最大正向匹配分词MM

标签：最大正向匹配   分词   nlp   

RT，NLP第一次实验，96人民日报语料分词+unigram和bigram词频统计。

一开始写了个RMM，用了各种序列排序，然后分词的算法用了简单的前缀暴力匹配，果然跑语料的时间根本无法估计、、

果断重写、、又找了一个blog，发现MM算法 一开始是想得太复杂了，导致循环太多，后来修改成简单版本的即可正常时间运行、

python代码：

# -*- coding: cp936 -*-
import sys
import os
#词库矩阵,相同长度词的被放同一个列表中
def matrix(max_length):
    #max_length = 11
    mat = [[]for i in range(max_length)]
    return mat
#建立词库以便做正向最大匹配
def BuildWordBank():
    filename = r'lexicon.txt'
    fp = open(filename,"r")
    print "Reading File '%s'..." % filename
    lst = []
    for line in fp:
        #print line.split()[0]
        lst.append(line.split()[0]) #取每行的第一个单词
    lst=list(set(lst)) #去重,顺序打乱了
    fp.close()
    mat = matrix(11)
    for w in lst:   #根据长度分类
        mat[len(w)/2].append(w)
    """
    max_length=0 #词表中最大词的长度是20*1/2=10个单字
    for w in lst:
        if len(w)>max_length:max_length=len(w)
    print max_length
    """
    return mat
#写一元文法文件，freq是单词和频数对应的词典
def writeUnigram(freq):
    f = open('test.txt',"w")
    print "writing unigram to file.."
    for key in freq:
        f.write("%s\t%d\n"%(key,freq[key]))
    f.close()
    print "writing unigram SUCCESS!"
#写二元文法文件
def writeBigram(freq):
    f = open('bigram.txt',"w")
    print "writing bigram to file.."
    for key in freq:
        f.write("%s\t%d\n"%(key,freq[key]))
    f.close()
    print "writing bigram SUCCESS!"

#给定词典d做MM分词,例如d[3]是全部长度为3的单词的列表
def MM(d):
    dirx = u"corpus96/"
    file_list=os.listdir(dirx)
    #print len(file_list)
    #return
    freq = {}   #记录词和频数的一一对应
    for filename in file_list:
        #filename = "960101.TXT"
        fp = open(dirx+filename,"r")
        print "processing %s ,please wait.." % filename
        iters = 1 #记录迭代行数
        for line in fp.readlines():
            if iters%100==0:print "lines:%d"%iters #输出直观
            #if iters>=20:break
            iters += 1
            lst = list(line)    #原始句子序列
            if lst==[]:continue     #语料有空行则跳过
            #print len(lst)
            #print lst
            #句子预处理
            i=0
            seq = []    #其中每个元素是一个单字
            while i<len(lst):
                if lst[i]=='\n':break
                if lst[i] in(' ','|'): #遇到半字字符继续向后扫描
                    i+=1
                else:
                    #sys.stdout.write(lst[i]+lst[i+1])
                    seq.append(lst[i]+lst[i+1])
                    i+=2
            #print seq
            #开始MM
            Maxlen = 10 #设置最大词长
            i=0     #初始化
            j=i+Maxlen
            eachline = []   #存储每行分词后的结果,以便统计unigram和bigram
            while i<len(seq):
                if j>len(seq):j=len(seq)    #控制右指针不能超过句子边界
                if j-i==1:  #单字时
                    #sys.stdout.write("".join(seq[i:j])+"\\")
                    eachline.append("".join(seq[i:j]))
                    i=j
                    j=i+Maxlen
                if "".join(seq[i:j]) in d[len(seq[i:j])]:    #若串在词典中
                    #sys.stdout.write("".join(seq[i:j])+"\\")
                    eachline.append("".join(seq[i:j]))
                    i=j
                    j=i+Maxlen
                else:
                    j-=1
            #sys.stdout.write("\n")
            """
            for w in eachline:  #记录一元频数
                if w in freq:freq[w]+=1
                else:freq[w]=1
            #print eachline
            for w in eachline:print w
            """
            for i in range(len(eachline)): #记录二元频数
                w = "".join(eachline[i:i+2])
                if w in freq:freq[w]+=1
                else:freq[w]=1
        fp.close()
        print "process %s SUCCESS!" % filename
        #return freq
        #break  #只测试一个文件时打开
    return freq
    #向文件写入频数,根据频数字典freq
    
    
    
#主函数
dictionary=BuildWordBank()
freq=MM(dictionary) #正向最大匹配，返回频数字典
#print freq
#writeUnigram(freq)
writeBigram(freq)

最大正向匹配分词MM

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原文地址：http://blog.csdn.net/messiandzcy/article/details/41779121