C语言自然语言处理入门（从零开始构建中文分词算法）

为什么选择C语言做NLP？

虽然C语言不像Python那样拥有丰富的NLP库（如jieba、spaCy），但它具有以下优势：

• 执行效率高，内存占用低
• 适合部署在嵌入式设备或高性能服务器
• 帮助你深入理解字符串、指针、内存管理等核心概念

项目目标：实现最大匹配法分词

我们将采用“正向最大匹配法”（Forward Maximum Matching, FMM），这是一种基于词典的简单而有效的C语言文本分析方法。

基本思路：从句子开头开始，尝试匹配词典中最长的词；若匹配失败，则缩短长度继续尝试，直到找到匹配项或单字成词。

步骤一：准备词典

我们先定义一个简单的词典数组，包含一些常用中文词汇：

// 词典：包含常用词汇const char* dictionary[] = {    "自然语言",    "处理",    "中文",    "分词",    "算法",    "C语言",    "文本",    "分析",    "入门",    "教程"};#define DICT_SIZE (sizeof(dictionary) / sizeof(dictionary[0]))

步骤二：实现字符串查找函数

我们需要一个函数来判断某个子字符串是否在词典中：

#include <stdio.h>#include <string.h>// 判断 word 是否在词典中int in_dictionary(const char* word) {    for (int i = 0; i < DICT_SIZE; i++) {        if (strcmp(word, dictionary[i]) == 0) {            return 1; // 找到        }    }    return 0; // 未找到}

步骤三：实现正向最大匹配分词函数

设定最大词长（例如5个汉字，即15字节，因UTF-8中一个汉字占3字节），然后逐段匹配：

#define MAX_WORD_LEN 15  // 最大词长度（字节）void fmm_segment(const char* sentence) {    int len = strlen(sentence);    int i = 0;    while (i < len) {        int matched = 0;        // 从最大长度开始尝试        for (int width = MAX_WORD_LEN; width >= 3; width -= 3) { // 每次减3字节（一个汉字）            if (i + width > len) continue;            char word[16] = {0};            strncpy(word, sentence + i, width);            if (in_dictionary(word)) {                printf("%s / ", word);                i += width;                matched = 1;                break;            }        }        // 如果没匹配到，当作单字处理        if (!matched) {            char single_char[4] = {0};            strncpy(single_char, sentence + i, 3); // 取一个汉字（3字节）            printf("%s / ", single_char);            i += 3;        }    }    printf("\n");}

步骤四：主函数测试

int main() {    const char* text = "C语言自然语言处理入门教程";    printf("原文: %s\n", text);    printf("分词结果: ");    fmm_segment(text);    return 0;}

运行结果可能为：

原文: C语言自然语言处理入门教程分词结果: C语言 / 自然语言 / 处理 / 入门 / 教程 /

进阶建议

这个简易分词器只是NLP基础教程的第一步。你可以进一步：

• 加载外部词典文件（如txt）
• 支持逆向最大匹配（BMM）或双向匹配
• 加入停用词过滤、词性标注等模块
• 优化UTF-8编码处理逻辑

结语

通过本教程，你已经掌握了如何用C语言实现一个基础的中文分词器。虽然功能简单，但它为你打开了C语言自然语言处理的大门。坚持练习，你将能构建更复杂的文本分析系统！