Tokenización de texto sin espacio en palabras mediante algoritmos eficientes

En el ámbito del procesamiento del lenguaje natural, la capacidad de dividir un flujo continuo de caracteres en palabras significativas es crucial. Este proceso, conocido como tokenización, es particularmente desafiante cuando se trata de texto que carece de espacios o delimitadores.

Declaración de desafío

La tarea en cuestión implica dividir una cadena de entrada como "tableapplechairtablecupboard..." en una lista de palabras, teniendo en cuenta la posibilidad de subcadenas ambiguas donde una secuencia puede formar varias palabras (por ejemplo, "cupboard" puede ser "cup" o "tablero").

Algoritmo: explotar la frecuencia de las palabras

Un enfoque ingenuo de identificar iterativamente la palabra más larga posible en cada posición produce resultados insatisfactorios en escenarios del mundo real. Para superar esta limitación, aprovechamos un algoritmo que incorpora la distribución de frecuencia de palabras.

Modelado de frecuencia de palabras

Asumimos que las frecuencias de palabras siguen la ley de Zipf, que establece que la probabilidad de encontrar la enésima palabra frecuente es aproximadamente 1/(n * log(N)), donde N es el número total de palabras en el idioma. Usando un diccionario de costos precalculado que codifica esta relación, podemos asignar un costo a cada palabra candidata potencial.

Enfoque de programación dinámica

Para determinar la segmentación óptima de palabras, Emplear programación dinámica. Repetimos la cadena de entrada, manteniendo un valor de costo de funcionamiento para cada punto de división potencial. En cada posición, evaluamos las palabras candidatas comenzando desde el final de la cadena y seleccionamos la división con el costo más bajo.

Implementación del algoritmo

El código Python proporcionado ofrece una implementación concisa de este algoritmo:

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):
    ...

Ejemplo de uso

Para utilizar este código, simplemente ingrese la cadena de texto continua de la siguiente manera:

s = 'thumbgreenappleactiveassignmentweeklymetaphor'
print(infer_spaces(s))

Resultados y evaluación

Este algoritmo demuestra un rendimiento excepcional incluso con un diccionario de palabras limitado. Tokeniza exitosamente texto complejo con alta precisión.