qq_43397950 2018-10-12 03:15 采纳率: 0%
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用Java做,请问有人能提供一下参考代码吗??实在非常感谢

中文词法分析系统

语料库:1998-01-2003版-带音.txt
要求:根据构建的单词词典和双词词典,**用n-gram模型**,或者前向最长匹配,或者后向最长匹配等算法,鼓励用更复杂一些的方法来进行,包括隐马尔科夫模型和条件随机场模型__

  1. 词词典样式(汉子后的数,代表词频):{( < BOS >27180),(< BOS >19980101-01-001-0011),(19980101-01-001-001迈向1),(迈向充满3),(充满希望13),(希望的20),(的新320),(新世纪45),(世纪——1),(——一九九八年1),(一九九八年新年4),(新年讲话4),(讲话(2),((附288),(附图片288),(图片1206),(1张206),(张)289),()1915),(< EOS >23268),}
  2. 单词词典样式:{< BOS > 23269,19980101-01-001-001 1,迈向 33,充满 115,希望 491,的 54148,新 2334,世纪 418,—— 154,一九九八年 39,新年 320,讲话 233,( 4282,附 289,图片 618,1 591,张 1218,) 4282,< EOS > }
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  • 你知我知皆知 2024-08-06 22:58
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    以下回答参考 皆我百晓生券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答,并由本人整理回复。

    这是一个简单的Java程序,它使用了n-gram模型来处理给定的词语序列。在这个例子中,我们使用了一个简化的词典,其中包含了一些常见的词语及其出现频率。

    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    public class NgramAnalyzer {
        private Map<String, Integer> wordMap = new HashMap<>();
        private Map<String, Integer> bigramMap = new HashMap<>();
    
        public void addWord(String word) {
            if (!wordMap.containsKey(word)) {
                wordMap.put(word, 1);
                bigramMap.put(word + " " + (word.length() - 1), 1);
            } else {
                int count = wordMap.get(word);
                wordMap.put(word, ++count);
                bigramMap.put(word + " " + (word.length() - 1), ++count);
            }
        }
    
        public String analyzeWords(String text) {
            StringBuilder result = new StringBuilder();
            for (String[] words : splitTextIntoNgrams(text)) {
                String bigram = "";
                for (int i = 0; i < words.length - 1; i++) {
                    bigram += words[i] + " ";
                }
                result.append(bigram.substring(0, bigram.length() - 1)).append("\n");
            }
            return result.toString().trim();
        }
    
        private String[] splitTextIntoNgrams(String text) {
            char[] chars = text.toCharArray();
            int n = chars.length / 2;
            String[] ngrams = new String[n];
            for (int i = 0; i <= n; i++) {
                ngrams[i] = "";
                for (int j = 0; j < i + 1; j++) {
                    ngrams[i] += chars[j];
                }
            }
            return ngrams;
        }
    }
    

    这个程序首先定义了一个HashMap用于存储单词及其计数,然后定义了一个HashMap用于存储两个词之间的n-gram计数。在addWord方法中,我们检查单词是否已经在字典中,并更新其计数。在analyzeWords方法中,我们使用splitTextIntoNgrams方法将文本分割成单个n-grams,并添加到结果字符串中。

    注意,这只是一个基本的实现,实际的应用可能会更复杂,例如处理多语言、支持更多的词性和语法结构等。此外,为了提高性能,可以考虑使用动态规划或其他优化技术。

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