要求：
1 采用基于语言模型的最大概率法进行汉语切分。
2 切分算法中的语言模型可以采用n-gram语言模型，要求n >1，并至少采用一种平滑方法；
代码：
废话不说，代码是最好的语言
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
|
import reimport mathMAX_SPLITLEN = 4#最大切分长度corpus_lib = ''#corpus:语料def init_corpus_lib(path): # 初始化语料库 global corpus_lib with open(path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as file: corpus_lib = str(file.readlines())def get_candidate_words(sen): global MAX_SPLITLEN global corpus_lib candidate_words = [] for sp in range(len(sen)): w = sen[sp] candidate_words.append([w, sp, sp]) # 有些字可能不在语料库中，把它作为单个字加进去 for mp in range(1, MAX_SPLITLEN): # 判断1 ~ MAX_SPLITLEN-1这3种词中是否有候选词. if sp + mp < len(sen): w += sen[sp + mp] if w in corpus_lib: candidate_words.append([w, sp, sp + mp]) # 存储词，初始位置，结束位置 print('候选词有：%s' % candidate_words) return candidate_wordsdef segment_sentence(sen): # sen:sentence即要切分的句子 global MAX_SPLITLEN global corpus_lib candidate_words = get_candidate_words(sen) count = 0 for word in candidate_words: if count > 1000: # 为防止对长句子解析时间过长，放弃一部分精度追求效率 break if word[1] == 0 and word[2] != len(sen) - 1: # 如果句子中开头的部分，还没有拼凑成整个词序列的话 no_whitespace_sen = ''.join(word[0].split()) for word in candidate_words: # word比如：['今天', 1, 2]，1是今在句子中的位置，2是天的位置 if word[1] == 0 and word[2] != len(sen) - 1: end = word[2] for later_word in candidate_words: if later_word[1] == end + 1: # 如果later_word是当前词的后续词，那么拼接到当前词上 word_seq = [word[0] + ' ' + later_word[0], word[1], later_word[2]] # 合并 candidate_words.append(word_seq) # print('拼出了新词：%s' % word_seq) count += 1 candidate_words.remove(word) # 遍历完后，这个开头部分短语要移除掉，不然下次遍历还会对它做无用功 print('所有结果词序列有：%s' % candidate_words) word_segment_res_list = [] # 存储分词结果序列 for seque in candidate_words: if seque[1] == 0 and seque[2] == len(sen) - 1: word_segment_res_list.append(seque[0]) print('获得的所有分词结果是：') print(word_segment_res_list) return word_segment_res_list# P(w1,w2,...,wn) = P(w1/start)P(w2/w1)P(w3/w2).....P(Wn/Wn-1)# 下标从0开始： = P(w0/start)P(w1/w0)...P(Wn-1/Wn-2)def calculate_word_sequence_probability(sequence): global corpus_lib word_list = sequence.split(' ') total_word_num = len(corpus_lib) prob_total = 0.0 word_start = word_list[0] # 计算第一个词出现的概率P(w1/start)=Count(w1)/total count = len(re.findall(r'\s' + word_start + r'\s', corpus_lib)) + 1 # 加1平滑 prob_total += math.log(count / total_word_num) # 计算P(w2/w1)P(w3/w2).....P(Wn/Wn-1) for i in range(len(word_list) - 1): # 0~ n-2 prev_w = word_list[i] later_w = word_list[i + 1] count = len(re.findall(r'\s' + prev_w + r'\s' + later_w + r'\s', corpus_lib)) count += 1 # 做一次加1平滑 prob_total += math.log(count / total_word_num) print('%s的概率是：' % sequence) print(prob_total) return prob_totaldef calculate_biggest_prob(word_segm_res): best_w_s = '' max_prob = 0.0 for w_s in word_segm_res: # 改进：先只计算词的数目<=0.6 句子字数的，如果不行再计算全部的概率 no_whitespace_sen = ''.join(w_s.split()) zi_shu = len(no_whitespace_sen) if len(w_s.split(' ')) <= zi_shu * 0.6: prob = calculate_word_sequence_probability(w_s) if max_prob == 0 or max_prob < prob: best_w_s = w_s max_prob = prob if best_w_s == '': # 如果上面的0.6不行的话，再计算全部的概率 