pyhanlp词典分词
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5、bidirectional_segment.py（双向最长匹配）
1、utility.py（加载词典）
# 导入pyhanlp库中的所有包
from pyhanlp import *
# 定义加载词典函数
def load_dictionary():
IOUtil = JClass('com.hankcs.hanlp.corpus.io.IOUtil')
path = HanLP.Config.CoreDictionaryPath.replace('.txt', '.mini.txt')
dic = IOUtil.loadDictionary([path])
return set(dic.keySet())
# 确保被import到其他文件时只导入前面的代码，而忽略后面的代码
if __name__ == '__main__':
# 加载词典
dic = load_dictionary()
# 输出词典中的词个数
print(len(dic))
# 将元组转换为列表，并输出列表中第一个单词（因此输出会有随机加载一个单词的效果）
print(list(dic)[0])
2、fully_segment.py（完全切分）
# 从utility.py中导入load_dictionary函数
from utility import load_dictionary
# 定义完全切分算法
def fully_segment(text, dic):
word_list = []
for i in range(len(text)): # i 从 0 到text的最后一个字的下标遍历
for j in range(i + 1, len(text) + 1): # j 遍历[i + 1, len(text)]区间
word = text[i:j] # 取出连续区间[i, j]对应的字符串
if word in dic: # 如果在词典中，则认为是一个词
word_list.append(word)
return word_list
# 确保被import到其他文件时只导入前面的代码，而忽略后面的代码
if __name__ == '__main__':
# 加载词典
dic = load_dictionary()
# 进行完全分词并输出结果
print(fully_segment('你不对劲', dic))
print(fully_segment('中国的首都是北京', dic))
3、forward_segment.py（正向最长匹配）
# 从utility.py中导入load_dictionary函数
from utility import load_dictionary
# 定义正向最长匹配算法
def forward_segment(text, dic):
word_list = []
i = 0
while i < len(text):
longest_word = text[i] # 当前扫描位置的单字
for j in range(i + 1, len(text) + 1): # 所有可能的结尾
word = text[i:j] # 从当前位置到结尾的连续字符串
if word in dic: # 在词典中
if len(word) > len(longest_word): # 并且更长
longest_word = word # 则更优先输出
word_list.append(longest_word) # 输出最长词
i += len(longest_word) # 正向扫描
return word_list
# 确保被import到其他文件时只导入前面的代码，而忽略后面的代码
if __name__ == '__main__':
# 加载词典
dic = load_dictionary()
# 进行正向最长匹配分词并输出结果
print(forward_segment('你不对劲', dic))
print(forward_segment('中国的首都是北京', dic))
4、backward_segment.py（逆向最长匹配）
# 从utility.py中导入load_dictionary函数
from utility import load_dictionary
# 定义逆向最长匹配算法
def backward_segment(text, dic):
word_list = []
i = len(text) - 1
while i >= 0: # 扫描位置作为终点
longest_word = text[i] # 扫描位置的单字
for j in range(0, i): # 遍历[0, i]区间作为待查询词语的起点
word = text[j: i + 1] # 取出[j, i]区间作为待查询单词
if word in dic:
if len(word) > len(longest_word): # 越长优先级越高
longest_word = word
break
word_list.insert(0, longest_word) # 逆向扫描，所以越先查出的单词在位置上越靠后
i -= len(longest_word)
return word_list
# 确保被import到其他文件时只导入前面的代码，而忽略后面的代码
if __name__ == '__main__':
# 加载词典
dic = load_dictionary()
# 进行逆向最长匹配分词并输出结果
print(backward_segment('你不对劲', dic))
print(backward_segment('中国的首都是北京', dic))5、bidirectional_segment.py（双向最长匹配）
# 从backward_segment.py文件导入backward_segment函数
from backward_segment import backward_segment
# 从forward_segment.py文件导入forward_segment函数
from forward_segment import forward_segment
# 从utility.py中导入load_dictionary函数
from utility import load_dictionary
# 定义 统计单字成词的个数 函数
def count_single_char(word_list: list):
return sum(1 for word in word_list if len(word) == 1)
# 定义双向最长匹配算法
def bidirectional_segment(text, dic):
f = forward_segment(text, dic)
b = backward_segment(text, dic)
if len(f) < len(b): # 词数更少优先级更高
return f
elif len(f) > len(b):
return b
else:
if count_single_char(f) < count_single_char(b): # 单字更少优先级更高
return f
else:
return b # 都相等时逆向匹配优先级更高
# 确保被import到其他文件时只导入前面的代码，而忽略后面的代码
if __name__ == '__main__':
# 加载词典
dic = load_dictionary()
# 进行双向最长匹配分词并输出结果
print(bidirectional_segment('你不对劲', dic))
print(bidirectional_segment('中国的首都是北京', dic))
备注
句子太长时，可以在字符串中某一位置键入“回车”，即可实现在编辑器中换行而在显示器中不换行的效果。
具体源代码可以查看下面“图灵社区”链接，下载资料
参考文献
《自然语言处理入门》 by 何晗（@hankcs）
