python字典原理

⑴ python中文分词的原理你知道吗

中文分词，即 Chinese Word Segmentation，即将一个汉字序列进行切分，得到一个个单独的词。表面上看，分词其实就是那么回事，但分词效果好不好对信息检索、实验结果还是有很大影响的，同时分词的背后其实是涉及各种各样的算法的。

中文分词与英文分词有很大的不同，对英文而言，一个单词就是一个词，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，需要人为切分。根据其特点，可以把分词算法分为四大类：

基于规则的分词方法

基于统计的分词方法

基于语义的分词方法

基于理解的分词方法

下面我们对这几种方法分别进行总结。

基于规则的分词方法

这种方法又叫作机械分词方法、基于字典的分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配。若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。该方法有三个要素，即分词词典、文本扫描顺序和匹配原则。文本的扫描顺序有正向扫描、逆向扫描和双向扫描。匹配原则主要有最大匹配、最小匹配、逐词匹配和最佳匹配。

最大匹配法（MM）。基本思想是：假设自动分词词典中的最长词条所含汉字的个数为 i，则取被处理材料当前字符串序列中的前 i 个字符作为匹配字段，查找分词词典，若词典中有这样一个 i 字词，则匹配成功，匹配字段作为一个词被切分出来；若词典中找不到这样的一个 i 字词，则匹配失败，匹配字段去掉最后一个汉字，剩下的字符作为新的匹配字段，再进行匹配，如此进行下去，直到匹配成功为止。统计结果表明，该方法的错误率 为 1/169。

逆向最大匹配法（RMM）。该方法的分词过程与 MM 法相同，不同的是从句子（或文章）末尾开始处理，每次匹配不成功时去掉的是前面的一个汉字。统计结果表明，该方法的错误率为 1/245。

逐词遍历法。把词典中的词按照由长到短递减的顺序逐字搜索整个待处理的材料，一直到把全部的词切分出来为止。不论分词词典多大，被处理的材料多么小，都得把这个分词词典匹配一遍。

设立切分标志法。切分标志有自然和非自然之分。自然切分标志是指文章中出现的非文字符号，如标点符号等；非自然标志是利用词缀和不构成词的词（包 括单音词、复音节词以及象声词等）。设立切分标志法首先收集众多的切分标志，分词时先找出切分标志，把句子切分为一些较短的字段，再用 MM、RMM 或其它的方法进行细加工。这种方法并非真正意义上的分词方法，只是自动分词的一种前处理方式而已，它要额外消耗时间扫描切分标志，增加存储空间存放那些非 自然切分标志。

最佳匹配法（OM）。此法分为正向的最佳匹配法和逆向的最佳匹配法，其出发点是：在词典中按词频的大小顺序排列词条，以求缩短对分词词典的检索时 间，达到最佳效果，从而降低分词的时间复杂度，加快分词速度。实质上，这种方法也不是一种纯粹意义上的分词方法，它只是一种对分词词典的组织方式。OM 法的分词词典每条词的前面必须有指明长度的数据项，所以其空间复杂度有所增加，对提高分词精度没有影响，分词处理的时间复杂度有所降低。

此种方法优点是简单，易于实现。但缺点有很多：匹配速度慢；存在交集型和组合型歧义切分问题；词本身没有一个标准的定义，没有统一标准的词集；不同词典产生的歧义也不同；缺乏自学习的智能性。

基于统计的分词方法

该方法的主要思想：词是稳定的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻出现的概率或频率能较好地反映成词的可信度。可以对训练文本中相邻出现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们之间的互现信息。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程 度高于某一个阈值时，便可以认为此字组可能构成了一个词。该方法又称为无字典分词。

该方法所应用的主要的统计模型有：N 元文法模型（N-gram）、隐马尔可夫模型（Hiden Markov Model，HMM）、最大熵模型（ME）、条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRF）等。

在实际应用中此类分词算法一般是将其与基于词典的分词方法结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。

