我们如何使用词频和动态规划有效地将无间隔文本标记为单词？

使用高效算法将无空格文本标记为单词

在自然语言处理领域，分割连续字符流的能力转化为有意义的词语至关重要。这个过程称为标记化，在处理缺少空格或分隔符的文本时特别具有挑战性。

挑战语句

当前的任务涉及分割输入字符串，例如将“tableapplechairtablecupboard...”放入单词列表中，考虑到序列可以形成多个单词的不明确子字符串的可能性（例如，“cupboard”可以是“cup”或“board”）。

算法：利用词频

迭代识别每个位置最长可能单词的简单方法在现实场景中会产生不令人满意的结果。为了克服这个限制，我们利用了一种结合词频分布的算法。

建模词频

我们假设词频遵循齐普夫定律，该定律规定概率遇到第 n 个频繁单词的概率大约为 1/(n * log(N))，其中 N 是语言中的单词总数。使用对这种关系进行编码的预先计算的成本字典，我们可以为每个潜在的候选词分配一个成本。

动态规划方法

为了确定最佳分词，我们采用动态规划。我们迭代输入字符串，为每个潜在的分割点维护一个运行成本值。在每个位置，我们从字符串末尾开始评估候选词，并选择成本最低的分割。

算法实现

提供的 Python 代码提供该算法的简明实现：

<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>

用法示例

要使用此代码，只需输入连续文本字符串，如下所示：

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

结果和评估

即使在单词词典有限的情况下，该算法也表现出了出色的性能。它成功地以高精度标记复杂文本。

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