字符串匹配的分词

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字符串匹配的分词

篇一:中文分词入门之最大匹配法

中文分词入门之最大匹配法

发表于20XX年01月12号由52nlp

中文分词在中文信息处理中是最最基础的,无论机器翻译亦或信息检索还是其他相关应用,如果涉及中文,都离不开中文分词,因此中文分词具有极高的地位。中文分词入门最简单应该是最大匹配法了,当年师兄布置给我的第一个学习任务就是实现最大匹配法的分词算法(正向、逆向)。记得当时对自己参考学习最有帮助的是北大詹卫东老师“中文信息处理基础”的课件和源程序,不过他实现的是mfc程序,词表存储在数据库里。自己实现时用纯c++实现,利用hash_map存储词表。这里我介绍一下相关的知识和一个简单的程序示例,部分参考自詹老师的讲义。正向最大匹配法算法如下所示:

(注:以上最大匹配算法图来自于詹老师讲义)

逆向匹配法思想与正向一样,只是从右向左切分,这里

举一个例子:

输入例句:s1=”计算语言学课程有意思”;

定义:最大词长maxLen=5;s2=”“;分隔符=“/”;

假设存在词表:…,计算语言学,课程,意思,…;

最大逆向匹配分词算法过程如下:

(1)s2=”";s1不为空,从s1右边取出候选子串w=”课程有意思”;

(2)查词表,w不在词表中,将w最左边一个字去掉,得到w=”程有意思”;

(3)查词表,w不在词表中,将w最左边一个字去掉,得到w=”有意思”;

(4)查词表,w不在词表中,将w最左边一个字去掉,得到w=”意思”

(5)查词表,“意思”在词表中,将w加入到s2中,s2=”意思/”,并将w从s1中去掉,此时s1=”计算语言学课程有”;

(6)s1不为空,于是从s1左边取出候选子串w=”言学课程有”;

(7)查词表,w不在词表中,将w最左边一个字去掉,得到w=”学课程有”;

(8)查词表,w不在词表中,将w最左边一个字去掉,得到w=”课程有”;

(9)查词表,w不在词表中,将w最左边一个字去掉,得到w=”程有”;

(10)查词表,w不在词表中,将w最左边一个字去掉,得到w=”有”,这w是单字,将w加入到s2中,s2=“/有/意思”,并将w从s1中去掉,此时s1=”计算语言学课程”;

(11)s1不为空,于是从s1左边取出候选子串w=”语言学课程”;

(12)查词表,w不在词表中,将w最左边一个字去掉,得到w=”言学课程”;

(13)查词表,w不在词表中,将w最左边一个字去掉,得到w=”学课程”;

(14)查词表,w不在词表中,将w最左边一个字去掉,得到w=”课程”;

(15)查词表,“意思”在词表中,将w加入到s2中,s2=“课程/有/意思/”,并将w从s1中去掉,此时s1=”计算语言学”;

(16)s1不为空,于是从s1左边取出候选子串w=”计算语言学”;

(17)查词表,“计算语言学”在词表中,将w加入到s2中,s2=“计算语言学/课程/有/意思/”,并将w从s1中去掉,此时s1=”";

(18)s1为空,输出s2作为分词结果,分词过程结束。

相应程序示例:

准备文件:建立一个词表文件wordlexicon,格式如下计算语言学

课程

意思

输入文件:test,格式如下

计算语言学课程有意思

编译后执行如下:segword.exetest

输出分词结果文件:segmentResult.txt

源代码如下:

//Dictionary.h

#include

#include

#include

#include

#include

usingnamespacestd;

usingnamespacestdext;

classcDictionary

{

public:

cDictionary();//将词典文件读入并构造为一个哈希

词典

~cDictionary();

intFindword(stringw);//在哈希词典中查找词

private:

stringstrtmp;//读取词典的每一行

stringword;//保存每个词

hash_mapwordhash;//用于读取词典后的哈希

hash_map::iteratorworditer;//

typedefpairsipair;

};

//将词典文件读入并构造为一个哈希词典

cDictionary::cDictionary()

{

ifstreaminfile(“wordlexicon”);//打开词典

if(!infile.is_open())//打开词典失败则退出程序

{

cerr exit(-1);

}

while(getline(infile,strtmp,n))//读入词典的每一行并将其添加入哈希中

{

istringstreamistr(strtmp);

excel中个单元格中有文字字母字符和数字如何能把数字单独提取出来提取数字

e x c e l中个单元格中有文字字母字符和数字如何能把数字单独提取出 来提取数字 集团标准化办公室:[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

excel中一个单元格中有文字字母字符和数字如何能把数字单独提取出来2011-04-13 11:25匿名|分类:|浏览1375次 如A1中 A本月电费收入(美兰供电所)(对帐标志: 想在B中表示为 最好能教一个方法十分感谢 我有更好的答案 按默认排序| 2条回答 |2011-04-13 11:32|十五级 在EXECL理,按ALT+F11,插入-模块,复制下列语句 Function SplitNumEng(str As String, sty As Byte) Dim StrA As String Dim StrB As String Dim StrC As String Dim i As Integer Dim SigS As String For i = 1 To Len(str) SigS = Mid(str, i, 1) If SigS Like "[a-zA-Z]" Then