基于语义的分词方法

语义分词法引入了语义分析，对自然语言自身的语言信息进行更多的处理，如扩充转移网络法、知识分词语义分析法、邻接约束法、综合匹配法、后缀分词法、特征词库法、矩阵约束法、语法分析法等。

扩充转移网络法

该方法以有限状态机概念为基础。有限状态机只能识别正则语言，对有限状态机作的第一次扩充使其具有递归能力，形成递归转移网络 （RTN）。在RTN 中，弧线上的标志不仅可以是终极符（语言中的单词）或非终极符（词类），还可以调用另外的子网络名字分非终极符（如字或字串的成词条件）。这样，计算机在 运行某个子网络时，就可以调用另外的子网络，还可以递归调用。词法扩充转移网络的使用， 使分词处理和语言理解的句法处理阶段交互成为可能，并且有效地解决了汉语分词的歧义。

矩阵约束法

其基本思想是：先建立一个语法约束矩阵和一个语义约束矩阵， 其中元素分别表明具有某词性的词和具有另一词性的词相邻是否符合语法规则， 属于某语义类的词和属于另一词义类的词相邻是否符合逻辑，机器在切分时以之约束分词结果。

基于理解的分词方法

基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。目前基于理解的分词方法主要有专家系统分词法和神经网络分词法等。

专家系统分词法

从专家系统角度把分词的知识（包括常识性分词知识与消除歧义切分的启发性知识即歧义切分规则）从实现分词过程的推理机中独立出来，使知识库的维护与推理机的实现互不干扰，从而使知识库易于维护和管理。它还具有发现交集歧义字段和多义组合歧义字段的能力和一定的自学习功能。

神经网络分词法

该方法是模拟人脑并行，分布处理和建立数值计算模型工作的。它将分词知识所分散隐式的方法存入神经网络内部，通过自学习和训练修改内部权值，以达到正确的分词结果，最后给出神经网络自动分词结果，如使用 LSTM、GRU 等神经网络模型等。

神经网络专家系统集成式分词法

该方法首先启动神经网络进行分词，当神经网络对新出现的词不能给出准确切分时，激活专家系统进行分析判断，依据知识库进行推理，得出初步分析，并启动学习机制对神经网络进行训练。该方法可以较充分发挥神经网络与专家系统二者优势，进一步提高分词效率。

以上便是对分词算法的基本介绍。

⑵ python字典的特点和用处

字典的特点：

字典的每个健值的展现方式是：key:value用冒号分割；键值之间为逗号分割；整个字典用大括号｛｝将键值括起来；

键值可以是任意类型的对象；

键必须是唯一的；

键是不可变的；
字典的作用:
字典（日常生活中的字典和Python字典）旨在让你能够轻松地找到特定的单词（键），以获悉其定义（值）。

在很多情况下，使用字典都比使用列表更合适。下面是Python字典的一些用途：

表示棋盘的状态，其中每个键都是由坐标组成的元组；

存储文件修改时间，其中的键为文件名；

数字电话/地址簿。

⑶ Python中的字典是什么

字典（Dictionary）

• 字典也是Python语言中经常使用的一种数据类型。跟列表类似，字典是另外一种可存储任意类型的数据，并且字典储存的数据也是可以修改的。

• 不同于列表的是，字典每个基本元素都包括两个部分：键（key） 和 键对应的值（value）。

键和值之间用冒号(:)分割，每对元素之间用逗号(,)分割，整个字典的数据在大括号{}中，格式如下所示：

• d = {"key1" : 1, "key2" : "hi", "key3":[]}



• 在字典中，键的内容是不可重复的。键为不可变数据类型，值可以是任何数据类型。在这里，键只支持字符串类型。

• 字典最大的优势就是能在海量数据下利用“键”快速查找出想要的值，当有很多数据需要存储的时候，我们给每个值都打个标签，也就是“键”；想要调用这个值时，字典能够利用这个标签快速帮我们找到它。但是如果标签重复了，字典不知道哪个值才是对的，就会报错哦~

