统计分词法是一种基于概率统计的分词算法,通过建立语料库和统计词语之间的概率关系来进行分词。常见的统计分词方法包括隐马尔可夫模型(HMM)和条件随机场(CRF)等。 优势: 较强的泛化能力:统计分词法能够通过大规模语料库学习到词语之间的概率关系,具有较强的泛化能力。 对未登录词较为敏感:相比于最大匹配法,统计分词...
Unigram 分词算法 工作原理: Unigram分词算法是一种基于语言模型的分词方法。它从一个大的词汇表开始,该词汇表包含大量的子词候选,并通过迭代地移除概率最低的子词来优化词汇表。 初始化:构建一个初始大词汇表,包含所有可能的子词(通常从单字母到整个单词的所有可能组合)。 估计:计算每个子词的出现概率。这通常通...
二、中文分词 三、英文分词 四、多语言分词框架 五、BPE 分词算法 六、WordPiece 分词算法 七、Unigram 分词算法 八、随机分词 九、总结 十、引用 一、前言 在自然语言处理领域, 词语 和句子 的划分一直是一大难题。句子 是模型输入的最小单元, 而 词语 则是模型处理的最小单元。 在目前 Transformer + 大语言...
然而,众所周知,预训练模型太大了,过于消耗计算资源,如果要对海量的文本进行分词,哪怕用上8卡的32G Tesla V100都会显得力不从心,因此一种解决方案就是,将预训练模型中的分词知识通过知识蒸馏(Knowledge Distillation)来迁移到小模型(比如LSTM、GRU)上。近期Jieba分词器中就上线了这么一个用这种方法得到的先进分词模...
1、基于字符串匹配到分词算法 这一种方法依赖于预先构建的词库,主要通过匹配来实现分词。它主要有两种方式:(1)、正向最大匹配法:简单点说,就是从左向右进行扫描,找到最长的匹配词组。(2)、逆向最大匹配法:逆向最大匹配与正向匹配相反,逆向匹配是从右向左进行。然而,这两种方法都有各自的优势,但可能也...
分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。1、基于字符串匹配的分词方法是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配。实际生活中,某个词语的出现可能与之前若干个词有关。因此,假设文本中的每个词wi和前面N-1个词有关:P(wi|w1,w2...wi-1)=P(wi|wi-N+1,...
一、正向最大匹配算法 二、逆向最大匹配算法 三、双向最大匹配算法 正文 中文分词算法一般分为三类: 1.基于词表的分词算法 正向最大匹配算法FMM 逆向最大匹配算法BMM 双向最大匹配算法BM 2.基于统计模型的分词算法:基于N-gram语言模型的分词算法 3.基于序列标注的分词算法 基于HMM 基于CRF 基于深度学习的端到端...
在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类, 在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法。在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实...
HMM分词-以jieba为例 判别式模型分词算法: 神经网络分词算法: 总结 分词算法根据其核心思想主要分为两种, 第一种是基于字典的分词,先把句子按照字典切分成词,再寻找词的最佳组合方式; 第二种是基于字的分词,即由字构词,先把句子分成一个个字,再将字组合成词,寻找最优的切分策略,同时也可以转化成序列标注问题。