第七節(jié)

中文分詞原理中文分詞(ChineseWordSegmentation)是中文自然語言處理中的一個(gè)基礎(chǔ)任務(wù)，由于中文文本沒有像英文那樣的明顯的單詞分隔符，所以中文分詞的任務(wù)就是將一個(gè)漢字序列切分成一個(gè)個(gè)單獨(dú)的詞。中文分詞原理這類方法主要有最大匹配法，都是基于詞典進(jìn)行匹配的，比如正向最大匹配法是指從左向右取詞，取詞的長度與詞典中最長的詞相同，然后逐漸縮短長度，直至匹配成功。基于字符串匹配的分詞方法常見方法第七節(jié)

中文分詞原理這類方法主要有最大匹配法，都是基于詞典進(jìn)行匹配的，比如正向最大匹配法是指從左向右取詞，取詞的長度與詞典中最長的詞相同，然后逐漸縮短長度，直至匹配成功。基于字符串匹配的分詞方法常見方法這類方法包括基于N-gram模型、HMM模型等。比如HMM模型會把分詞任務(wù)當(dāng)作序列標(biāo)注問題來解決，對每個(gè)字進(jìn)行標(biāo)注，從而實(shí)現(xiàn)分詞。基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法第七節(jié)

中文分詞原理這類方法主要有最大匹配法，都是基于詞典進(jìn)行匹配的，比如正向最大匹配法是指從左向右取詞，取詞的長度與詞典中最長的詞相同，然后逐漸縮短長度，直至匹配成功。基于字符串匹配的分詞方法常見方法這類方法包括基于N-gram模型、HMM模型等。比如HMM模型會把分詞任務(wù)當(dāng)作序列標(biāo)注問題來解決，對每個(gè)字進(jìn)行標(biāo)注，從而實(shí)現(xiàn)分詞。基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法近年來，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，一些基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文分詞方法也得到了廣泛的應(yīng)用，如基于BiLSTM的序列標(biāo)注方法等。深度學(xué)習(xí)方法第七節(jié)

中文分詞原理第七節(jié)

中文分詞原理基于HMM的中文分詞原理采用隱藏馬爾科夫模型(HMM)，它是統(tǒng)計(jì)分詞方法中常用的一種，它是一種統(tǒng)計(jì)模型，用來描述一個(gè)含有未知參數(shù)的馬爾科夫過程。在中文分詞中，HMM用于解決切詞的歧義問題，通過對字進(jìn)行狀態(tài)標(biāo)注，從而達(dá)到分詞的目的。基于HMM的中文分詞原理第七節(jié)

中文分詞原理HMM模型在分詞中的應(yīng)用，通常是將分詞問題視作為一個(gè)序列標(biāo)注問題，即給出一個(gè)觀察序列(這里是字序列)，找出最可能的狀態(tài)序列(這里是每個(gè)字的狀態(tài)，如B/M/E/S，即詞首、詞中、詞尾、單字成詞)。HMM模型在分詞中的應(yīng)用第七節(jié)

中文分詞原理在分詞的過程中，HMM模型需要三個(gè)主要的參數(shù)：初始概率：即每個(gè)標(biāo)簽作為序列的起始標(biāo)簽的概率。轉(zhuǎn)移概率：即從當(dāng)前標(biāo)簽轉(zhuǎn)移到下一個(gè)標(biāo)簽的概率。發(fā)射概率：即每個(gè)標(biāo)簽生成某個(gè)觀察值(這里是字)的概率。以上的這些概率參數(shù)，都是通過對大量的已經(jīng)分好詞的語料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到的。HMM模型參數(shù)第七節(jié)

中文分詞原理在實(shí)際操作中，可以使用jieba來進(jìn)行分詞，這個(gè)工具中已經(jīng)內(nèi)置了訓(xùn)練好的模型，可以直接使用，而無需我們從頭開始訓(xùn)練模型。應(yīng)用案例importjiebasentence="我來到北京清華大學(xué)"words=jieba.cut(sentence)print(list(words))第七節(jié)

中文分詞原理代碼實(shí)現(xiàn)importjiebasentence="我來到北京清華大學(xué)"words=jieba.cut(sentence)print(list(words))第七節(jié)

中文分詞原理代碼實(shí)現(xiàn)importjiebasentence="我來到北京清華大學(xué)"words=jieba.cut(sentence)print(list(words))第七節(jié)

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中文分詞原理代碼實(shí)現(xiàn)im