汉语分词：最大匹配方法 （6学时） 陈文亮 2016年3月14日
UTF-8编码 UTF-8是不定长的，根据左侧位1的个数来决定占用了几个字节，中文一般占 2-4个字节 0xxxxxxx占1个字节 110xxxxx 10xxxxxx占2个字节 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx占3个字节 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx占4个字节
1.分词任务 中文分词的目的是将汉字序列切分为词序列 举例说明： 输入句子：他是研究生物化学的。 可能的分词：他 是 研究生 物化 学 的 。 他 是 研究生 物 化学 的 。 他 是 研究 生物 化学 的 。 合理答案：他 是 研究 生物 化学 的 。
2.最大匹配算法 从左到右寻找词的最大匹配（每次都从字典中贪心的找一个最长的词） 我们有一个词典，用于存放所有可能的词语，即除了单字，分词结果中 的每个词均要在词典中出现。 文件的格式： 词总个数\t词的最大长度 word1 word2 … 如果你打开乱码…… UTF8文件记事本下显示乱码，可以在浏览器（或其他高级编辑器）中打开
2.最大匹配算法 从当前位置开始，向右截取最大长度，组成当前词； 和字典中的词逐一进行匹配； 若匹配成功，则进行下次匹配，下次匹配的当前位置则为这次词后面的 那个字。 如果未能匹配，就缩短长度（长度减一）重新截取，直到当前词与词典 中的词匹配或者当前词是单字；
2.最大匹配算法 举例： 给定句子：我是中国人 字典：中国、中国人 指定：词的最大长度m=3
2.最大匹配算法 句子：我是中国人 第一轮： 第一次："我是中"是选取的词，在词典中未找到匹配项 第二次："我是"是选取的词，在词典中未找到匹配项 第三次："我"是选取的词，是单字，匹配成功
2.最大匹配算法 句子：我 是中国人 第二轮： 第一次："是中国"是选取的词，在词典中未找到匹配项 第二次："是中"是选取的词，在词典中未找到匹配项 第三次："是"是选取的词，是单字，匹配成功
2.最大匹配算法 句子：我 是 中国人 第三轮： 第一次："中国人"是选取的词，在词典中找到匹配项，匹配成功 至此，短句中所有字匹配结束，该短句分词结束。
3.分词算法评价 给定人工标注的分词答案，评价某一算法给出的结果。 正确率(Precision) =正确识别的个体总数 / 识别出的个体总数 召回率(Recall) = 正确识别的个体总数 / 测试集中存在的个体总数 F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) 思考：评价程序应该怎么写？
3.分词算法评价 例子： 句子：我是中国人 分词：我是 中国人 答案：我 是 中国人 识别出的个体总数：2 正确识别的个体总数：1 识别出的个体总数：2 正确识别的个体总数：1 测试集中存在的个体总数：3 正确识别的个体总数：1 正确率(Precision) = 1/2 = 50.00% 召回率(Recall) = 1/3 = 33.33% F值 = (1/2) * (1/3) * 2 / (1/2 + 1/3) = 40.00%
4.语料数据格式 corpus.sentence.txt格式
4.语料数据格式 corpus.answer.txt格式
5.编程作业 要求：编程平台不限（windows、linux），编程语言不限（C、 C++） 任务：使用最大匹配算法、字典文件（corpus.dict.txt），对语料 （corpus.sentence.txt）进行分词 --将分词的结果输出到文件corpus.out.txt中； --对比corpus.answer.txt和corpus.out.txt，给出算法的P/R/F指标 输出：一个corpus.out.txt文件（格式参照corpus.answer.txt） P/R/F指标(格式类似于：Precision = 36 / 100 = 36.00%)