• 列表是根据排序来记录每项的值，但是字典是没有顺序的，所以同一字典，每次打印出的排序可能是不同的。“键”才是调用字典的关键元素。

• 字典是基础的数据类型，所以变量也可以被赋值为字典。

  

⑷ Python3的元组，字典，列表，集合有什么联系和区别

4个都是python的数据结构。
元组和列表的底层实现是一样的，本质都是把一堆东西放在一排，区别在于元祖放完后就不能改了。
你把字典理解成我们普通用的字典就可以了，而集合就是把字典的所有value都设置成None。字典和集合的底层实现原理是一样的，但初学者不必关注这个原理。集合与数学中的集合有相同性质，比如唯一性，对比字典中key的唯一性来理解一下。
比方：你遇到一个没见过的字，查查看是不是标准的汉字，这就是集合的作用，集合只关注有没有的问题；如果是标准汉字，你要看看这个字的意思，这就是字典的作用；你现在找来一个汉字，打算组成成语，然后再找几个字，向第一个汉字左右放，就是列表的作用；一旦发现一个成语，就固定不变了，字和字的排列都不能改，这就是元祖。

⑸ python字典和列表区别有哪些

列表

1.任意对象的有序集合

列表是一组任意类型的值，按照一定顺序组合而成的。

2.通过偏移读取

组成列表的值叫做元素(Elements)。每一个元素被标识一个索引，第一个索引是0，序列的功能都能实现。

3.可变长度，异构以及任意嵌套

列表中的元素可以是任意类型，甚至是列表类型，也就是说列表可以嵌套。

4.可变的序列

支持索引、切片、合并、删除等等操作，它们都是在原处进行修改列表。

5.对象引用数组

列表可以当成普通的数组，每当用到引用时，Python总是会将这个引用指向一个对象，所以程序只需处理对象的操作。当把一个对象赋给一个数据结构元素或变量名时，Python总是会存储对象的引用，而不是对象的一个拷贝。

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字典

1.通过键而不是偏移量来读取

字典就是一个关联数组，是一个通过关键字索引的对象的集合，使用键-值（key-value）进行存储，查找速度快。

2.任意对象的无序集合

字典中的项没有特定顺序，以“键”为象征。

3.可变长、异构、任意嵌套

同列表，嵌套可以包含列表和其他的字典等。

4.属于可变映射类型

因为是无序，故不能进行序列操作，但可以在远处修改，通过键映射到值。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值的对象）。

5.对象引用表

字典存储的是对象引用，不是拷贝，和列表一样。字典的key是不能变的，list不能作为key，字符串、元祖、整数等都可以。

和list比较，dict有以下几个特点：

1.查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而增加。

2.需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

1.查找和插入的时间随着元素的增加而增加。

2.占用空间小，浪费内存很少。

所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

⑹ python里面的字典有什么用

字典是另一种可变容器模型，可存储任意类型对象。

字典的每个键值 key-value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示：

d = {key1 : value1, key2 : value2 }

键一般是唯一的，必须是不可变的，如字符串，数字或元组。值不需要唯一，可以取任何数据类型。

在需要使用hash时，就需要用到字典。
比如在统计字符个数时，可以使用字典。
d = {}
for char in strs:
d[char] = d.get(char, 0) + 1

