1.執行環境
python 3.6.4
2.思路
大致思路與正向相同，可參考我的上一篇部落格。
3.程式碼實現

import codecs

#獲得分詞字典，儲存為字典形式
f1 = codecs.open('./corpus/WordList.txt', 'r', encoding='utf8')
dic = {}
while 1:
    line = f1.readline()
    if len(line) == 0:
        break
    term = line.strip() #去除字典兩側的換行符，避免最大分詞長度出錯
    dic[term] = 1
 

f1.close()

#獲得需要分詞的文字，為字串形式
f2 = codecs.open('./corpus/zoo.txt', 'r', encoding='utf8')
chars = f2.read().strip()
f2.close()

#獲得停用詞典，儲存為字典形式
f3 = codecs.open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf8')
stoplist = {}
while 1:
    line = f3.readline()
    if len(line) == 0:
        break
    term = line.strip()
    stoplist[term] = 1
 

f3.close()

#正向匹配最大分詞演算法
#遍歷分詞詞典，獲得最大分詞長度
max_chars = 0
for key in dic:
    if len(key) > max_chars:
        max_chars = len(key)

#定義一個空列表來儲存分詞結果
words = []
n = len(chars) #待分詞文字的長度
while n > 0:
    matched = 0
    #range([start,] stop[, step])，根據start與stop指定的範圍以及step設定的步長 step=-1表示去掉最後一位
    for
 
 i in range(max_chars, 0, -1): #i等於max_chars到1
        if n - i < 0: #若待分詞文字長度小於最大字典詞長，則終止迴圈
            continue
        s = chars[n - i : n] #擷取文字字串n到n+1位
        #判斷所擷取字串是否在分詞詞典和停用詞詞典內
        if s in dic:
            if s in stoplist: #判斷是否為停用詞
                words.append(s)
                matched = 1
                n = n - i
                break
            else:
                words.append(s)
                matched = 1
                n = n - i
                break
        if s in stoplist:
            words.append(s)
            matched = 1
            n = n - i
            break
    if not matched: #等於 if matched == 0
        words.append(chars[n - 1: n])
        n = n - 1
words.reverse()
#分詞結果寫入檔案
f3 = open('RMMResult.txt','w', encoding='utf8')
f3.write('/'.join('%s' %id for id in words))
f3.close()

4.執行結果
待分詞文字：zoo.txt

粉刺結果：RMMResult.txt

5.參考資料
(1)Python自然語言處理實戰 核心技術與演算法