這是一篇基于Python代碼使用FMM算法達到中文分詞效果實現方法的文章。中文語句分詞因為編碼的關系在Python語言中并不是很好處理，關于中文亂碼與編碼的問題解決方法，可以參考玩蛇網的Python中文亂碼與編碼的問題 超高清視頻教程。

本文的Python代碼中用到了FMM算法，想要知道FMM算法是什么？大家可以自行百度一下，這里就是最簡單思想是：使用貪心算法向前找n個，如果這n個組成的詞在詞典中出現，就通過；如果沒有出現，那么找n-1個，一樣一直繼續下去；假如n個詞在詞典中出現，這時就要從n+1位置繼續找下去，一直到句子的結束為止。

Python FMM算法的中文分詞器實現方法源碼如下：

import re

#導入re模塊(Regular Expression正則表達式)

def PreProcess(sentence,edcode="utf-8"):

sentence = sentence.decode(edcode)

sentence=re.sub(u"[。，,！……!《》<>\"':：？\?、\|“”‘’；]"," ",sentence)

return sentence

def FMM(sentence,diction,result = [],maxwordLength = 4,edcode="utf-8"):

i = 0

sentence = PreProcess(sentence,edcode)

length = len(sentence)

while i < length:

# find the ascii word

tempi=i

tok=sentence[i:i+1]

while re.search("[0-9A-Za-z\-\+#@_\.]{1}",tok)<>None:

i= i+1

tok=sentence[i:i+1]

if i-tempi>0:

result.append(sentence[tempi:i].lower().encode(edcode))

# find chinese word

left = len(sentence[i:])

if left == 1:

"""go to 4 step over the FMM"""

"""should we add the last one? Yes, if not blank"""

if sentence[i:] <> " ":

result.append(sentence[i:].encode(edcode))

return result

m = min(left,maxwordLength)

#www.iplaypy.com

for j in xrange(m,0,-1):

leftword = sentence[i:j+i].encode(edcode)

# print leftword.decode(edcode)

if LookUp(leftword,diction):

# find the left word in dictionary

# it's the right one

i = j+i

result.append(leftword)

break

elif j == 1:

"""only one word, add into result, if not blank"""

if leftword.decode(edcode) <> " ":

result.append(leftword)

i = i+1

else:

continue

return result

def LookUp(word,dictionary):

if dictionary.has_key(word):

return True

return False

def ConvertGBKtoUTF(sentence):

return sentence.decode('gbk').encode('utf-8')

dictions = {}

dictions["ab"] = 1

dictions["cd"] = 2

dictions["abc"] = 1

dictions["ss"] = 1

dictions[ConvertGBKtoUTF("好的")] = 1

dictions[ConvertGBKtoUTF("真的")] = 1

sentence = "asdfa好的是這樣嗎vasdiw呀真的daf dasfiw asid是嗎？"

s = FMM(ConvertGBKtoUTF(sentence),dictions)

for i in s:

print i.decode("utf-8")

test = open("test.txt","r")

for line in test:

s = FMM(CovertGBKtoUTF(line),dictions)

for i in s:

print i.decode("utf-8")

Python中文分詞的代碼中多次出現了"utf-8"、'gbk'、decode、encode這類編python碼轉換的函數方法。對于大多數字初學python的朋友們來說，這是一個難點，并不容易理解。但一但理解透徹了又會感覺十分的簡單。

這個基于Python FMM算法的中文分詞器實現方法源碼就這樣了，能達要需要的效果實現，當然也可以再做更好的更改。希望和大家有更多的交流，有問題也可以在下面的評論區中一起學習交流。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的中文分词算法python_Python FMM算法的中文分词器实现方法源码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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