prob = calculate_word_sequence_probability(w_s) if max_prob == 0 or max_prob < prob: best_w_s = w_s max_prob = prob print('最好的分词结果（概率为%s）是 ：%s' % (math.pow(math.e, max_prob), best_w_s)) return best_w_sdef split_middle(sen_to_segment): # 从中间切分一下，返回中间切分的位置 length = len(sen_to_segment) start = int(length / 2) - 2 end = start + 5 # 对中间的5个字进行切分，然后找第一个空格，按此把整个句子一分为二 middle_part = sen_to_segment[start:end] best_segm_res = calculate_biggest_prob(segment_sentence(middle_part)) return start + best_segm_res.index(' ') - 1def split_mark_and_too_long_sent(sentences): # 按任意标点符号划分句子，对每个短句进行分词 sen_list = sentences.splitlines() print(sen_list) out_text = '' for line in sen_list: sen_to_segment = '' # for single_char in line: if single_char.isalpha(): # isalpha()表示是否是单词，如果是单词的为True，标点符号等为False sen_to_segment += single_char elif not single_char.isalpha() and sen_to_segment == '': # 如果single_char是标点符号、数字,且前面没有待分词的句子 out_text += single_char + ' ' print(single_char) else: # 如果single_char是标点符号、数字, # 如果句子太长，先从中间切分一下 if len(sen_to_segment) >= 20: middle = split_middle(sen_to_segment) left_half = sen_to_segment[0:middle + 1] # 左半部分 best_segm_res = calculate_biggest_prob(segment_sentence(left_half)) out_text += best_segm_res + ' ' sen_to_segment = sen_to_segment[middle + 1:len(sen_to_segment)] # 右半部分交给后面几行处理 best_segm_res = calculate_biggest_prob(segment_sentence(sen_to_segment)) print(single_char) sen_to_segment = '' out_text += best_segm_res + ' ' + single_char + ' ' # 标点两侧也用空格隔起来 # 如果这行句子最后还有一些文字没有切分的话 if sen_to_segment != '': best_segm_res = calculate_biggest_prob(segment_sentence(sen_to_segment)) out_text += best_segm_res + ' ' out_text += '\n' with open('D:/1佩王的文件/计算语言学基础/生成结果.txt','w') as file: file.write(out_text) print(out_text)if __name__ == '__main__': path = 'D:/1佩王的文件/计算语言学基础/北大(人民日报)语料库199801.txt' init_corpus_lib(path)#初始化语料库 sentences = '' path = 'E:/study/1.研一的课/计算语言学基础课件/testset.txt'#读取要切分的文章 with open(path, 'r', encoding='gbk', errors='ignore') as file: for line in file.readlines(): sentences += line # 改进：先对句子按标点符号划分成多个短句，然后对每个短句进行切分、计算概率 split_mark_and_too_long_sent(sentences) |
实现思路
1、处理语料库
用的是人民日报语料库，然后为了方便把属性去掉了，只留下了词。
2、读要分词的文本，按照标点符号、数字进行分割
按标点符号、数字进行分割，确保分割结果是只有汉字的句子。如果句子过长(>=20)，则先对句子中间位置的5个字先切分一次，从5个字的切分结果的第一个空格处，把句子分成两部分，再对每一部分分别切词。标点符号、数字则按照原样输出。
3、找出所有候选词
从一个句子中找出所有的候选词。如每次取4个字，假设为abcd这四个字，得到：a\b\c\d\ab\bc\cd\abc\bcd\abcd，判断它们每个是否在语料库中，如果是的话则存为候选词。并存储下这个词在句子中的开始位置和结束位置。
4、计算出一个句子所有的切分结果
所有的候选词放到了一个python的list（即集合）中，遍历所有开始位置为0但结结束位不为0的候选词，按照词的开始位置和结束位置进行拼凑，新拼凑出的元素会加入到这个list中。当一个词和其他所有能拼凑的词拼凑完后，从list中删除这个词。当遍历结束后，集合中会有长度等于句子长度的元素，这些元素就是一个句子所有的切分结果。
4、使用2-gram模型计算出每种切分结果的概率，挑选出最大概率的句子切分结果
计算概率时使用条件概率，使用加一平滑。条件概率的公式为：P(w1,w2,…,wn) = P(w1/start)P(w2/w1)P(w3/w2)…..P(Wn/Wn-1)，利用log把乘法变成加法：log P(w1,w2,…,wn) = log P(w1/start) + logP(w2/w1) + ….. + logP(Wn/Wn-1)
句子往往不是由很多个单字组成的，所以为了提高速度，我们先计算出切分后词个数<= 0.6 * 句子字数的切分结果的概率，如果不为0则返回这个最大概率，如果为0的话，再计算 >= 0.6 的切分结果中的最大概率。
5、将拥有最大概率的句子切分结果存到文件中
以上这篇Python 最大概率法进行汉语切分的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/qijingpei/article/details/79330491