StrA = StrA & SigS ElseIf SigS Like "#" Then StrB = StrB & SigS Else StrC = StrC & SigS End If Next i Select Case sty Case 1 SplitNumEng = StrA Case 2 SplitNumEng = StrB Case Else SplitNumEng = StrC End Select End Function 比如你的数据在A1 BI输入 =SplitNumEng(A1,1) 表示提取字母 =SplitNumEng(A1,2) 表示提取数字

字符串的模式匹配算法

在前面的图文中,我们讲了“串”这种数据结构,其中有求“子串在主串中的位置”(字符串的模式匹配)这样的算法。解决这类问题,通常我们的方法是枚举从A串(主串)的什么位置起开始与B串(子串)匹配,然后验证是否匹配。假设A串长度为n,B串长度为m,那么这种方法的复杂度是O(m*n)的。虽然很多时候复杂度达不到m*n(验证时只看头一两个字母就发现不匹配了),但是我们有许多“最坏情况”,比如: A=“aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaab”,B=“aaaaaaaab”。 大家可以忍受朴素模式匹配算法(前缀暴力匹配算法)的低效吗?也许可以,也许无所谓。 有三位前辈D.E.Knuth、J.H.Morris、V.R.Pratt发表一个模式匹配算法,最坏情况下是O(m+n),可以大大避免重复遍历的情况,我们把它称之为克努特-莫里斯-普拉特算法,简称KMP算法。 假如,A=“abababaababacb”,B=“ababacb”,我们来看看KMP是怎样工作的。我们用两个指针i和j分别表示,。也就是说,i是不断增加的,随着i 的增加j相应地变化,且j满足以A[i]结尾的长度为j的字符串正好匹配B串的前j个字符(j当然越大越好),现在需要检验A[i+1]和B[j+1]的关系。 例子: S=“abcdefgab” T=“abcdex” 对于要匹配的子串T来说,“abcdex”首字符“a”与后面的串“bcdex”中任意一个字符都不相等。也就是说,既然“a”不与自己后面的子串中任何一字符相等,那么对于主串S来说,前5位字符分别相等,意味着子串T的首字符“a”不可能与S串的第2到第5位的字符相等。朴素算法步骤2,3,4,5的判断都是多余,下次的起始位置就是第6个字符。 例子: S=“abcabcabc” T=“abcabx”

中文分词切词超详细分析

前面我们讲个搜索引擎如何搜集网页,今天说下第二个过程网页预处理,其中中文分词就显得尤其重要,下面就详细讲解一下搜索引擎是怎么进行网页预处理的: 网页预处理的第一步就是为原始网页建立索引,有了索引就可以为搜索引擎提供网页快照功能;接下来针对索引网页库进行网页切分,将每一篇网页转化为一组词的集合;最后将网页到索引词的映射转化为索引词到网页的映射,形成倒排文件(包括倒排表和索引词表),同时将网页中包含的不重复的索引词汇聚成索引词表。如下图所示: 一个原始网页库由若干个记录组成,每个记录包括记录头部信息(HEAD)和数据(DATA),每个数据由网页头信息(header),网页内容信息(content)组成。索引网页库的任务就是完成给定一个URL,在原始网页库中定位到该URL所指向的记录。 如下图所示:

对索引网页库信息进行预处理包括网页分析和建立倒排文件索引两个部分。中文自动分词是网页分析的前提。文档由被称作特征项的索引词(词或者字)组成,网页分析是将一个文档表示为特征项的过程。在对中文文本进行自动分析前,先将整句切割成小的词汇单元,即中文分词(或中文切词)。切词软件中使用的基本词典包括词条及其对应词频。 自动分词的基本方法有两种:基于字符串匹配的分词方法和基于统计的分词方法。 1) 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又称为机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。 按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大或最长匹配,和最小或最短匹配;按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下:

当汉语语料库文本分词规范草案

973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范 (草案) 山西大学从1988年开始进行汉语语料库的深加工研究,首先是对原始语料进行切分和词性标注,1992年制定了《信息处理用现代汉语文本分词规范》。经过多年研究和修改,2000年又制定出《现代汉语语料库文本分词规范》和《现代汉语语料库文本词性体系》。这次承担973任务后制定出本规范。本规范主要吸收了语言学家的研究成果,并兼顾各家的词性分类体系,是一套从信息处理的实际要求出发的当代汉语文本加工规范。本加工规范适用于汉语信息处理领域,具有开放性和灵活性,以便适用于不同的中文信息处理系统。 《973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范》是根据以下资料提出的。 1.《信息处理用现代汉语分词规范》,中国国家标准GB13715,1992年 2.《信息处理用现代汉语词类标记规范》,中华人民共和国教育部、国家语言文字工作委员会2003年发布 3.《现代汉语语料库文本分词规范》(Ver 3.0),1998年 北京语言文化大学语言信息处理研究所清华大学计算机科学与技术系4.《现代汉语语料库加工规范——词语切分与词性标注》,1999年 北京大学计算语言学研究所 5.《信息处理用现代汉语词类标记规范》,2002年, 教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室 6.《现代汉语语料库文本分词规范说明》,2000年 山西大学计算机科学系山西大学计算机应用研究所 7.《資讯处理用中文分词标准》,1996年,台湾计算语言学学会 一、分词总则 1.词语的切分规范尽可能同中国国家标准GB13715《信息处理用现代汉语分词规范》(以下简称为“分词规范”)保持一致。本规范规定了对现代汉语真实文本(语料库)进行分词的原则及规则。追求分词后语料的一致性(consistency)是本规范的目标之一。 2.本规范中的“分词单位”主要是词,也包括了一部分结合紧密、使用稳定的词组以及在某些特殊情况下可能出现在切分序列中的孤立的语素或非语素字。本文中仍用“词”来称谓“分词单位”。 3.分词中充分考虑形式与意义的统一。形式上要看一个结构体的组成成分能否单用,结构体能否扩展,组成成分的结构关系,以及结构体的音节结构;意义上要看结构体的整体意义是否具有组合性。 4. 本规范规定的分词原则及规则,既要适应语言信息处理与语料库语言学研究的需要,又力求与传统的语言学研究成果保持一致;既要适合计算机自动处理,又要便于人工校对。 5.分词时遵循从大到小的原则逐层顺序切分。一时难以判定是否切分的结构体,暂不切分。 二、词性标注总则 信息处理用现代汉语词性标注主要原则有三个: (1)语法功能原则。语法功能是词类划分的主要依据。词的意义不作为划分词类的主要依据,

