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06.l定义中文分词是将连续的中文文本按照一定的规则分割成有意义的词或词组的过程l作用中文分词可以提高文本处理的效率,提高文本理解的准确性,为后续的文本处理和信息检索提供基础l分词方法常见的分词方法有基于词典的分词、基于统计的分词和基于深度学习的分词等l应用领域中文分词广泛应用于自然语言处理、信息检索、机器翻译等领域1980年代中文分词研究开始兴起1990年代基于规则的分词方法成为主流2000年代基于统计的分词方法逐渐兴起2010年代深度学习技术在中文分词领域得到应用2020年代中文分词技术不断进步,应用领域不断扩大规则定义根据一规则类型包括词规则应用在分词规则优化通过不过程中,根据规则定的规则对中文文典匹配、词性标注、断优化规则,提高对文本进行切分和本进行分词词频统计等分词准确性和效率组合基于统计的分统计语言模型词频信息统基于统计的分词方法通过词方法优点利用概率模型,计词在文本中统计语言模型速度快,准确计算词在文本的出现频率,和词频信息,率高,适用于中的出现概率用于判断词的对中文文本进大规模文本处重要性行分词理深度学习模型训练数据大训练目标预模型优化使用应用在自然语交叉验证、正则言处理、信息检如LSTM、CNN等规模中文文本测下一个词的化等方法优化模索等领域有广泛数据概率型应用优点速度快,效率高缺点准确性较低,容易出现歧义原理从句子中找出最长的应用场景适用于对分词准词,然后进行匹配确性要求不高的场景l原理通过计算最短路径来找到分词结果l特点速度快,准确率高l应用场景适用于大规模文本分词l局限性对于长文本和复杂文本效果不佳l基本思想将待分词的文本与词典中的词进行匹配,找出所有可能的匹配结果l匹配过程从左到右和从右到左两个方向进行匹配,选择匹配度最高的结果l优点速度快,准确率高l缺点需要预先建立词典,词典的规模和准确性对分词效果有较大影响模型介绍条件模型特点条件模型应用条件模型优化条件随机场模型是一随机场模型具有随机场模型在中随机场模型可以种基于概率图模通过调整模型参较强的学习能力文分词、命名实型的自然语言处数、引入外部知和泛化能力,能体识别、情感分理技术,用于中识等方式进行优够处理复杂的自析等领域有着广文分词、命名实化,以提高模型然语言数据泛的应用体识别等任务的性能定义预测结重要性评估计算方法预影响因素分果与实际结果分词效果的重测正确的词数词算法、训练相符的比例要指标除以总词数数据、测试数据等定义召回率是计算公式召回重要性召回率是提高方法可以衡量模型性能的重指在预测结果中,率=正确预测通过调整模型参要指标之一,对于实际为正例的样的正例数/实数、增加训练数某些应用场景(如本被正确预测为际正例总数据、使用更复杂医疗诊断、安全检正例的比例测等),召回率可的模型等方式来能比准确率更重要提高召回率F1值是衡量中文分词效果的重要指标之一F1值计算公式F1=2*Precision*Recall/Precision+RecallPrecision准确率,表示预测正确的词数占总预测词数的比例Recall召回率,表示预测正确的词数占总实际词数的比例F1值越高,表示中文分词的效果越好召回率衡量分准确率衡量分F1值综合考虑速度衡量分词词系统对文本中词系统对文本中召回率和准确率,系统处理文本的实际存在的词的实际存在的词的用于评估分词系速度,通常以每识别能力正确识别能力统的整体性能秒处理的文本数量为单位搜索结果优化通过分词技术提高搜索结果的准确性和相关性关键词提取从大量文本中提取关键词,提高搜索效率语义分析理解用户搜索意图,提供更精准的搜索结果自动补全根据用户输入的关键词,自动推荐相关搜索词,提高用户体验情感分析分析文本中的情感倾向,如正面、负面、中立等机器翻译将一种语言的文本翻译成另一种语言信息检索从大量文本中快速找到与查询相关的信息自动摘要自动提取文本中的关键信息,生成摘要语音识别将语音转换为文本聊天机器人通过自然语言处理技术实现人机交互自动翻译将中文文本自动翻译成其他语言辅助翻译帮助译者提高翻译效率和质量跨语言交流促进不同语言之间的交流和理解信息检索提高信息检索的准确性和效率情感分析分析文本中的情机器翻译提高翻译的准确感倾向和强度性和流畅性搜索引擎优化提高搜索结语音识别提高语音识别的果的准确性和效率准确性和速度深度学习技术在深度学习在中文深度学习在中文深度学习在中文中文分词中的应分词中的优势分词中的挑战分词中的未来发用展趋势融合方式将中融合优势提高融合挑战需要融合前景随着文分词与其他自自然语言处理任解决中文分词与人工智能技术的不断发展,中文然语言处理任务务的准确性和效其他自然语言处分词与其他自然相结合,如情感率理任务之间的协语言处理任务的分析、机器翻译同问题融合将越来越广等泛和深入l标准化建立统一的分词标准,提高分词准确性和效率l开源化开放源代码,促进分词技术的共享和交流l智能化结合人工智能技术,提高分词技术的智能化水平l跨领域应用分词技术在自然语言处理、信息检索等领域的应用将更加广泛。