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admin · 发表于 2019-12-27 18:28:43

我们知道自然语言处理中的单词是最小的处理单位。当你的语料库是句子智能语义处理伪原创短文本时，我们要做的第一步是分词。
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由于英语的基本单位是单词，因此分词相对容易。句子基本上由标点符号空格和单词组成，因此只需根据空格和标点符号划分单词。

中文和英文非常不同。虽然基本单位也是一个单词，但中文文本由连续的单词序列组成。单词和单词之间没有自然的分隔符，因此中文分词相对困难。

首先，重要的是模棱两可。不同的划分方式可能导致不同的含义。中文分词基本上分为两种：

基于字典的分词。优点是简单而有效。缺点是它不能很好地解决单词的歧义问题，特别是在处理新的网络流行词汇时。

基于统计的分词，通过人工标记对中文进行建模，然后训练准备好的语料库。通过计算不同阶段的出现概率，选择具有最高概率的情况作为执行分词的结果。虽然这种分词方法可以有效地避免分词引起的歧义，但它需要相当大的性能。

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