Comment pouvons-nous transformer efficacement un texte non espacé en mots en utilisant la fréquence des mots et la programmation dynamique ?

Tokenisation de texte non espacé en mots à l'aide d'algorithmes efficaces

Dans le domaine du traitement du langage naturel, la possibilité de diviser un flux continu de caractères en mots significatifs est crucial. Ce processus, connu sous le nom de tokenisation, est particulièrement difficile lorsqu'il s'agit de texte dépourvu d'espaces ou de délimiteurs.

Déclaration de défi

La tâche à accomplir consiste à diviser une chaîne d'entrée comme "tableapplechairtablecupboard..." dans une liste de mots, en tenant compte de la possibilité de sous-chaînes ambiguës où une séquence peut former plusieurs mots (par exemple, "cupboard" peut être "cup" ou "board").

Algorithme : exploiter la fréquence des mots

Une approche naïve consistant à identifier de manière itérative le mot le plus long possible à chaque position donne des résultats insatisfaisants dans des scénarios du monde réel. Pour surmonter cette limitation, nous utilisons un algorithme qui intègre la distribution de fréquence des mots.

Modélisation de la fréquence des mots

Nous supposons que les fréquences des mots suivent la loi de Zipf, qui stipule que la probabilité de rencontrer le n-ème mot fréquent est d'environ 1/(n * log(N)), où N est le nombre total de mots dans la langue. À l'aide d'un dictionnaire de coûts précalculé qui code cette relation, nous pouvons attribuer un coût à chaque mot candidat potentiel.

Approche de programmation dynamique

Pour déterminer la segmentation optimale des mots, nous utiliser une programmation dynamique. Nous parcourons la chaîne d'entrée, en conservant une valeur de coût de fonctionnement pour chaque point de partage potentiel. A chaque position, nous évaluons les mots candidats en commençant par la fin de la chaîne et sélectionnons la division avec le coût le plus bas.

Implémentation de l'algorithme

Le code Python fourni propose une implémentation concise de cet algorithme :

<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>

Exemple d'utilisation

Pour utiliser ce code, saisissez simplement la chaîne de texte continue comme suit :

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

Résultats et évaluation

Cet algorithme démontre des performances exceptionnelles même avec un dictionnaire de mots limité. Il symbolise avec succès un texte complexe avec une grande précision.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!