Python实现中文分词FMM算法

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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。

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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 
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