excel中取出字符串中的数字

excel中取出字符串中的数字 1.数据- "a12345y" 如何自动撷取其中的数字 2.数据- "12345" 如何自动只撷取其中间三个的数位(即234)放於其它格上 如果你的数据有固定的长度和格式,公式可以简单些,如,前后各有1位字母: A1="a12345y" B1=Mid(A1,2,5) 如果前后字母个数不固定: B1=MID(A1,MA TCH(0,0*MID(A1,ROW(INDIRECT("1:"&LEN(A1))),1),),MATCH(0,0*MID(A1,ROW(IN DIRECT("1:"&LEN(A1))),1))-MATCH(0,0*MID(A1,ROW(INDIRECT("1:"&LEN(A1))),1),)+1) 数组公式,按Ctrl+Shift+Enter三键结束。 1、截取字符串中的一部分,用函数MID()。 A1="a12345y" 公式最外层是Mid()函数,该函数的格式是: Mid(文本,开始位置,长度) 对应公式是: MID(A1,MATCH(0,0*MID(A1,ROW(INDIRECT("1:"&LEN(A1))),1),),MATCH(0,0*MID(A1,ROW(INDIR ECT("1:"&LEN(A1))),1))-MATCH(0,0*MID(A1,ROW(INDIRECT("1:"&LEN(A1))),1),)+1) 2、长度=末位置-首位置+1。 其中MATCH()公式有不同的两个: 文本A1中第1个数字所在的位置:MATCH(0,0*MID(A1,ROW(INDIRECT("1:"&LEN(A1))),1),) 文本A1中最后1个数字所在的位置:MATCH(0,0*MID(A1,ROW(INDIRECT("1:"&LEN(A1))),1)) 两个公式不同之处,在于最后一个逗号。公式什么意思先别管,你只要知道: 长度=最后1个数字的位置-第1个数字的位置+1 本例中:6-2+1=5,数字长度为5。 3、拆散字符串。 下面公式取出字符串中的每一粒字符: MID(A1,1,1)="a" MID(A1,2,1)="1" …… MID(A1,6,1)="5" MID(A1,7,1)="y" 下面公式返回的是拆散后的一串字符(数组): MID(A1,{1;2;3;4;5;6;7},1)={"a";"1";"2";"3";"4";"5";"y"} 其中{1;2;3;4;5;6;7}用ROW(INDIRECT("1:"&LEN(A1)))计算所得。 这是数组公式中的一个基本技巧,如果还不懂,请从固顶的帖子中找到并学习它。 在编辑栏中,请用鼠标选取MID(A1,ROW(INDIRECT("1:"&LEN(A1))),1) 然后按F9可以看到上面的结果。 4、0乘以任何数都得0吗? 你一定不会怀疑。 还是在编辑栏,请继续用鼠标选择: 0*{"a";"1";"2";"3";"4";"5";"y"},或者选择: 0*MID(A1,ROW(INDIRECT("1:"&LEN(A1))),1),按F9,结果显示为: {#VALUE!;0;0;0;0;0;#VALUE!}。真的不是“都得0”。 里面除了0,还有错误值。个数与原来数组元素的个数相同。

