词是自然语言中能够独立运用的最小单位，是自然语言处理的基本单位。
自动分词分析就是利用计算机对自然语言的形态进行分析，判断词的结构和类别等。
最大匹配法（Maximum Match Method）
- 正向最大匹配算法（Forward MM，FMM）
- 逆向最大匹配算法（Backward MM，BMM）
- 双向最大匹配法（Bi-directional MM）
算法流程
前向最⼤匹配算法（FMM）：
（1）待切分的汉字串 s1 ，已切分的汉字串 s2（初始为空）；
（2）如果 s1 为空串，转到（6）；
（3）从 s1 的左边复制⼀个⼦串 w 作为候选词， w 尽可能长，但不超过最⼤词长；
（4）如果在词表中能找到 w，或者 w 的长度为2（这个数值可以自己根据情况设定，通常为词表内最短的词的长度），那么，将 w 和⼀个界词标记⼀起加到 s2 的右边，并从 s1 的左边去掉 w，转 到（2）；
（5）去掉w的最后⼀个汉字，转到（4）；
（6）结束。
实例
给定词表：
['他', '是', '研究', '研究⽣', '⽣物', '物化', '化学', '⽣物化学', '的', '⼀位', '科学家', '学']
待划分句⼦：
"他是研究⽣物化学的⼀位科学家"
最⼤词长：
MaxWordLength = 8 (汉字)
划分过程
FMM划分过程：
1、考虑子串 "他是研究生物化学" ，判断其不再给定词表中，因此，删除最后一个汉字，考虑子串 "他是研究生物化"，再次判断其不再给定词表中，因此，再次删除最后一个汉字；重复这个过程，直到最后只剩一个汉字或考虑的子串在给定的词表中，通过这一轮划分，可以将 '他' 划分出来。
2、将 '他' 从待划分句子中排出，考虑子串 "是研究生物化学的"。重复（1）中的步骤，最终可以把 '是' 划分出来。
3、重复上述的步骤，可以得到最终的划分结果。
FMM划分结果：他/是/研究⽣/物化/学/的/⼀/位/科学家
BMM的原理和FMM差不多，只不过BMM是从后往前划分，如上述例子，BMM先考虑子串 "化学的一位科学家"，不再给定词表中，BMM删除的是子串的第一个汉字。
BMM划分结果：他/是/研究/⽣物化学/的/⼀位/科学家
从划分结果可以看出，FMM和BMM的划分并不同，在这个例子中显然BMM的划分更好。
代码实现
# -*- coding:utf-8 -*-
def FMM(user_dict, sentence):
""""前向最大匹配算法 FMM"""
segment_words = [] # 用于保存已经划分好的词
max_len = max([len(item) for item in user_dict]) # 获得给定的词表中最长词的长度
start = 0 # 起始划分位置，FMM从前往后划分
nums = 1 # 记录划分轮数
print("FMM:")
print("*****开始切分*****")
while start != len(sentence):
index = start + max_len # 每一轮划分考虑 index-start=max_len 长度
if index > len(sentence): # 如果当前的 index 位置超过了句子长度，则让其指向句子的最后
index = len(sentence)
for i in range(max_len):
print(sentence[start:index])
# 如果当前考虑的词在我们给定的词表中或者词的长度已经等于1，就将其加入到划分好的列表中
if (sentence[start:index] in user_dict)\
or (len(sentence[start:index]) == 1):
segment_words.append(sentence[start:index])
start = index
break
index -= 1
print('当前已切分：', segment_words)
print("————第 %d 轮结束————" % nums)
nums += 1
return segment_words
def BMM(user_dict, sentence):
""""逆向最大匹配算法 BMM"""
# 大部分代码同FMM一致，只需把start转换为end即可
segment_words = []
max_len = max([len(item) for item in user_dict])
end = len(sentence) # 起始划分位置，BMM从后往前划分
nums = 1 # 记录划分轮数
print("BMM:")
print("*****开始切分*****")
while end != 0:
index = end - max_len # 每一轮划分考虑 end-index=max_len 长度
if index < 0:
index = 0
for i in range(max_len):
print(sentence[index:end])
if (sentence[index:end] in user_dict)\
or (len(sentence[index:end]) == 1):
segment_words.append(sentence[index:end])
