随机模式分词和字两种模型训练对比

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领域专家: 大数据技术领域

2023-01-12 21:54:26

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本文主要是对苏神的四篇分词博客的学习和总结【中文分词系列】 1. 基于AC自动机的快速分词分词中文分词主要有两种思路：查词典和字标注。机械的最大匹配法、最少词数法，以及基于有向无环图的最大概率组合，还有基于语言模型的最大概率组合。最大概率法尤其是结合了语言模型的最大概率法，能够很好地而解决歧义问题（歧义问题这里有较详细的描述漫话中文自动分词和语义识别（上）：中文分词算法）另外一个问题则是未登录词，人们也提出了基于字标注的思路（通过sbme标注字），后面详细实践一下。基于AC自动机的分词 AC自动机

随机分词与tokenizer(BPE->BBPE->Wordpiece->Unigram->sentencepiece->bytepiece)

汉语自动分词就是让计算机识别出汉语文本中的‘词’，在词与词之间自动加上空格或其他边界标记。目录一.汉语自动分词中的基本问题 1.1分词规范问题 2.2歧义切分问题 3.未登录词问题二.汉语分词方法 1.N-最短路径方法 2.基于词的n元语法模型的分词方法 3.由字构词的汉语分词方法 4.基于词感知机算法的汉语分词方法 5.基于字的生成式模型和区分式模型相结合的汉语分词方...

想象一个孩子学习语言的过程：从牙牙学语到清晰表达，第一步总是从“字”到“词”的跨越。中文作为世界上使用人数最多的语言，其分词技术如同人工智能的“语言启蒙课”——没有精准的分词，机器便无法理解“北京”是地名还是“北+京”的组合，也无法区分“结婚”与“和尚”的边界。

适用任务中文分词、词性标注、命名实体识别是自然语言理解中，基础性的工作，同时也是非常重要的工作。在很多NLP的项目中，工作开始之前都要经过这三者中的一到多项工作的处理。在深度学习中，有一种模型可以同时胜任这三种工作，而且效果还很不错--那就是biLSTM_CRF。 biLSTM，指的是双向LSTM；CRF指的是条件随机场。一些说明以命名实体识别为例，我们规定在...

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