微机原理实验2程序 - 字符串匹配实验

8086汇编语言程序实验: 实验二、字符串匹配实验 题目: 1、(必做题)编程实现:从键盘分别输入两个字符串(不必等长), 然后进行比较,若两个字符串有相同的字符,则显示“MATCH”,若字符都不相同则显示“NO MATCH”。 2、(选做题)编程实现:从键盘分别输入两个字符串,然后进行比 较,若两个字符串的长度和对应字符都完全相同,则显示“MATCH”,否则显示“NO MATCH”。 对应程序如下所示: ;第1题 ;==================================== HUICHE MACRO ;定义一个具有回车、换行功能的宏,为程序多次回车换行所调用。 MOV DL,0DH ;用2号功能“显示”回车。 MOV AH,02H INT 21H MOV DL,0AH ;用2号功能“显示”换行。 MOV AH,02H INT 21H ENDM DA TA SEGMENT MESSAGE1 DB 'MATCH','$' ;定义“MATCH”提示信息,“$”作为调用9号功能的结束符。 MESSAGE2 DB 'NO MATCH','$' ;定义“NO MATCH”提示信息。 TISHI1 DB 'Please input the first string:','$' ;提示输入第1个字符串的提示信息。 TISHI2 DB 'Please input the second string:','$' ;提示输入第1个字符串的提示信息。 STRING1 DB 100 ; 100为存第一个字符串的最大可用空间的字节数。 DB ? ;预留字节,存储将要输入的第1个字符串的实际长度。 DB 100 DUP(?) ;预留100个字节空间,用于存放第1个字符串。 STRING2 DB 100 DB ? DB 100 DUP(?) DA TA ENDS

字符串匹配算法总结

Brute Force(BF或蛮力搜索) 算法: 这是世界上最简单的算法了。 首先将匹配串和模式串左对齐,然后从左向右一个一个进行比较,如果不成功则模式串向右移动一个单位。 速度最慢。 那么,怎么改进呢? 我们注意到Brute Force 算法是每次移动一个单位,一个一个单位移动显然太慢,是不是可以找到一些办法,让每次能够让模式串多移动一些位置呢? 当然是可以的。 我们也注意到,Brute Force 是很不intelligent 的,每次匹配不成功的时候,前面匹配成功的信息都被当作废物丢弃了,当然,就如现在的变废为宝一样,我们也同样可以将前面匹配成功的信息利用起来,极大地减少计算机的处理时间,节省成本。^_^ 注意,蛮力搜索算法虽然速度慢,但其很通用,文章最后会有一些更多的关于蛮力搜索的信息。 KMP算法 首先介绍的就是KMP 算法。 这个算法实在是太有名了,大学上的算法课程除了最笨的Brute Force 算法,然后就介绍了KMP 算法。也难怪,呵呵。谁让Knuth D.E. 这么world famous 呢,不仅拿了图灵奖,而且还写出了计算机界的Bible (业内人士一般简称TAOCP). 稍稍提一下,有个叫H.A.Simon的家伙,不仅拿了Turing Award ,顺手拿了个Nobel Economics Award ,做了AI 的爸爸,还是Chicago Univ的Politics PhD ,可谓全才。 KMP 的思想是这样的: 利用不匹配字符的前面那一段字符的最长前后缀来尽可能地跳过最大的距离 比如 模式串ababac这个时候我们发现在c 处不匹配,然后我们看c 前面那串字符串的最大相等前后缀,然后再来移动 下面的两个都是模式串,没有写出来匹配串 原始位置ababa c 移动之后aba bac 因为后缀是已经匹配了的,而前缀和后缀是相等的,所以直接把前缀移动到原来后缀处,再从原来的c 处,也就是现在的第二个b 处进行比较。这就是KMP 。 Horspool算法。 当然,有市场就有竞争,字符串匹配这么大一个市场,不可能让BF 和KMP 全部占了,于是又出现了几个强劲的对手。

中科院中文分词系统调研报告

自然语言处理调研报告(课程论文、课程设计) 题目:最大正向匹配中文分词系统 作者:陈炳宏吕荣昌靳蒲 王聪祯孙长智 所在学院:信息科学与工程学院 专业年级:信息安全14-1 指导教师:努尔布力 职称:副教授 2016年10月29日

目录 一、研究背景、目的及意义 (3) 二、研究内容和目标 (4) 三、算法实现 (5) 四、源代码 (7) 1.seg.java 主函数 (7) 2. dict.txt 程序调用的字典 (10) 3.实验案例 (11) 五、小结 (12)

一、研究背景、目的及意义 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。但不过如何实现,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。 在这里我想介绍一下中文分词的一个最基础算法:最大匹配算法(Maximum Matching,以下简称MM算法) 。MM算法有两种:一种正向最大匹配,一种逆向最大匹配。

二、研究内容和目标 1、了解、熟悉中科院中文分词系统。 2、设计程序实现正向最大匹配算法。 3、利用正向最大匹配算法输入例句进行分词,输出分词后的结果。

三、算法实现 图一:算法实现 正向最大匹配算法:从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配,如果匹配上,则切分出一个词。但这里有一个问题:要做到最大匹配,并不是第一次匹配到就可以切分的。 算法示例: 待分词文本: content[]={"中","华","民","族","从","此","站","起","来","了","。"} 词表: dict[]={"中华", "中华民族" , "从此","站起来"} (1) 从content[1]开始,当扫描到content[2]的时候,发现"中华"已经在