end = index
break
index += 1
print('当前已切分：', segment_words)
print("————第 %d 轮结束————" % nums)
nums += 1
return segment_words
if __name__ == '__main__':
user_dict = ['时间', '就', '是', '生命'] # 给定词表
sentence = "时间就是生命" # 待划分的例句
# 使用FMM划分
segment_words = FMM(user_dict, sentence)
print("最终结果：\n", segment_words)
print()
# 使用BMM划分
segment_words = BMM(user_dict, sentence)
print("最终结果：\n", segment_words[::-1]) # 由于BMM是逆向划分的，将其倒转就与例句中词的出现顺序一致了
上述代码考虑的实例：
词表：['时间', '就', '是', '生命']
例句："时间就是生命"
划分结果：
FMM:
*****开始切分*****
时间
当前已切分： ['时间']
————第 1 轮结束————
就是
就
当前已切分： ['时间', '就']
————第 2 轮结束————
是生
是
当前已切分： ['时间', '就', '是']
————第 3 轮结束————
生命
当前已切分： ['时间', '就', '是', '生命']
————第 4 轮结束————
最终结果：
['时间', '就', '是', '生命']
BMM:
*****开始切分*****
生命
当前已切分： ['生命']
————第 1 轮结束————
就是
是
当前已切分： ['生命', '是']
————第 2 轮结束————
间就
就
当前已切分： ['生命', '是', '就']
————第 3 轮结束————
时间
当前已切分： ['生命', '是', '就', '时间']
————第 4 轮结束————
最终结果：
['时间', '就', '是', '生命']
进程已结束，退出代码为 0
从这个例子可以看出，FMM和BMM的划分结果相同，我们现在将代码的词表和例句改为上述的例子：
词表：['他', '是', '研究', '研究⽣', '⽣物', '物化', '化学', '⽣物化学', '的', '⼀位', '科学家', '学']
例句："他是研究⽣物化学的⼀位科学家"
划分结果：
FMM:
*****开始切分*****
他是研究
他是研
他是
他
当前已切分： ['他']
————第 1 轮结束————
是研究⽣
是研究
是研
是
当前已切分： ['他', '是']
————第 2 轮结束————
研究⽣物
研究⽣
当前已切分： ['他', '是', '研究⽣']
————第 3 轮结束————
物化学的
物化学
物化
当前已切分： ['他', '是', '研究⽣', '物化']
————第 4 轮结束————
学的⼀位
学的⼀
学的
学
当前已切分： ['他', '是', '研究⽣', '物化', '学']
————第 5 轮结束————
的⼀位科
的⼀位
的⼀
的
当前已切分： ['他', '是', '研究⽣', '物化', '学', '的']
————第 6 轮结束————
⼀位科学
⼀位科
⼀位
当前已切分： ['他', '是', '研究⽣', '物化', '学', '的', '⼀位']
————第 7 轮结束————
科学家
当前已切分： ['他', '是', '研究⽣', '物化', '学', '的', '⼀位', '科学家']
————第 8 轮结束————
最终结果：
['他', '是', '研究⽣', '物化', '学', '的', '⼀位', '科学家']
BMM:
*****开始切分*****
位科学家
科学家
当前已切分： ['科学家']
————第 1 轮结束————
学的⼀位
的⼀位
⼀位
当前已切分： ['科学家', '⼀位']
————第 2 轮结束————
物化学的
化学的
学的
的
当前已切分： ['科学家', '⼀位', '的']
————第 3 轮结束————
⽣物化学
当前已切分： ['科学家', '⼀位', '的', '⽣物化学']
————第 4 轮结束————
他是研究
是研究
研究
当前已切分： ['科学家', '⼀位', '的', '⽣物化学', '研究']
————第 5 轮结束————
他是
是
当前已切分： ['科学家', '⼀位', '的', '⽣物化学', '研究', '是']
————第 6 轮结束————
他
当前已切分： ['科学家', '⼀位', '的', '⽣物化学', '研究', '是', '他']
————第 7 轮结束————
最终结果：
['他', '是', '研究', '⽣物化学', '的', '⼀位', '科学家']
进程已结束，退出代码为 0
FMM的划分结果：
['他', '是', '研究⽣', '物化', '学', '的', '⼀位', '科学家']
BMM的划分结果：
['他', '是', '研究', '⽣物化学', '的', '⼀位', '科学家']
可以看出两者的划分结果并不相同。