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Inhaltsverzeichnis
Text in eine Wortliste ohne Leerzeichen aufteilen
Problem
Algorithmus
Frequenzbasierter Algorithmus
Code-Implementierung
Ergebnisse
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie k?nnen wir eine Textfolge aus aneinandergereihten W?rtern ohne Leerzeichen effizient in einzelne W?rter aufteilen?

Wie k?nnen wir eine Textfolge aus aneinandergereihten W?rtern ohne Leerzeichen effizient in einzelne W?rter aufteilen?

Nov 04, 2024 am 10:48 AM

How can we efficiently split a text string of concatenated words without spaces into individual words?

Text in eine Wortliste ohne Leerzeichen aufteilen

Problem

Gegeben sei eine Textzeichenfolge, die aus aneinandergereihten W?rtern ohne Leerzeichen besteht:

Input: "tableapplechairtablecupboard..."

Wie k?nnen wir diesen Text effizient in eine Liste einzelner W?rter aufteilen?

Output: ["table", "apple", "chair", "table", ["cupboard", ["cup", "board"]], ...]

Algorithmus

Ein einfacher Ansatz besteht darin, iterativ das l?ngstm?gliche Wort im Text zu finden. Dies kann jedoch zu suboptimalen Ergebnissen führen.

Frequenzbasierter Algorithmus

Stattdessen k?nnen wir die relative H?ufigkeit von W?rtern in der Sprache ausnutzen, um die Genauigkeit zu verbessern:

  1. Modellieren Sie die Wortverteilung: Gehen Sie davon aus, dass W?rter unabh?ngig voneinander verteilt sind und dem Gesetz von Zipf folgen, wobei die Wortwahrscheinlichkeit umgekehrt proportional zu ihrem Rang ist.
  2. Wortkosten definieren: Die Kosten eines Wortes ist definiert als der Logarithmus des Kehrwerts seiner Wahrscheinlichkeit.
  3. Dynamischer Programmieransatz:

    • Initialisieren Sie ein Kostenarray, bei dem das erste Element ist 0.
    • Suchen Sie für jedes Zeichen im Text das Wort, das die Gesamtkosten für Zeichen bis zu diesem Punkt minimiert.
    • Gehen Sie vom Ende zurück, um die Wortsequenz mit den minimalen Kosten zu rekonstruieren .

Code-Implementierung

<code class="python">from math import log

wordcost = {}  # Dictionary of word costs using Zipf's law

maxword = max(len(word) for word in wordcost)

def infer_spaces(s):
    cost = [0]
    for i in range(1, len(s) + 1):
        candidates = enumerate(reversed(cost[max(0, i - maxword):i]))
        c, k = min((wordcost.get(s[i - k - 1:i], 9e999) + c, k + 1) for k, c in candidates)
        cost.append(c)

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

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

Ergebnisse

Dieser Algorithmus ist in der Lage, Text pr?zise in eine Liste von W?rtern zu segmentieren, sogar in das Fehlen von Leerzeichen.

Beispiel:

Input: "tableapplechairtablecupboard..."
Output: ["table", "apple", "chair", "table", ["cupboard", ["cup", "board"]], ...]

Optimierungen:

  • Suffixbaum : Durch den Aufbau eines Suffixbaums aus der Wortliste kann die Kandidatensuche beschleunigt werden.
  • Aufteilung von Textbl?cken: Bei gro?en Texteingaben kann der Text in Bl?cke aufgeteilt werden Minimieren Sie die Speichernutzung und bewahren Sie gleichzeitig die Genauigkeit.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie k?nnen wir eine Textfolge aus aneinandergereihten W?rtern ohne Leerzeichen effizient in einzelne W?rter aufteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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