自然语言处理实战项目26-NLP模型训练中前置应用之分词方法的应用，以及代码实战

已于 2024-11-14 11:03:48 修改
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分类专栏： 自然语言处理实战 文章标签： 自然语言处理 人工智能 分词 NLP
于 2024-02-29 11:27:59 首次发布
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本文详细介绍了自然语言处理（NLP）模型训练中分词方法的应用，包括基于字符串匹配、理解、统计和深度学习的方法。讨论了BERT、ChatGLM和GPT模型的分词策略，如BERT的按字分词、ChatGLM的THULAC分词器、GPT的BPE编码，并强调了分词在NLP预处理中的关键作用。

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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目26-NLP模型训练中前置应用之分词方法的应用，以及代码实战。本文详细介绍了自然语言处理（NLP）模型训练中前置应用之分词方法的应用。文章首先简要概述了NLP的概念和分词在其中的重要性。随后，文章详细介绍了四种主要的分词方法：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于深度学习的分词方法，并给出了每种方法的应用案例。文章进一步分析了分词方法在NLP模型训练中的优势和挑战，并展望了未来分词方法的发展趋势。

文章目录

一、引言

NLP概述

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。随着互联网和大数据技术的飞速发展，NLP在机器翻译、情感分析、文本分类、信息抽取等众多领域取得了显著的成果。

分词在NLP中的重要性

分词作为NLP预处理阶段的关键环节，将连续的文本序列切分成有意义的词汇单元。合理的分词方法可以提高后续任务的效果，降低计算复杂度，为NLP模型训练奠定基础。

二、分词方法概述

基于字符串匹配的分词方法

基于字符串匹配的分词方法通过构建词典，利用一定的匹配策略找出文本

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