18、文本分割技术与电力系统安全评估综述

文本分割技术与电力系统安全评估综述

文本分割技术的多语言应用与趋势

在文本分析领域，除了英语，中文是被广泛研究的语言之一。这一现象体现了中文在处理过程中对分词技术的高度运用。众多研究，如 Xia 等人提出了基于粒度网络的中文文本情感分类新方法，他们先对句子进行分词，再挑选出具有情感倾向的候选词；Lan 等人则另辟蹊径，在中文情感分类中基于单个字符提取情感值，认为每个字符都蕴含着丰富的情感信息；Hong 等人将中文分词应用于信息检索过程，基于谷歌新闻语料库自动提取新词，为基于词典的中文分词系统提供支持。

除了中文，分词技术还被应用于乌尔都语、俄语、阿拉伯语、越南语、阿卡德语、印度语和南印度语等多种语言。同时，句子分割技术用于分析阿拉伯语、希腊语和马来语；主题分割技术则用于处理波兰语、中文、法语、德语和西班牙语；“行”分割技术应用于古代语言和法语。由此可见，文本分割技术在不同语言的处理和分析中呈现出广泛应用的趋势。

在文档类型方面，网页、博客和网络文档被归为同一类文档，是使用最广泛的文档类型，其次是评论和评价。分割类型可分为标签、单词、句子、主题、短语和任何信息单元。研究发现，单词是语料库中最常用的分割类型，在评论和评价中也被大量使用；网络文档在单词、主题和句子分割中都有应用，这表明包括网页、论坛和博客在内的网络文档在文本分析中占据重要地位。

通过对不同类型分割的比较，单词分割是最常用的类型。这可能是因为单词作为最小的分割单位，能够进行更详细、深入的文本分析。不同类型的文档被用作实验数据集，其中网页、博客和网络文档最为流行，其次是评论和评价，这说明在线用户和消费者的信息在表达人们的情感、观点和感受方面起着重要作用。

以下是不同语言应用的文本分割