Обнаружьте наиболее вероятные слова из текста без пробелов / объединенные слова

Существуют инструменты для преобразования сборки .NET в автономный исполняемый файл или библиотеку, чтобы клиентам не требовалась рамка .NET. Это также в некоторой степени защищает ваш код от обратного проектирования - вы не можете использовать Reflector для просмотра источника .NET в собственном двоичном файле.

См., например, Remotesoft Salamander .NET Protector .

Но, это не строго C # - > native; Salamander преобразует MSIL в собственный код.

С другой стороны, существует по крайней мере один академический проект по созданию собственного компилятора C # - > с использованием LLVM, называемого LLVM #.

Иногда мы любим использовать объекты в качестве словарных ключей

Для чего стоит, кортежи недавно (2,6 +) выросли index () и count () методы

Я не знаю никакой библиотеки для него, но это не должно быть трудно реализовать базовую функциональность.

1. Получение списка слов, например, слов UNIX .
2. Поместите содержимое списка слов в трие.
3. Возьмите последовательность, которую хотите разделить, и следуйте по ее пути в трие. Каждый раз, когда вы достигаете допустимого слова, создайте новую ветвь, которая ищет слово, начиная с точки последовательности, к которой вы попали. Как только вы закончите текущую ветвь, вернитесь к той, которую вы создали, как в глубоком первом поиске.
4. Разбиение полученных списков вручную с помощью эвристики или синтаксического анализатора естественного языка.

Пример:

1. Слово: «filesaveasstring»
2. Первое допустимое слово - «file». Попробуйте сопоставить «saveas». Первое допустимое слово - «save». Попробуйте сопоставить «asstring». Первое допустимое слово - «as». Попробуйте сопоставить «string». Первое допустимое слово - «string». Соответствует до конца; поместите [файл сохранить как последовательность] в список результатов.
3. Обратная связь с соответствующей «последовательностью» - других возможностей нет. Назад к «asstring.» Первое незамеченное допустимое слово - «задница». Попробуйте сопоставить «tring». Никаких возможных совпадений. Назад к «asstring.» Никаких возможных совпадений. Возврат к «filesaveasstring».
4. Первое непосещаемое совпадение - «files». Попробуйте соответствовать «aveasstring». Первый матч - «аве». Попробуйте сопоставить «asstring» (те же результаты, что и в шагах 2/3), добавив [files ave as string] в перечислять результатов и выполните обратную трассировку к началу.
5. Попробуйте сопоставить «filesaveasstring». Без посещений. Готово.
6. Выберите наиболее вероятный из [[file save as string] [files ave as string]] с помощью эвристического или естественного синтаксического анализатора.

Если вы не делаете это для удовольствия, но на самом деле делают что-то для работы и т. Д., Мой совет должен решать это на источнике. Почему у вас есть эти строки в сочетании? Где вы взяли эти строки? Если это возможно, вставьте пробелы в источнике, откуда эти строки.

Не знаю ни одной библиотеки, которая бы это делала, но написать не так уж и сложно, если у вас есть список слов:

wordList = file('words.txt','r').read().split()
words = set( s.lower() for s in wordList )

def splitString(s):
    found = []

    def rec(stringLeft, wordsSoFar):
        if not stringLeft:
            found.append(wordsSoFar)
        for pos in xrange(1, len(stringLeft)+1):
            if stringLeft[:pos] in words:
                rec(stringLeft[pos:], wordsSoFar + [stringLeft[:pos]])

    rec(s.lower(), [])
    return found

Это вернет все возможные способы разбиения строки на заданные слова.

Example:

>>> splitString('filesaveas')
[['file', 'save', 'as'], ['files', 'ave', 'as']]

Заставьте людей решать их в виде капчи на вашем сайте :)