中文自动分词技术

中文自动分词技术是以“词”为基础,但汉语书面语不是像西方文字那样有天然的分隔符(空格),而是在语句中以汉字为单位,词与词之间没有明显的界限。因此,对于一段汉字,人可以通过自己的知识来明白哪些是词,哪些不是词,但如何让计算机也能理解?其处理过程词,就要应用到中文自动分词技术。下面依次介绍三种中文自动分词算法:基于词典的机械匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于人工智能的分词方法。 1、基于词典的机械匹配的分词方法: 该算法的思想是,事先建立词库,让它它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配,若在词典中找到该字符串,则识别出一个词。按照扫描方向的不同,串匹配分词的方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,又可以分为最大匹配和最小匹配。按这种分类方法,可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配,甚至是将他们结合起来形成双向匹配。由于汉字是单字成词的,所以很少使用最小匹配法。一般来说,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,这可能和汉语习惯将词的重心放在后面的缘故。可见,这里的“机械”是因为该算法仅仅依靠分词词表进行匹配分词 a)、正向减字最大匹配法(MM) 这种方法的基本思想是:对于每一个汉字串s,先从正向取出maxLength 个字,拿这几个字到字典中查找,如果字典中有此字,则说明该字串是一个词,放入该T的分词表中,并从s中切除这几个字,然后继续此操作;如果在字典中找不到,说明这个字串不是一个词,将字串最右边的那个字删除,继续与字典比较,直到该字串为一个词或者是单独一个字时结束。 b)、逆向减字最大匹配法(RMM ) 与正向减字最大匹配法相比,这种方法就是从逆向开始遍历。过程与正向减字最大匹配法基本相同,可以对文本和字典先做些处理,把他们都倒过来排列,然后使用正向减字最大匹法。 机械匹配算法简洁、易于实现.其中,最大匹配法体现了长词优先的原则,在实际工程中应用最为广泛。机械匹配算法实现比较简单,但其局限也是很明显的:效率和准确性受到词库

提取excel中的一段数字、文字、符号方法

一、单元格A1中有如下内容:要提取出数字 经测试下列公式好用 提取Excel单元格中连续的数字的函数公式是: =LOOKUP(9E+307,--MID(A1,MIN(FIND({1,2,3,4,5,6,7,8,9,0},A1&1234567890)),ROW($1:$8))) 或者 =LOOKUP(9E+307,--MID(H2,MIN(FIND({0;1;2;3;4;5;6;7;8;9},H2&1234567890)),ROW(INDIRECT("1:"&LEN(H2))))) 解释一下这个公式 FIND函数——查询文本所在位置 FIND(find_text,within_text,[start_num]) FIND(需查找的文本,包含查找文本的单元格,开始查找单元格的字符位置(可选)) 此处FIND函数是搜索{1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}数字在“A1&1234567890”中所在的位置; A1&1234567890的目的是在用FIND函数查询时,不出现错误值,使之后的MIN函数可以正常运行。 即FIND({1,2,3,4,5,6,7,8,9,0},“小王联系电话58670098负责财务1234567890”) 选取划黑后按F9,得出的位置为:{19,20,21,22,7,9,10,8,13,11} MIN函数——返回列表中的最小值 MIN(number1,number2,……) MIN(数字1,数字2,……)

将FIND所得结果{19,20,21,22,7,9,10,8,13,11}带入MIN函数,最小值所得为7,正是第一个数值出现的位置; 也正是之前FIND函数中使用A1&1234567890的原因。 MID函数——返回文本字符串从指定位置开始特定数目的字符,即提取某段字符。 MID(text,start_num,num_chars) MID(被提取的文本或单元格,开始提取的字符位置,提取的字符个数) 将上述MIN函数所得带入MID(A1,7,ROW($1:$8); ROW($1:$8)使用row函数不是用来计算行,而是借用其作为常量。当然1:8是可以修改的,只要大于数值个数就不影响结果。 --MID(……)中“--”的作用是将MID得出的结果变为数值,使其可以被LOOKUP函数查询到。 MID(……)选取划黑后按F9{"5";"58";"586";"5867";"58670";"586700";"5867009";"58670098"} --MID(……)选取划黑后按F9{5;58;586;5867;58670;586700;5867009;58670098} LOOKUP函数——从返回某个查询的值(数组形式) LOOKUP(lookup_value,array) LOOKUP(在数组中查找的值,数组范围区域)

百度_baidu_搜索分词算法

Baidu查询分词算法 查询处理以及分词技术 如何设计一个高效的搜索引擎?我们可以以百度所采取的技术手段来探讨如何设计一个实用的搜索引擎.搜索引擎涉及到许多技术点,比如查询处理,排序算法,页面抓取算法,CACHE机制,ANTI-SPAM等等.这些技术细节,作为商业公司的搜索引擎服务提供商比如百度,GOOGLE等是不会公之于众的.我们可以将现有的搜索引擎看作一个黑盒,通过向黑盒提交输入,判断黑盒返回的输出大致判断黑盒里面不为人知的技术细节. 查询处理与分词是一个中文搜索引擎必不可少的工作,而百度作为一个典型的中文搜索引擎一直强调其”中文处理”方面具有其它搜索引擎所不具有的关键技术和优势.那么我们就来看看百度到底采用了哪些所谓的核心技术. 我们分两个部分来讲述:查询处理/中文分词. 一. 查询处理 用户向搜索引擎提交查询,搜索引擎一般在接受到用户查询后要做一些处理,然后在索引数据库里面提取相关的信息.那么百度在接受到用户查询后做了些什么工作呢? 1. 假设用户提交了不只一个查询串,比如”信息检索理论工具”.那么搜 索引擎首先做的是根据分隔符比如空格,标点符号,将查询串分割成若干子查询串,比如上面的查询就会被解析为:<信息检索,理论,工具>三个子字符串;这个道理 简单,我们接着往下看. 2. 假设提交的查询有重复的内容,搜索引擎怎么处理呢?比如查询”理论 工具理论”,百度是将重复的字符串当作只出现过一次,也就是处理成等价的”理论工具”,而GOOGLE显然是没有进行归并,而是将重复查询子串的权重增大进行处理.那么是如何得出这个结论的呢?我们可以将”理论工具”提交给百度,返回341,000篇文档,大致看看第一页的返回内容.OK.继续,我们提交查询”理论工具理论”,在看看返回结果,仍然是那么多返回文档,当然这个不能说明太多问题,那 看看第一页返回结果的排序,看出来了吗?顺序完全没有变化,而GOOGLE则排序有些变动,这说明百度是将重复的查询归并成一个处理的,而且字符串之间的先后出现顺序基本不予考虑(GOOGLE是考虑了这个顺序关系的). 3. 假设提交的中文查询包含英文单词,搜索引擎是怎么处理的?比如查询”电影BT下载”,百度的方法是将中文字符串中的英文当作一个整体保留,并以此为断点将中文切分开,这样上述的查询就切为<电影,BT,下载>,不论中间的英文是否一个字典里能查到的单词也好,还是随机的字符也好,都会当作一个整体来对待.

