N-Gram 分词算法 Python 实现

本文介绍了N-Gram算法在自然语言处理中的应用,包括文本过滤、滑动取词过程。通过Python实现,该算法用于评估句子合理性及字符串差异度。程序主要包含文本过滤和滑动取词两个步骤。

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概述

N-Gram 算法是一种单词级别的窗口取词算法,N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面,N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。

N-Gram 算法具体过程:

  • 过滤掉文本数据中的标点符号和其他特殊字符;

  • 对所有单词执行小写转换,并删除单词之间的空格、换行符等标志位;

  • 使用长度为 N 的窗口对文本内容执行字符级滑动取词,将结果存入有序列表。

如下图所示
在这里插入图片描述
程序分为两步:文本过滤、滑动取词

文本过滤

def text_filter(text: str) -> str:
    """
    文本过滤器:过滤掉文本数据中的标点符号和其他特殊字符
    :param text: 待过滤的文本
    :return: 过滤后的文本
    """
    result &
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