4、中文分词发展简史二、中文分词方法1、最短路径分词2、n元语法分词3、由字构词分词4、循环神经网络分词5、Transformer分词三、中文分词工具1、jieba2、HanLP3、FoolNLTK四、总结1、规则 VS 统计 VS 深度2、垂直领域中文分词3、中文分词发展趋势 直接上PPT 中文分词的原理、方法与工具
Transformer分词：利用Transformer模型进行分词，基于Attention机制进行词边界的预测。工具： jieba：基于HMM模型，是一款常用的中文分词工具，支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。 HanLP：使用CRF模型，功能强大，支持多种自然语言处理任务，包括分词、词性标注等。 FoolNLTK：采用BiLSTMCRF模型，提...
中文分词原理、方法与工具 中文分词是处理中文文本的第一步，其核心是为句子中的词与词之间加上边界标记，以帮助计算机更好地理解文本。实现这一目标需要理解词、词组、句子以及语言模型等基本概念。语言模型包括短语结构语法（PSG）、n元语法模型（n-gram）、神经网络语言模型（NNLM）与Masked Language Mod...