汇编语言查找匹配字符串

汇编语言实验二查找匹配字符串 一、目的 查找匹配字符串SEARCH 二、实验内容 程序接收用户键入的一个关键字以及一个句子。如果句子中不包含关键字则显示‘NO match!’;如果句子中包含关键字则显示‘MATCH’,且把该字在句子中的位置用十六进制数显示出来。 流程图

N Y Y Y 输入关键字 结束 关键字长度=0 输入句子 句子长度<关键字长度 Y 保存关键字长度到cx,cx 入栈,保存总循环次数(句子长度-关键字长度+1) 到al,将句子的首地址放进bx(作为基址寄存器)si=di=0(变址寄存器) 开始比较[bx+di]与[si]是否相等 si+1,di+1,cx-1(同时指向下一个字符) Y N bx+1(句子指向下一个字符)cx 出栈,再入栈,si,di 清零,al-1cx 是否为0 N 匹配完成,调用子程序输出 al 是否为0 不匹配,输出三、设计和编码 DATA SEGMENT mess1DB 'Enter keyword:','$'mess2DB 'Enter Sentence:','$'mess3DB 'Match at location:','$'mess4DB 'NOT MATCH.',13,10,'$'mess5DB 'H if the sentence',13,10,'$'

change DB13,10,'$' stoknin1label byte max1db10 act1db? stokn1db10dup(?) stoknin2label byte max2db50 act2db? stokn2db50dup(?) DATA ENDS STACKS SEGMENT ;此处输入堆栈段代码 STACKS ENDS CODE SEGMENT ;*************************************代码段 main proc far assume cs:code,ds:data,es:data START: push ds sub AX,AX sub BX,BX sub DI,DI sub SI,SI push AX;为返回dos并清空后面要用到的寄存器 MOV AX,DATA MOV DS,AX LEA DX,mess1 MOV ah,09 INT21h;输出Enter keyword LEA DX,stoknin1 MOV ah,0ah;用21号中段的0ah号功能获取关键字 INT21h cmp act1,0 je exit;如果为空直接退出程序 a10: ;********************************输入Sentence并判断 LEA DX,change MOV ah,09 INT21h;输出回程,换行 LEA DX,mess2 MOV ah,09 INT21h;输出Enter Sentence: LEA DX,stoknin2 MOV ah,0ah INT21h;用21号中段的0ah号功能获取句子 MOV AL,act1 CBW MOV CX,AX;保存关键字长度到cx PUSH CX;cx入栈 MOV AL,act2 cmp AL,0 je a50;保存句子长度到al,若句子为空则跳转显示not match SUB AL,act1 js a50;若句子长度小于关键字长度,则跳转显示not match INC AL CBW LEA BX,stokn2;将句子的首地址放进BX MOV DI,0 MOV SI,0 a20: ;****************************************比较,内循环 MOV AH,[BX+DI] CMP AH,stokn1[SI];遇见字符不相等就跳转到a30

MySQL中的字符串模式匹配.

MySQL中的字符串模式匹配 本文关键字:MySQL 字符串模式匹配 MySQL提供标准的SQL模式匹配,以及一种基于象Unix实用程序如vi、grep 和sed的扩展正则表达式模式匹配的格式。 标准的SQL模式匹配 SQL的模式匹配允许你使用“_”匹配任何单个字符,而“%”匹配任意数目字符(包括零个字符)。在 MySQL中,SQL的模式缺省是忽略大小写的。下面显示一些例子。注意在你使用SQL模式时,你不能使用=或!=;而使用LIKE或NOT LIKE比较操作符。 例如,在表pet中,为了找出以“b”开头的名字: +--------+--------+---------+------+------------+------------+ | name | owner | species | sex | birth | death | +--------+--------+---------+------+------------+------------+ | Buffy | Harold | dog | f | 1989-05-13 | NULL | | Bowser | Diane | dog | m | 1989-08-31 | 1995-07-29 | +--------+--------+---------+------+------------+------------+ 为了找出以“fy”结尾的名字:

