逆向最大匹配算法实现分词，分词结果在另一个txt里呈现

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利用c语言实现寻找二分图最大匹配算法。给定一个二分图和二分图中的任一匹配，通过最大匹配算法，确定该匹配是否是最大匹配并输出最大匹配的边集。最大匹配：M是一个二分图边集的子集，当M中任意两个边在顶点处不相交时，成M为二分图的一个匹配，最大匹配是满足匹配关系并且元素个数最多的集合M。算法要求输入一个二分图和二分图中任意一个匹配，算法自动输出最大匹配的集合元素

在一个已经语料库的基础上，进行词频统计，然后根据统计的词用正向和反向最大匹配算法进行中文分词。

逆向最大匹配方法 有正即有负，正向最大匹配算法大家可以参阅//www.jb51.net/article/127404.htm 逆向最大匹配分词是中文分词基本算法之一，因为是机械切分，所以它也有分词速度快的优点，且逆向最大匹配分词比起正向最大匹配分词更符合人们的语言习惯。逆向最大匹配分词需要在已有词典的基础上，从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的i个字符（分词所确定的阈值i）作为匹配字段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的一个字，继续匹配。而且选择的阈值越大，分词越慢，但准确性越好。 逆向最大匹配算法python实现： 分词文本示例： 分词词典words.xlsx示例： #!/u

基于分词的正向最大匹配和反向最大匹配算法 字典和算法都在代码中

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这份代码是我们专业的一个实验，内容包含了文本分词和文本分类。分别使用了正向最大匹配算法和KNN算法。分词速度平均153295词/秒，189100字符/秒。文本分类使用tf-idf计算单词权重进行特征选择，我测试时选择前100个特征词，根据k的不同取值，分类的准确度平均为75%。

运用正向最大匹配算法进行分析，同时也实现了逆向最大匹配，内有分词词典。