BMM分词

最新推荐文章于 2025-05-27 11:56:30 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-27 11:56:30 发布 · 583 阅读

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本文介绍了一种基于最大匹配思想的双向分词方法——BMM，并提供了详细的Python实现过程。该方法通过从左右两端逐步向中间靠拢的方式进行词语切分，利用预先构建好的词典来判断每个可能的词语是否有效。

# -*- coding: cp936 -*-
import time
start = time.time()
import sys
import codecs
f1=codecs.open('dictionary3.txt','r')
word_dict={}#打开词典
for line in f1:
line = line.strip()
if len(line) == 0:
continue
line = line.split()
for each in line:
if each in word_dict:
word_dict[each]=word_dict[each]+1
else:
word_dict[each]=1
def main():
global start #定义全局变量
start = time.time()
a = []
b = []
f=codecs.open('BMM.txt','w')
f2=codecs.open('pku_test.txt','r')#打开文件
for line in f2:
line=line.strip()
len1 = len(line)
k = 0
i = len1
max1 = 22
while len1!=0 or i!=k: #while循环
if len1 < max1:
max1 = len1
a=line[i-max1:i]
while (a not in word_dict) and len(a)!=1:
a=line[i-len(a)+1:i]
b.append(a)
len1 = len1 - len(a)
i=i-len(a)
c = list(reversed(b))
for i in c:
f.write(i+' ')
f.write('\n')
a=[]
b=[]
f.close()
f2.close()
f1.close()
if __name__ == '__main__':
main()
print(time.time()-start)