Wie können wir mithilfe von Worthäufigkeit und dynamischer Programmierung effektiv Text ohne Abstand in Wörter umwandeln?

Tokenisierung von Text ohne Leerzeichen in Wörter mithilfe effizienter Algorithmen

Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache die Fähigkeit, einen kontinuierlichen Zeichenstrom aufzuteilen in bedeutungsvolle Worte zu übersetzen, ist entscheidend. Dieser Prozess, der als Tokenisierung bezeichnet wird, stellt eine besondere Herausforderung dar, wenn es um Text ohne Leerzeichen oder Trennzeichen geht.

Herausforderungserklärung

Die vorliegende Aufgabe besteht darin, eine Eingabezeichenfolge aufzuteilen, z. B „tableapplechairtablecupboard…“ in eine Liste von Wörtern, unter Berücksichtigung der Möglichkeit mehrdeutiger Teilzeichenfolgen, bei denen eine Sequenz mehrere Wörter bilden kann (z. B. „cupboard“ kann). sei „Tasse“ oder „Brett“).

Algorithmus: Worthäufigkeit ausnutzen

Ein naiver Ansatz, iterativ das längstmögliche Wort an jeder Position zu identifizieren, führt zu unbefriedigenden Ergebnissen reale Szenarien. Um diese Einschränkung zu überwinden, nutzen wir einen Algorithmus, der die Worthäufigkeitsverteilung berücksichtigt.

Modellierung der Worthäufigkeit

Wir gehen davon aus, dass Worthäufigkeiten dem Gesetz von Zipf folgen, das besagt, dass die Wahrscheinlichkeit der Anzahl der Begegnungen mit dem n-ten häufigen Wort beträgt ungefähr 1/(n * log(N)), wobei N die Gesamtzahl der Wörter in der Sprache ist. Mithilfe eines vorberechneten Kostenwörterbuchs, das diese Beziehung kodiert, können wir jedem potenziellen Wortkandidaten Kosten zuweisen.

Dynamischer Programmieransatz

Um die optimale Wortsegmentierung zu bestimmen, haben wir dynamische Programmierung einsetzen. Wir durchlaufen die Eingabezeichenfolge und behalten für jeden potenziellen Teilungspunkt einen laufenden Kostenwert bei. An jeder Position bewerten wir die Kandidatenwörter beginnend am Ende der Zeichenfolge und wählen die Aufteilung mit den niedrigsten Kosten aus.

Algorithmusimplementierung

Der bereitgestellte Python-Code bietet eine prägnante Implementierung dieses Algorithmus:

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

# Precomputed word cost dictionary using Zipf's law
wordcost = ...

# Helper function to find the best word match based on cost
def best_match(i):
    ...

# Function to infer spaces in the input string using dynamic programming
def infer_spaces(s):
    ...</code>

Beispiel Verwendung

Um diesen Code zu verwenden, geben Sie einfach die fortlaufende Textzeichenfolge wie folgt ein:

<code class="python">s = 'thumbgreenappleactiveassignmentweeklymetaphor'
print(infer_spaces(s))</code>

Ergebnisse und Bewertung

Dieser Algorithmus zeigt außergewöhnliche Leistung, selbst mit einem begrenzten Wortwörterbuch. Es tokenisiert erfolgreich komplexen Text mit hoher Genauigkeit.

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