今天小编就为大家分享一篇python正向最大匹配分词和逆向最大匹配分词的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-10-12 16:30:38
28KB
1
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%。
2021-06-25 09:04:28
15KB
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%。
2021-05-13 10:48:42
15KB
1
python正向最大匹配分词和逆向最大匹配分词完整的源代码分享，运行使用后对相关技术人员很有分享价值，为开发人员节省开发时间和提高开发思路是很不错的选择
2021-04-13 20:45:11
19KB
1
主要介绍了python实现机械分词之逆向最大匹配算法代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。
2021-03-19 17:37:08
153KB
1
中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时，具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不管实现如何，目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。其中最为常见的是最大匹配算法 (Maximum Matching，以下简称MM算法) 。MM算法有三种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配和双向匹配。本程序实现了正向最大匹配算法。
2021-02-22 18:05:17
3.55MB
1
中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。其中最为常见的是最大匹配算法 (Maximum Matching，以下简称MM算法) 。MM算法有三种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配和双向匹配。本程序实现了正向最大匹配算法。
本程序还可以从我的github上面下载：https://github.com/Zehua-Zeng/Maximum-Matching-Algorithm
2020-01-04 03:15:05
9.29MB
1