，若是咱們想要切分出很細粒度的詞，該怎麼辦呢？

 

本文介紹逆向最小匹配算法，該算法和逆向最大匹配算法相得益彰，一個強調細粒度，一個強調粗粒度。

 

使用逆向最小匹配算法，必須注意的一點是：詞典中不能有單字詞，詞的長度至少爲2！咱們看逆向最小匹配算法和逆向最大匹配算法的代碼比較：

 

  

 

切分效果以下：

 

切分句子: 中華人民共和國萬歲萬歲萬萬歲
逆向最大匹配: [中華人民共和國, 萬歲, 萬歲, 萬萬歲]
逆向最小匹配: [中華, 人民, 共和國, 萬歲, 萬歲, 萬, 萬歲]
切分句子: 楊尚川是APDPlat應用級產品開發平臺的做者
逆向最大匹配: [楊尚川, 是, APDPlat, 應用, 級, 產品開發, 平臺, 的, 做者]
逆向最小匹配: [楊尚川, 是, APDPlat, 應用, 級, 產品, 開發, 平臺, 的, 做者]
切分句子: 美國加州大學的科學家發現
逆向最大匹配: [美國加州大學, 的, 科學家, 發現]
逆向最小匹配: [美國, 加州, 大學, 的, 科, 學家, 發現]

 

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參考資料：

一、中文分詞十年回顧

二、中文信息處理中的分詞問題

三、漢語自動分詞詞典機制的實驗研究

四、由字構詞_中文分詞新方法

五、漢語自動分詞研究評述

 

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