问个与正向最长匹配算法和思路有关的问题。

[ShikiSuen]

小弟打算用纯 Swift 写一个基于「正向最长匹配」的繁简转换模组，是包含用词转换的那种。但小弟对此尚无任何经验。看 OpenCC 的 C++ 一堆 Dependency 有些臃肿的样子，用 Swift 照着全重写一遍可能会牛鼎烹鸡。假设说 Swift 有现成的 NLTokenizer 的话，有没有相关的设计范例？不一定非得是 Swift ，小弟就是想知道该怎么将一个 Tokenizer 用在这种场合。欢迎赐教。

import NaturalLanguage

let text = """
八月中秋山林涼，風吹大地草枝擺。
甘霖老母趕羚羊，來年羊毛超級賣。
草枝擺啊趕羚羊，趕羚羊啊草枝擺。
庭院織芭為君開，都蘭山曉金棘擺。
天搖地動舟渡嵐，嗚呼甘霖老跡埋。
金棘擺啊老跡埋，老跡埋啊金棘擺。
"""

let tokenizer = NLTokenizer(unit: .word)
tokenizer.string = text
tokenizer.setLanguage(NLLanguage.traditionalChinese)

tokenizer.enumerateTokens(in: text.startIndex..<text.endIndex) { tokenRange, _ in
    print(text[tokenRange])
    return true
}