大语言模型原理基础与前沿 分词

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1. 背景介绍

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。分词作为NLP的基础任务之一，是指将自然语言文本分割成一个个独立的词语或词性单元的过程。准确的分词是后续NLP任务的基础，例如文本分类、机器翻译、问答系统等。

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LLM）的出现为NLP领域带来了革命性的变革。LLM拥有庞大的参数量和海量的训练数据，能够学习到复杂的语言模式和语义关系，在许多NLP任务上取得了显著的性能提升。

然而，LLM在分词任务上的应用还处于探索阶段。传统的基于规则或统计的词典分词方法在面对复杂句式、歧义词等场景时存在局限性。而LLM的强大能力可以帮助我们构建更灵活、更准确的自动分词模型。

2. 核心概念与联系

2.1 分词的定义和重要性

分词是将自然语言文本分割成一个个独立的词语或词性单元的过程。它为后续的NLP任务提供基础的语义单元，例如：

• 文本分类：将文本分类到不同的类别，例如情感分析、主题分类等。
• 机器翻译：