基于java的字符串所有可能的分词遍历

在使用基于词典的分词方法的时候,如果我们解决了下面4个问题:
1、如何把一句话中所有的词找出来呢?只要词典中有就一定要找出来。
2、如何利用1中找出来的词组合成完整的句子?组合成的句子要和原句一样。
3、如何保证2中组合而成的句子包含了所有可能的词序?
4、如何从所有可能的词序中选择最完美的一种作为最终的分词结果?
�字符串全切分,就是计算每种候选分词方式的概率,并从中取概率最大的那种。如”wheninthecourse”可能的分词方式有2的n-1次方中组合。
[‘w’, ‘henin’, ‘the’, ‘course’]
[‘wh’, ‘en’, ‘in’, ‘the’, ‘course’]
[‘whe’, ‘n’, ‘in’, ‘the’, ‘course’]
...
[‘wheninthecour’, ‘se’]
[‘wheninthecours’, ‘e’]
[‘wheninthecourse’]。

详细可见Beautiful Data第十四章。

Chapter 14, Natural Language Corpus Data, by Peter Norvig, takes the reader through some evocative exercises with a trillion-word corpus of natural language data pulled down from across the Web.

本文是对该书中python实现的所有可能的词序的一个移植。

def segment(text):
    """Return a list of words that is the best segmentation of text."""
    if not text :return[]
    candidates=([first]+ segment(rem) for first,rem in splits(text))
    returnmax(candidates,key=Pwords)

算法基本思想根据字符串前i个及剩余的len-i个进行递归,每次取递归中的第一个元素后进行重新递归,直至剩余的字符串为空。

首先定义一个二元组
first存储字符串String.substring(0,i+1),
second存储String.substring(i+1,len)。

private class WordTuple<A,B> {     
     final String first;     
     final String second;     
     
     WordTuple(String a, String b) {        
         this.first = a;        
         this.second = b;     
     }
}

字符串切分函数,进行字符串遍历所有可能的WordTuple。

private ArrayList<TwoTuple<A,B>> spilts(String text){
     ArrayList<TwoTuple<String,String>> arrayList = new ArrayList<>();
     for (int i = 0; i < text.length(); i++){
         TwoTuple<String,String> tuple = new WordTuple<>(text.substring(0,i+1),text.substring(i+1,text.length()));
         arrayList.add(i,tuple);
     }
     return arrayList;
}
private ArrayList<ArrayList<String>> _segment(String text){
    if (text == null){
        return new ArrayList<>();
    }
    ArrayList<ArrayList<String>> arrayListAll = new ArrayList<>();
    for (WordTuple<String,String> tuple : spilts(text)) {
        ArrayList<String> arrayList = new ArrayList<>();
        arrayList.add(tuple.first);
        ArrayList<ArrayList<String>> tmpArray = _segment(tuple.second);
        if (tmpArray.size() == 0){
            arrayListAll.add(arrayList);
        }else{
            for (ArrayList<String> tmp : tmpArray){
                ArrayList<String> tmpArrayList = new ArrayList<>();
                tmpArrayList.addAll(arrayList);
                tmpArrayList.addAll(tmp);
                arrayListAll.add(tmpArrayList);
            }
        }
    }
    return arrayListAll;
}
private ArrayList<ArrayList<String>> segment(String text){
    ArrayList<ArrayList<String>> arrayLists = new ArrayList<>();
    for (WordTuple<String,String> tuple : spilts(text)) {
        ArrayList<ArrayList<String>> tmpArray = _segment(tuple.second);
        if (tmpArray.size()==0){
            ArrayList<String> arrayList = new ArrayList<>();
            arrayList.add(tuple.first);
            arrayList.add(tuple.second);
            arrayLists.add(arrayList);
        }
        for (ArrayList<String> tmp : tmpArray){
            ArrayList<String> arrayList = new ArrayList<>();
            arrayList.add(tuple.first);
            arrayList.addAll(tmp);
            arrayLists.add(arrayList);
        }
    }
    return arrayLists;
}

基本就是以上了,表达有限,java也是最近初学。
如果有什么问题请指出,表示感谢。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,544评论 6 501
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,430评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,764评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,193评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,216评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,182评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,063评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,917评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,329评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,543评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,722评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,425评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,019评论 3 326
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,671评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,825评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,729评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,614评论 2 353

推荐阅读更多精彩内容