实例介绍
【实例简介】
中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时，具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不管实现如何，目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。其中最为常见的是最大匹配算法 (Maximum Matching，以下简称MM算法) 。MM算法有三种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配和双向匹配。本程序实现了正向最大匹配算法。
【实例截图】
【核心代码】
LBChSeg
└── LBChSeg
├── ipch
│ └── lbchseg-92dfd245
│ └── lbchseg-a7e47c64.ipch
├── LBChSeg
│ ├── Debug
│ │ └── LBChSeg.log
│ ├── Dict.cpp
│ ├── Dict.h
│ ├── LBChSeg.cpp
│ ├── LBChSeg.vcxproj
│ ├── LBChSeg.vcxproj.filters
│ ├── LBChSeg.vcxproj.user
│ ├── ReadMe.txt
│ ├── Segment.cpp
│ ├── Segment.h
│ ├── stdafx.cpp
│ ├── stdafx.h
│ ├── targetver.h
│ └── words.dict
├── LBChSeg.sdf
├── LBChSeg.sln
└── LBChSeg.suo
5 directories, 18 files
中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时，具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不管实现如何，目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。其中最为常见的是最大匹配算法 (Maximum Matching，以下简称MM算法) 。MM算法有三种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配和双向匹配。本程序实现了正向最大匹配算法。
【实例截图】
【核心代码】
LBChSeg
└── LBChSeg
├── ipch
│ └── lbchseg-92dfd245
│ └── lbchseg-a7e47c64.ipch
├── LBChSeg
│ ├── Debug
│ │ └── LBChSeg.log
│ ├── Dict.cpp
│ ├── Dict.h
│ ├── LBChSeg.cpp
│ ├── LBChSeg.vcxproj
│ ├── LBChSeg.vcxproj.filters
│ ├── LBChSeg.vcxproj.user
│ ├── ReadMe.txt
│ ├── Segment.cpp
│ ├── Segment.h
│ ├── stdafx.cpp
│ ├── stdafx.h
│ ├── targetver.h
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