正向最大匹配法

分词目标：

在词典中进行扫描，尽可能地选择与词典中最长单词匹配的词作为目标分词，然后进行下一次匹配。

算法流程：

假设词典中最长的单词为 5 个（MAX_LENGTH），那么最大匹配的起始子串字数也为 5 个

（1）扫描字典，测试读入的子串是否在字典中

（2）如果存在，则从输入中删除掉该子串，重新按照规则取子串，重复（1）

（3）如果不存在于字典中，则从右向左减少子串长度，重复（1）

分词实例：

比如说输入 “北京大学生前来应聘”，

第一轮：取子串 “北京大学生”，正向取词，如果匹配失败，每次去掉匹配字段最后面的一个字

“北京大学生”，扫描 5 字词典，没有匹配，子串长度减 1 变为“北京大学”

“北京大学”，扫描 4 字词典，有匹配，输出“北京大学”，输入变为“生前来应聘”

第二轮：取子串“生前来应聘

“生前来应聘”，扫描 5 字词典，没有匹配，子串长度减 1 变为“生前来应”

“生前来应”，扫描 4 字词典，没有匹配，子串长度减 1 变为“生前来”

“生前来”，扫描 3 字词典，没有匹配，子串长度减 1 变为“生前”

“生前”，扫描 2 字词典，有匹配，输出“生前”，输入变为“来应聘””

第三轮：取子串“来应聘”

“来应聘”，扫描 3 字词典，没有匹配，子串长度减 1 变为“来应”

“来应”，扫描 2 字词典，没有匹配，子串长度减 1 变为“来”

颗粒度最小为 1，直接输出“来”，输入变为“应聘”

第四轮：取子串“应聘

“应聘”，扫描 2 字词典，有匹配，输出“应聘”，输入变为“”

输入长度为0，扫描终止

正向匹配法最终的切分结果为：”北京大学 / 生前 / 来 / 应聘”

逆向最大匹配法

分词目标：

在词典中进行扫描，尽可能地选择与词典中最长单词匹配的词作为目标分词，然后进行下一次匹配。

在实践中，逆向最大匹配算法性能优于正向最大匹配算法。

算法流程

假设词典中最长的单词为 5 个（MAX_LENGTH），那么最大匹配的起始子串字数也为 5 个

（1）扫描字典，测试读入的子串是否在字典中

（2）如果存在，则从输入中删除掉该子串，重新按照规则取子串，重复（1）

（3）如果不存在于字典中，则从左向右减少子串长度，重复（1）

分词实例

比如说输入 “北京大学生前来应聘”，

第一轮：取子串 “生前来应聘”，逆向取词，如果匹配失败，每次去掉匹配字段最前面的一个字

“生前来应聘”，扫描 5 字词典，没有匹配，字串长度减 1 变为“前来应聘”

“前来应聘”，扫描 4 字词典，没有匹配，字串长度减 1 变为“来应聘”

“来应聘”，扫描 3 字词典，没有匹配，字串长度减 1 变为“应聘”

“应聘”，扫描 2 字词典，有匹配，输出“应聘”，输入变为“大学生前来”

第二轮：取子串“大学生前来”

“大学生前来”，扫描 5 字词典，没有匹配，字串长度减 1 变为“学生前来”

“学生前来”，扫描 4 字词典，没有匹配，字串长度减 1 变为“生前来”

“生前来”，扫描 3 字词典，没有匹配，字串长度减 1 变为“前来”

“前来”，扫描 2 字词典，有匹配，输出“前来”，输入变为“北京大学生”

第三轮：取子串“北京大学生”

“北京大学生”，扫描 5 字词典，没有匹配，字串长度减 1 变为“京大学生”

“京大学生”，扫描 4 字词典，没有匹配，字串长度减 1 变为“大学生”

“大学生”，扫描 3 字词典，有匹配，输出“大学生”，输入变为“北京”

第四轮：取子串“北京”

“北京”，扫描 2 字词典，有匹配，输出“北京”，输入变为“”

输入长度为0，扫描终止

双向最大匹配法

分词目标

将正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法进行比较，从而确定正确的分词方法。

算法流程：

比较正向最大匹配和逆向最大匹配结果

如果分词数量结果不同，那么取分词数量较少的那个

如果分词数量结果相同

分词结果相同，可以返回任何一个

分词结果不同，返回单字数比较少的那个

分词实例：

就上例来看，

正向匹配最终切分结果为：北京大学 / 生前 / 来 / 应聘，分词数量为 4，单字数为 1

逆向匹配最终切分结果为：”北京/ 大学生/ 前来 / 应聘，分词数量为 4，单字数为 0

返回单字数量少的匹配方式

逆向匹配单字数少，因此返回逆向匹配的结果。

双向最大匹配法实现如下：

原文链接：https://blog.csdn.net/selinda001/article/details/79345072