我们如何使用概率方法有效地将连续文本分割成单词列表？

有效地将连续文本分割成单词列表

这个问题提出了一个挑战：给定一个不带空格的文本字符串，设计一种算法来提取单个单词。

一种幼稚的方法会迭代地识别并删除最长的可能单词。然而，这种策略在现实场景中可能效率低下。

概率方法

为了克服这些限制，概率模型将词频纳入算法中。 Zipf 定律将单词的概率近似为与其词频排名成反比。

使用此模型，我们可以为每个可能的单词中断定义一个成本函数，作为整个句子的负对数概率，如果必须打破。采用动态规划来找到总成本最低的断词。

实现

下面提供的Python代码实现了该算法：

<code class="python">from math import log

# Build a cost dictionary based on Zipf's law
words = open("words-by-frequency.txt").read().split()
maxword = max(len(x) for x in words)
wordcost = dict((k, log((i+1)*log(len(words)))) for i,k in enumerate(words))

def infer_spaces(s):
    cost = [0]
    for i in range(1,len(s)+1):
        candidates = enumerate(reversed(cost[max(0, i-maxword):i]))
        c,k = min((c + wordcost.get(s[i-k-1:i], 9e999), k+1) for k,c in candidates)
        cost.append(c)
    out = []
    i = len(s)
    while i>0:
        c,k = best_match(i)
        assert c == cost[i]
        out.append(s[i-k:i])
        i -= k
    return " ".join(reversed(out))</code>

使用这个代码：

<code class="python">s = 'thumbgreenappleactiveassignmentweeklymetaphor'
print(infer_spaces(s))</code>

产生：

thumb green apple active assignment weekly metaphor

优化

为了进一步提高效率，可以从单词列表构建后缀树减少搜索空间。将输入字符串分割成更小的块也可以减少内存使用。

结论

通过建模词频和使用动态规划，我们获得了一种有效的分割连续文本的算法分解为单个单词，为现实世界的文本提供准确的结果。

以上是我们如何使用概率方法有效地将连续文本分割成单词列表？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！