NLP —— 中文分词

最新推荐文章于 2024-12-20 21:48:10 发布

Anida_qin

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分类专栏： NLP

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本文深入探讨了基于BiLSTM-CNN-CRF的中文分词技术，解释了Bilstm如何利用词间关系，CNN层如何提取局部特征，以及CRF如何通过增加约束来优化分词结果。最后介绍了维特比算法在动态规划中寻找最优路径的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

中文分词

目前主流方案

基于BiLSTM-CNN-CRF的中文分词
参考1（整个流程讲的比较好）https://www.jianshu.com/p/5fea8f42caa9
参考2（CRF理解那块讲的好）https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573

个人理解Bilstm利用词与词之间的关系
BiLSTM在学习较长句子时，可能因为模型容量问题丢弃一些重要信息，CNN层，用于提取当前词的局部特征，放在BiLSTM之前。
CRF用于增加一些约束，使得不会有两个动词连续出现（简单举例），最终会得到一系列的转移概率
最后利用维特比算法，利用动态规划的方法得到最优路径，即最优中文分词

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