基于词表的分词通常又分为三种:正向最大匹配、逆向最大匹配和双向最大匹配。这些方法都是基于预定义词典的,通过不同的扫描方向来切分词语。 正向最大匹配法 正向最大匹配算法(Forward Maximum Matching, FMM)指从左到右扫描文本,寻找词的最大匹配。其核心流程是:预设最大词长,从文本左端截取等长字段匹配词典,若失配则逐字右缩直至
1 中文分词概述 2 中文分词算法 二 基于词表的分词算法 1 正向最大匹配法(FMM) 2 逆向最大匹配法(BMM) 3 双向最大匹配法(Bi-MM) 三 基于统计模型的分词算法 1 基于N-gram语言模型的分词方法 2 基于HMM(隐马尔科夫模型)的分词 3 基于CRF(条件随机场)的分词方法 四 基于深度学习的端到端的分词方法 五...
中文分词算法概述: 1:非基于词典的分词(人工智能领域) 相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习,特定领域等方法,这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中,推理如何分词。在某个领域(垂直领域)分词精度较高。但是实现比较复杂。 例:比较流行的语义网:基于本体的语义检索。
中文分词算法主要分为三大类。第一类是基于字符串匹配的方法，如机械分词，通过扫描字符串并匹配词典中的词来实现分词，常结合启发式规则如“正向/反向最大匹配”和“长词优先”等来提升准确度。1.2 ▣ 基于字符串匹配的方法 机械分词方法依赖词典，通过匹配词典中的词来进行分词。这种方法简单而高效，是常见的...
综合来说,中文分词是基于词典、统计模型或深度学习的方法来识别中文文本中的词语。而自然语言处理的模型处理方式则可以分为基于规则和基于机器学习的方法。随着技术的发展和深度学习的应用,自然语言处理的模型处理方式正在不断演进和完善。 文本词组相似度和推荐算法的实现通常基于词向量模型和相似度度量的原理。
如英文“I am writing a blog”,英文词与词之间有空格进行隔开,而对应的中文“我在写博客”,所有的词连在一起,计算机能很容易的识别“blog”是一个单词,而很难知道“博”、“客”是一个词,因此对中文文本序列进行切分的过程称为“分词”。中文分词算法是自然语言处理的基础,常用于搜索引擎、广告、推荐、问答...
二、 中文分词技术分类 我们讨论的分词算法可分为三大类: 1.基于词典:基于字典、词库匹配的分词方法;(字符串匹配、机械分词法) 2.基于统计:基于词频度统计的分词方法; 3.基于规则:基于知识理解的分词方法。 第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词,如:最大匹配法、最小分词方法等。这类方法...
逆向最大匹配算法 输入语句s和词表vocab,输出分词列表。例子:输入:s=‘今天天气真不错’,vocab=[‘天气’,‘今天’,‘昨天’,‘真’,‘不错’,‘真实’,‘天天’]输出:[‘今天’,‘天气’,‘真’,‘不错’]''' defbackward_maximal_matching(s,vocab):result=[]end_pos=len(s)whileend_pos>0:found...
中文分词算法主要有以下几种：1. 正向最大匹配算法（Maximum Match Algorithm，MMA）：从左到右匹配词典中最长的词，并不断缩小待匹配文本的长度，直到将整个文本分词完毕。2. 逆向最大匹配算法（Reverse Maximum Match Algorithm，RMM）：与正向最大匹配算法相反，从右到左匹配词典中最长的词。3. 双向最大匹配算法...