+--------+--------+---------+------+------------+-------+ | name | owner | species | sex | birth | death | +--------+--------+---------+------+------------+-------+ | Fluffy | Harold | cat | f | 1993-02-04 | NULL | | Buffy | Harold | dog | f | 1989-05-13 | NULL | +--------+--------+---------+------+------------+-------+ 为了找出包含一个“w”的名字: +----------+-------+---------+------+------------+------------+ | name | owner | species | sex | birth | death | +----------+-------+---------+------+------------+------------+

excel中个单元格中有文字字母字符和数字如何能把数字单独提取出来提取数字

excel中一个单元格中有文字字母字符和数字如何能把数字单独提取出来?2011-04-13 11:25匿名?|?分类:办公软件?|?浏览1375次 如A1中 A本月电费收入(美兰供电所)(对帐标志:2010.01.07) 想在B中表示为 20100107 最好能教一个方法十分感谢 我有更好的答案 按默认排序|按时间排序 2条回答 检举|2011-04-13 11:32Mrpine|十五级 在EXECL理,按ALT+F11,插入-模块,复制下列语句 Function SplitNumEng(str As String, sty As Byte) Dim StrA As String Dim StrB As String Dim StrC As String Dim i As Integer Dim SigS As String For i = 1 To Len(str) SigS = Mid(str, i, 1) If SigS Like "[a-zA-Z]" Then

StrA = StrA & SigS ElseIf SigS Like "#" Then StrB = StrB & SigS Else StrC = StrC & SigS End If Next i Select Case sty Case 1 SplitNumEng = StrA Case 2 SplitNumEng = StrB Case Else SplitNumEng = StrC End Select End Function 比如你的数据在A1 BI输入 =SplitNumEng(A1,1) 表示提取字母 =SplitNumEng(A1,2) 表示提取数字

词位标注汉语分词技术详解

[收稿日期]2010-06-26 [基金项目]河南省教育厅高等学校青年骨干教师项目(2009G GJS -108)。 [作者简介]于江德(1971-),男,博士,副教授,主要从事自然语言处理、信息抽取、文本数据挖掘等。①可以从以下地址下载:http ://cr fpp .so ur cefo rg e .net [汉语词法·甲骨文] 汉语词法分析是中文信息处理的首要任务,主要包括分词、词性标注、命名实体识别三项子任务,它是句法分析与语义分析的基础,其性能将直接影响到中文信息处理的后续应用。安阳师范学院计算机与信息工程学院依托河南省高等学校“甲骨文信息处理”重点实验室培育基地,“中文信息处理”校级重点实验室“计算语言学”校级研究所等平台。对汉语词法分析中的这三项子任务、甲骨文进行了较深入的研究,取得了部分研究成果,现借学报这个平台展示给各位同仁,敬请各位专家学者指正。 词位标注汉语分词技术详解 于江德,王希杰 (安阳师范学院计算机与信息工程学院,河南安阳455002) [摘 要]近年来基于字的词位标注的方法极大地提高了汉语分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,借助于优秀的序列标注模型,基于字的词位标注汉语分词方法逐渐成为分词的主要技术路线。本文简要介绍了词位标注汉语分词的基本思想,探析了基于条件随机场实现词位标注汉语分词的机理,并对采用四词位标注集,使用CRF ++0.53工具包实现字串序列词位标注进行了详解。最后在Bakeo ff2006的评测语料上进行了封闭测试。 [关键词]汉语分词;条件随机场;词位标注;特征模板 [中图分类号]T P391 [文献标识码]A [文章编号]1671-5330(2010)05-0001-05 在中文信息处理领域,词是最小的能够独立运用的有意义的语言单位。但汉语书写时却以字为基本的书写单位,词语之间不存在明显的分隔标记,因此,中文信息处理领域的一项基础性研究课题是如何将汉语的字串切分为合理的词语序列,即汉语分词。它不仅是句法分析、语义分析、篇章理解等深层中文信息处理的基础,也是机器翻译、自动问答系统、信息检索和信息抽取等应用的关键环节[1,2]。 近年来,尤其是2003年7月首届国际中文分词评测活动Bakeo ff 开展以来,汉语分词技术取得了可喜的进步,该领域的研究取得了令人振奋 的成果[3,4]。其中,基于字的词位标注汉语分词技术(也称为基于字标注的汉语分词或由字构词)得到了广泛关注,在可比的评测中性能领先的系统几乎无一例外都应用了类似的标注思想[3,5]。基于字的词位标注汉语分词将分词看作序列数据的标注问题,使用序列数据标注模型实现,例如,可采用条件随机场(Co nditional Random Fields ,简称CRFs )实现。CRFs 是Lafferty 等[6]于2001年提出的一种用于序列数据标注的条件概率模型。本文简要介绍了词位标注汉语分词的基本思想,探析了基于条件随机场实现词位标注汉语分词的机理,并对采用B 、M 、E 、S 四词位标注集,使 1 2010年 安阳师范学院学报

