我们如何将没有空格的文本拆分为单词列表？

将不带空格的文本拆分为单词列表

简介

本文深入研究了将不带空格的文本字符串有效拆分为单词的复杂性有意义的单词列表。我们探索一种利用词频来获得真实世界数据的准确结果的算法。

算法

该算法在单词独立分布的假设下运行，遵循齐普夫定律。这意味着在字典中遇到排名为“n”的单词的概率约为 1/(n log N)，其中 N 表示字典中单词的总数。

推断 的位置空间，我们采用动态规划。我们定义了一个利用单词概率倒数对数的成本函数。最优句子最大化单个单词成本的乘积，可以使用动态规划有效计算。

实现

以下 Python 代码实现该算法：

<code class="python">import math

words = open("words-by-frequency.txt").read().split()
wordcost = dict((k, log((i+1)*log(len(words)))) for i,k in enumerate(words))
maxword = max(len(x) for x in words)

def infer_spaces(s):
    cost = [0]
    for i in range(1,len(s)+1):
        c,k = best_match(i)
        cost.append(c)

    out = []
    i = len(s)
    while i>0:
        c,k = best_match(i)
        out.append(s[i-k:i])
        i -= k

    return " ".join(reversed(out))</code>

演示

使用提供的代码，我们可以分割不带空格的文本字符串并获得有意义的单词：

s = 'thumbgreenappleactiveassignmentweeklymetaphor'
print(infer_spaces(s))

结果

算法有效地推断空格的位置，从而对短文本字符串和长文本字符串进行准确的单词识别。即使没有明确的分隔符，输出也能保持高度的连贯性和可读性。

优点

该算法具有以下几个优点：

• 准确的单词识别，即使没有空格
• 高效的时间和内存消耗
• 大型文本数据集的易于实现和可扩展性

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