模式匹配问题是一个经典问题，先研究一下简单的单词模式匹配问题。首先给定两个字符串，一个是单词模式字符串，另一个是目标字符串。之后检查目标字符串是否为给定的单词模式，即求目标字符串中单词出现的规律是否符合单词模式字符串中的规律。

模式匹配问题通常涉及在文本中查找特定的模式。在这个问题中，有一个单词模式字符串和一个目标字符串，需要确定目标字符串中的单词是否遵循单词模式字符串的规律。

这个问题可以通过将单词模式字符串和目标字符串分割成单词列表，然后比较这两个列表来解决。不过，这里的“规律”需要更明确的定义。如果假设单词模式字符串中的每个字符代表一个单词的类型（例如，用不同的字母代表不同类型的单词），那么可以按照以下步骤进行：

1. 定义单词模式：首先，需要定义单词模式字符串中的每个字符代表什么类型的单词。例如，'a' 可能代表名词，'b' 代表动词等。

2. 分割字符串：将目标字符串分割成单词列表。同样，如果单词模式字符串包含多个字符，也需要将其分割（尽管在这种情况下，每个字符可能已经被视为一个单独的单元）。

3. 映射和比较：然后，逐个遍历目标字符串中的单词，并根据它们在单词模式字符串中的对应位置来判断它们是否符合模式。这可能涉及到将每个目标单词映射到其对应的类型，并与单词模式字符串中的相应位置进行比较。

4. 确定匹配：如果目标字符串中的每个单词都符合单词模式字符串中相应位置的规律，那么可以说目标字符串匹配单词模式。

但是，如果定义是单词模式字符串直接表示目标字符串中单词的顺序和出现次数（即每个字符都代表一个具体的单词），那么问题就变得更简单了：

1. 分割字符串：将目标字符串和单词模式字符串都分割成单词列表。

2. 直接比较：检查目标字符串的单词列表是否与单词模式字符串的单词列表完全相同。

下面是一个简单的Python函数示例，用于检查目标字符串是否符合给定的单词模式（这里假设单词模式是一个具体的单词序列）：

def is_word_pattern_match(pattern, target):  
    # 将模式和目标字符串分割成单词列表  
    pattern_words = pattern.split()  
    target_words = target.split()  
      
    # 检查两个列表的长度是否相同  
    if len(pattern_words) != len(target_words):  
        return False  
      
    # 创建一个字典来存储已经看到的单词和它们的对应模式  
    word_to_pattern = {}  
    pattern_to_word = {}  
      
    # 逐个比较每个单词  
    for pw, tw in zip(pattern_words, target_words):  
        if pw in pattern_to_word:  
            # 如果这个模式已经有一个对应的单词，检查它是否与当前单词相同  
            if pattern_to_word[pw] != tw:  
                return False  
        else:  
            # 如果这个单词已经有一个对应的模式，检查它是否与当前模式相同  
            if tw in word_to_pattern and word_to_pattern[tw] != pw:  
                return False  
            # 否则，记录这个单词和模式的对应关系  
            word_to_pattern[tw] = pw  
            pattern_to_word[pw] = tw  
      
    # 如果所有单词都符合模式，返回True  
    return True

注意：这个函数假设pattern和target都是由空格分隔的单词序列，并且它是基于单词的一对一映射来检查模式的。如果pattern中的每个字符代表一个不同的单词类型（而不是具体的单词），则需要修改这个函数来适应那种情况。

使用哈希表来解决上述问题是一种有效的方法，因为它可以快速地查找和比较字符串。以下是一个使用Python的哈希表实现：

def is_word_pattern_match(pattern, target):  
    # 创建一个哈希表，键是模式中的单词，值是目标字符串中的单词  
    word_map = {}  
      
    # 将模式字符串分割成单词列表  
    pattern_words = pattern.split()  
      
    # 检查模式中的每个单词，并将其映射到目标字符串中的相应单词  
    for i, word in enumerate(pattern_words):  
        if word in word_map:  
            if word_map[word] != target[i]:  
                return False  
        else:  
            word_map[word] = target[i]  
      
    # 如果所有模式中的单词都成功映射到目标字符串中的相应单词，则返回True  
    return True

这个函数首先创建一个空的哈希表word_map。然后，它使用split()函数将模式字符串和目标字符串分割成单词列表。接下来，它遍历模式中的每个单词，并将其添加到哈希表中，如果该单词已经在哈希表中存在，则检查它是否与目标字符串中的相应单词匹配。如果所有模式中的单词都成功映射到目标字符串中的相应单词，则返回True。