中文分词入门之最大匹配法

中文分词入门之最大匹配法 发表于2009年01月12号由52nlp 中文分词在中文信息处理中是最最基础的,无论机器翻译亦或信息检索还是其他相关应用,如果涉及中文,都离不开中文分词,因此中文分词具有极高的地位。中文分词入门最简单应该是最大匹配法了,当年师兄布置给我的第一个学习任务就是实现最大匹配法的分词算法(正向、逆向)。记得当时对自己参考学习最有帮助的是北大詹卫东老师“中文信息处理基础”的课件和源程序,不过他实现的是mfc程序,词表存储在数据库里。自己实现时用纯c++实现,利用hash_map 存储词表。这里我介绍一下相关的知识和一个简单的程序示例,部分参考自詹老师的讲义。 正向最大匹配法算法如下所示: (注:以上最大匹配算法图来自于詹老师讲义) 逆向匹配法思想与正向一样,只是从右向左切分,这里举一个例子: 输入例句:S1=”计算语言学课程有意思” ; 定义:最大词长MaxLen = 5;S2= ” “;分隔符= “/”;

假设存在词表:…,计算语言学,课程,意思,…; 最大逆向匹配分词算法过程如下: (1)S2=”";S1不为空,从S1右边取出候选子串W=”课程有意思”; (2)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”程有意思”; (3)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”有意思”; (4)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”意思” (5)查词表,“意思”在词表中,将W加入到S2中,S2=” 意思/”,并将W从S1中去掉,此时S1=”计算语言学课程有”; (6)S1不为空,于是从S1左边取出候选子串W=”言学课程有”; (7)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”学课程有”; (8)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”课程有”; (9)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”程有”; (10)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”有”,这W是单字,将W 加入到S2中,S2=“ /有/意思”,并将W从S1中去掉,此时S1=”计算语言学课程”; (11)S1不为空,于是从S1左边取出候选子串W=”语言学课程”; (12)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”言学课程”; (13)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”学课程”; (14)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”课程”; (15)查词表,“意思”在词表中,将W加入到S2中,S2=“课程/ 有/ 意思/”,并将W从S1中去掉,此时S1=”计算语言学”; (16)S1不为空,于是从S1左边取出候选子串W=”计算语言学”; (17)查词表,“计算语言学”在词表中,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/ 课程/ 有/ 意思/”,并将W从S1中去掉,此时S1=”"; (18)S1为空,输出S2作为分词结果,分词过程结束。 相应程序示例: 准备文件:建立一个词表文件wordlexicon,格式如下 计算语言学 课程 意思 输入文件:test,格式如下 计算语言学课程有意思 编译后执行如下:SegWord.exe test 输出分词结果文件:SegmentResult.txt 源代码如下: // Dictionary.h #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace stdext;

KMP字符串模式匹配算法解释

个人觉得这篇文章是网上的介绍有关KMP算法更让人容易理解的文章了,确实说得很“详细”,耐心地把它看完肯定会有所收获的~~,另外有关模式函数值next[i]确实有很多版本啊,在另外一些面向对象的算法描述书中也有失效函数f(j)的说法,其实是一个意思,即next[j]=f(j-1)+1,不过还是next[j]这种表示法好理解啊: KMP字符串模式匹配详解 KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法。可以证明它的时间复杂度为O(m+n).。 一.简单匹配算法 先来看一个简单匹配算法的函数: int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) { /* 若串S 中从第pos(S 的下标0≤pos

关于百度中文分词系统研究

关于百度中文分词系统研究

所谓分词就是把字与字连在一起的汉语句子分成若干个相互独立、完整、正确的单词。词是最小的、能独立活动的、有意义的语言成分。计算机的所有语言知识都来自机器词典(给出词的各项信息) 、句法规则(以词类的各种组合方式来描述词的聚合现象) 以及有关词和句子的语义、语境、语用知识库。中文信息处理系统只要涉及句法、语义(如检索、翻译、文摘、校对等应用) ,就需要以词为基本单位。当汉字由句转化为词之后,才能使得句法分析、语句理解、自动文摘、自动分类和机器翻译等文本处理具有可行性。可以说,分词是机器语言学的基础。 分词准确性对搜索引擎来说十分重要,但如果分词速度太慢,即使准确性再高,对于搜索引擎来说也是不可用的,因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页, 如果分词耗用的时间过长,会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说,分词的准确性和速度,二者都需要达到很高的要求。 分词算法的三种主要类型 现有的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 》基于字符串匹配的分词方法。 这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功 (识别出一个词) 。按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长) 匹配 和最小(最短) 匹配;按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方 法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下: 1) 正向最大匹配法(由左到右的方向) 。 通常简称为MM(Maximum Matching Method) 法。其基本思想为:设D 为词典,MAX 表示D 中的最大词长,STR 为待切分的字串。MM 法是每次从STR 中取长度为MAX 的子串与D 中的词进行匹配。若成功,则该子串为词,指针后移MAX 个汉字后继续匹配,否则子串逐次减一进行匹配。 2) 逆向最大匹配法(由右到左的方向) 。 通常简称为RMM ( Reverse Maximum MatchingMethod) 法。RMM 法的基本原理与MM 法相同,不同的是分词的扫描方向,它是从右至左取子串进行匹配。 3) 最少切分法(使每一句中切出的词数最小) 。 还可以将上述各种方法相互组合,例如,可以将正向最大匹配方法和逆向 最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点,正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,遇到的歧义现象也较少。统计结果表明,单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169 ,单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/ 245 。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统,都是把机械分词作为一种初分手段,还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。一种方法是改进

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