⑺ python中字典的使用方法怎么样的

字典理解如下
另一个非常有用的 Python 内建数据类型是 字典 （参见 Mapping Types — dict ）。字典在某些语言中可能称为 联合内存 （ associative memories ）或 联合数组 （ associative arrays ）。序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以 关键字 为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。如果元组中只包含字符串和数字，它可以作为关键字，如果它直接或间接的包含了可变对象，就不能当作关键字。不能用列表做关键字，因为列表可以用索引、切割或者 append() 和 extend() 等方法改变。
理解字典的最佳方式是把它看作无序的键： 值对 （key:value 对）集合，键必须是互不相同的（在同一个字典之内）。一对大括号创建一个空的字典： {} 。初始化列表时，在大括号内放置一组逗号分隔的键：值对，这也是字典输出的方式。
字典的主要操作是依据键来存储和析取值。也可以用 del 来删除键：值对（key:value）。如果你用一个已经存在的关键字存储值，以前为该关键字分配的值就会被遗忘。试图从一个不存在的键中取值会导致错误。
对一个字典执行 list(d.keys()) 将返回一个字典中所有关键字组成的无序列表（如果你想要排序，只需使用 sorted(d.keys()) ）。[2] 使用 in 关键字（指Python语法）可以检查字典中是否存在某个关键字（指字典）。

⑻ python dict怎么实现的

Python中dict对象是表明了其是一个原始的Python数据类型，按照键值对的方式存储，其中文名字翻译为字典，顾名思义其通过键名查找对应的值会有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1).dict底层实现（推荐学习：Python视频教程）
在Python2中，dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突.
所以其查找的时间复杂度会是O(1).
Dict的操作实现原理（包括插入、删除、以及缓冲池等）
首先介绍：PyDictObject对象的元素搜索策略：
有两种搜索策略，分别是lookdict和lookdict_string，lookdict_string就是lookdict在对于PyStringObject进行搜索时的特殊形式，那么通用的搜索策略lookdict的主要逻辑是：
（1）对第一个entry的查找：
a)根据hash值获得entry的索引
b)若entry处于unused态，则搜索结束；若entry所指向的key与搜索的key相同，则搜索成功
c)若当前entry处于mmy态，则设置freeslot（这里的freeslot是可以返回作为下一个立即可用的地址来存储entry）
d)检查Active态的entry，若其key所指向的值与搜索的值相同，则搜索成功
（2）对剩余的探测链中的元素的遍历查找：
a)根据所采用的探测函数，获得探测链上的下一个待检查的entry
b)检查到一个unused态的entry，表明搜索失败：
如果freeslot不为空，则返回freeslot；否则返回unused态的entry
c)检查entry的key与所搜索的key的引用是否相同，相同则搜索成功，返回entry
d)检查entry的key与所搜索的key的值是否相同，相同则搜索成功，返回entry
e)遍历过程中，发现mmy态的entry，且freeslot未设置，则设置freeslot
接下来是：PyDictObject对象的元素插入与删除的策略：
需要首先用到搜索策略，搜索成功，则直接将值进行替换，搜索失败，返回unused态或mmy态的entry，设置key、value和hash值，并且根据目前插入的元素情况进行ma_table的大小的调整（调整的依据就是装载率，根据是否大于2/3来进行调整）；删除也是类似，先计算hash值，然后搜索相应的entry，搜索成功，删除entry中维护的元素，将entry从Active态修改为mmy态

在PyDictObject的实现过程中，会用到缓冲池，在PyDictObject对象被销毁的时候，才开始接纳被缓冲的PyDictObject对象，定义的缓冲池可接纳的对象数量是80个，创建新PyDictObject对象的时候，如果缓冲池中有，则可以直接从缓冲池中取出使用
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⑼ 一直不明白python字典的key是怎么回事

python字典其实就是python的键值对集合。键也就是key，相当于一个标签，举个通俗易懂的例子，字典相当于顺风快递的仓库，每一个键值对相当于一个包裹，key就是包裹上的地址，可以让你方便地找到包裹，值即value，就是包裹里面的东西。
希望可以帮助你

⑽ python的字典有什么用

字典相当于一种广义的数组，内部可以是任意类型。键可以看成是广义的下标。字典中各项的顺序是不重要的。字典的好处是查找特别方便快捷。
PYTHON的字典，可以存放真正的字典。