本文详细介绍了如何使用Python实现中文分词的正向最大匹配（FMM）算法，包括算法基本思想和具体代码实现。通过遍历文本并匹配词典中的最长词，对中文文本进行有效切分。
中文分词是自然语言处理中的重要任务之一，它将连续的中文文本切分成一个个有意义的词语。其中一种常用的分词算法是正向最大匹配（FMM）算法。本文将介绍如何用Python实现中文分词的FMM算法，并提供相应的源代码。
FMM算法的基本思想是从左到右遍历待分词的文本，根据词典中最长词的长度，在文本中找到与词典中的词匹配的最长片段作为一个词语，然后将该词语切分出来。如果遇到无法匹配的情况，则将最后一个字符作为一个单字词。重复这个过程，直到整个文本被切分完毕。
下面是用Python实现中文分词FMM算法的代码：
def fmm_segment(text, word_dict):
word_list = []
max_len = max
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