中文分词算法之--最大匹配法

最新推荐文章于 2025-05-09 18:24:41 发布

Yolanda Yan 9

最新推荐文章于 2025-05-09 18:24:41 发布

阅读量2.8k

点赞数 5

分类专栏：中文分词文章标签：自然语言处理算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Amy9_Miss/article/details/104034659

版权

中文分词专栏收录该内容

2 篇文章

订阅专栏

中文分词算法之–最大匹配法

前段时间研究了如何用分词工具进行分词，但是分词中涉及的一些算法，不太了解，所以，准备这段时间专攻分词算法原理，大家有补充，或者建议，欢迎留言。

1. 最大匹配法(Maximum Matching)

最大匹配法是指以词典为依据，取词典中最长词长度作为第一次取字数量的长度，在词典中进行扫描。例如：词典中最长词为“中华人民共和国”共7个汉字，则最大匹配起始字数为7个汉字。然后逐字递减，在对应的词典中进行查找。

最大匹配法主要包括正向最大匹配法（FMM，Forward Maximum Matching）、反向最大匹配法（BMM, Backward Maximum Matching）和双向最大匹配法，均是基于词典的。

缺点：

需要给定词典，如果词典中记录不全，比如新词没在字典中，可能就识别不出来；
矛盾之处：词典中的词少的话，会影响准确率，词典中词多的话，会影响运行效率；

优化：

为提升扫描效率，还可以跟据字数多少设计多个字典，然后根据字数分别从不同字典中进行扫描。

1.1 正向最大匹配法

正向即从左往右取词，取词最大长度为词典中长词的长度，每次右边减一个字，直到词典中存在或剩下1个单字。

比如：

sentence = ‘我们在野生动物园玩’

user_dict = [‘我们’, ‘在’, ‘在野’, ‘生动’, ‘野生’, ‘动物园’, ‘野生动物园’, ‘物’,‘玩’]

词典最大长度 max_len = 5

第1轮扫描
在这里插入图片描述
第1次：“我们在野生”，扫描词典，无
第2次：“我们在野”，扫描词典，无
第3次：“我们在”，扫描词典，无
第4次：“我们”，扫描词典，有

扫描中止，输出第1个词为“我们”，去除第1个词后，开始第2轮扫描

第2轮扫描
在这里插入图片描述
第1次：“在野生动物”，扫描词典，无
第2次：“在野生动”，扫描词典，无
第3次：“在野生”，扫描词典，无
第4次：“在野”，扫描词典，有

扫描中止，输出第2个词为“在野”，去除第2个词后，开始第3轮扫描

第3轮扫描
在这里插入图片描述
第1次：“生动物园玩”，扫描词典，无
第2次：“生动物园”，扫描词典，无
第3次：“生动物”，扫描词典，无
第4次：“生动”，扫描词典，有

扫描中止，输出第3个词为“生动”，去除第3个词后，开始第4轮扫描

第4轮扫描
在这里插入图片描述
第1次：“物园玩”，扫描词典，无
第2次：“物园”，扫描词典，无
第3次：“物”，扫描词典，有

扫描中止，输出第4个词为“物”，去除第4个字后，开始第5轮扫描

第5轮扫描
在这里插入图片描述
第1次：“园玩”，扫描词典，无
第2次：“园”，扫描词典，无

扫描中止，输出第5个词为“园”，去除第5个字后，开始第6轮扫描

第6轮扫描
在这里插入图片描述
第1次：“玩”，扫描词典，有

扫描中止，输出第6个词为“玩”，，整体扫描结束。
最终分词结果为：“我们/在野/生动/物/园/玩”。

FMM算法python代码如下：

def FMM_func(user_dict, sentence):
    """
    正向最大匹配（FMM）
    :param user_dict: 词典
    :param sentence: 句子
    """
    # 词典中最长词长度
    max_len = max([len(item) for item in user_dict])
    start = 0
    while start != len(sentence):
        index = start+max_len
        if index>len(sentence):
            index = len(sentence)
        for i in range(max_len):
            if (sentence[start:index] in user_dict) or (len(sentence[start:index])==1):
                print(sentence[start:index], end='/')
                start = index
                break
            index += -1

定义字典和例句，调用FMM方法，具体python代码如下

user_dict = ['我们', '在', '在野', '生动', '野生', '动物园', '野生动物园', '物','园','玩']
sentence = '我们在野生动物园玩'
FMM_func(user_dict, sentence)

则FMM输出结果为：

我们/在野/生动/物/园/玩/

1.2 反向最大匹配法

	反向即从右往左取词，其他逻辑和正向相同。句子和字典与1.1中相同。

第1轮扫描
在这里插入图片描述
第1次：“生动物园玩”，扫描词典，无
第2次：“动物园玩”，扫描词典，无
第3次：“物园玩”，扫描词典，无
第4次：“园玩”，扫描词典，无
第5次：“玩”，扫描词典，有

扫描中止，输出第1个词为“玩”，去除第1个词后，开始第2轮扫描

第2轮扫描
在这里插入图片描述
第1次：“野生动物园”，扫描词典，有

扫描中止，输出第2个词为“野生动物园”，去除第2个词后，开始第3轮扫描

第3轮扫描
在这里插入图片描述
第1次：“我们在”，扫描词典，无
第2次：“们在”，扫描词典，无
第3次：“在”，扫描词典，有

扫描中止，输出第3个词为“在”，去除第3个词后，开始第4轮扫描

第4轮扫描
在这里插入图片描述
第1次：“我们”，扫描词典，有

扫描中止，输出第4个词为“我们”，去除第4个词后，整体扫描结束。

最终分词结果为：“我们/在/野生动物园/玩”。

BMM算法python代码如下：

def BMM_func(user_dict, sentence):
    """
    反向最大匹配（BMM）
    :param user_dict:词典
    :param sentence:句子
    """
    # 词典中最长词长度
    max_len = max([len(item) for item in user_dict])
    result = []
    start = len(sentence)
    while start != 0:
        index = start - max_len
        if index < 0:
            index = 0
        for i in range(max_len):
            if (sentence[index:start] in user_dict) or (len(sentence[start:index])==1):
                result.append(sentence[index:start])
                start = index
                break
            index += 1
    for i in result[::-1]:
        print(i, end='/')

定义字典和例句，调用FMM方法，具体python代码如下

user_dict = ['我们', '在', '在野', '生动', '野生', '动物园', '野生动物园', '物','园','玩']
sentence = '我们在野生动物园玩'
BMM_func(user_dict, sentence)

则BMM输出结果为：

我们/在/野生动物园/玩/

1.3 双向最大匹配法

双向最大匹配法：FMM和BMM两种算法都分词一遍，然后根据大颗粒度词越多越好，非词典词和单字词越少越好的原则，选取其中一种分词结果输出。

如：“我们在野生动物园玩”

正向最大匹配法，最终分词结果为：“我们/在野/生动/物/园/玩”，其中，总分词数6个，单个词为3。

逆向最大匹配法，最终分词结果为：“我们/在/野生动物园/玩”，其中，总分词数4个，单个词为2。

选择标准：

首先看两种方法结果的分词数，分词数越少越好；
分词数相同的情况下，看单个词的数量，越少越好；

因此最终输出为逆向结果。

参考链接：

https://blog.youkuaiyun.com/qq_41500251/article/details/88665875

https://blog.youkuaiyun.com/SMith7412/article/details/8813819