深度学习在分词上的应用

最新推荐文章于 2025-05-30 10:29:02 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zc02051126/article/details/63263825
本文介绍了 kcws 分词工具及其 GitHub 仓库地址，并提到了一个关于命名实体识别的参考文献。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

zc02051126
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文章大纲BiLSTM+CRF分词方法BERT参考文档 神经网络模型一般分为输入层、隐层和输出层，其核心或者说深度的体现则在隐层，因此隐层的结构尤为重要，它决定了特征提取的好坏。比如我们耳熟能详的CNN、RNN等，在图像领域更多的会使用CNN，而NLP领域则更多的使用RNN。 BiLSTM+CRF分词方法 模型介绍 在介绍BiLSTM之前，先了解下RNN、LSTM、BiLSTM的关系。RNN结构可简化如下图，其具有一种重复神经网络模块（图中隐层节点A）的链式结构。每个输入对应隐层节点，隐层节点之间形成有向
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基于深度学习的分词系统 kcws.zip
07-19
这是一个基于深度学习的分词系统和语料项目。背景97.5%准确率的深度学习中文分词（字嵌入 Bi-LSTM CRF）构建安装好bazel代码构建工具，clone下来tensorflow项目代码，配置好(./configure)clone 本项目地址到tensorflow同级目录，切换到本项目代码目录，运行./configure编译后台服务bazel build //kcws/cc:seg_backend_api训练1. 关注“待字闺中”公众号 回复 kcws 获取语料下载地址2. 解压语料到一个目录3. 切换到代码目录，运行：pyton kcws/train/process_anno_file  chars_for_w2v.txt 使用word2vec 训练 chars_for_w2v (注意-binary 0),得到字嵌入结果vec.txt bazel build kcws/train:generate_training ./bazel-bin/kcws/train/generate_training vec.txt  all.txt python kcws/train/filter_sentence.py all.txt （得到train.txt , test.txt)4. 安装好tensorflow,切换到kcws代码目录，运行:python kcws/train/train_cws_lstm.py --word2vec_path vec.txt --train_data_path  --test_data_path test.txt --max_sentence_len 80 --learning_rate 0.001demohttp://45.32.100.248:9090/ 标签：kcws
基于深度学习的现代分词技术解析
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本文旨在全面介绍基于深度学习的现代分词技术，包括其基本原理、主流模型架构、实现方法和应用场景。我们将重点探讨中文分词的特殊挑战和解决方案。从传统分词方法到深度学习的演进深度学习分词的核心概念与原理主流模型架构详解实战代码示例与分析应用场景与未来展望分词(Word Segmentation)：将连续书写的文本分割成有意义的词语序列的过程序列标注(Sequence Labeling)：为序列中的每个元素分配标签的任务双向LSTM(BiLSTM)：能够同时考虑前后文信息的循环神经网络变体。
深度学习用于NLP(分词)中的论文及代码集锦
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深度学习将会变革NLP中的中文分词
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文转自ResysChina高翔，文章主要介绍了1）区分中文分词的方法；2）用深度学习的方法来解决中文分词的好处及其具体应用。 现有分词介绍 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个信息时代最重要的技术之一，简单来讲，就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中，分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言，由于词之间有空格作为
深度学习（2）：中文分词（jieba）（Tensorflow）
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快速入门使用jieba分词
深度学习项目四： 实现自己的中文分词模型，基于双向的LSTM（含数据和所需源码）
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英语分词
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package com.triggerprotein; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import
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应用结巴分词工具对某文件进行中文分词。加载自定义字典，字典里面的专有名词在分词时就不会被切割
深度学习模型的中文是否有必要分词
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汉语分词语料库
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CTB6汉语分词语料库，可以拿来做分词任务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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文章目录分词方法规则分词统计分词混合分词 分词方法 英文单词天然以空格分隔，汉语对词的构成边界很难进行界定。 中文分词方法可归纳为 规则分词 统计分词 混合分词（规则+统计） 规则分词 人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分 优点：简单高效 缺点：无法处理未录入词库的新词（未登陆词） 需要不断维护和更新词典；在切分语句时，将语句的每个字符串 与词表中的每个词 进行逐一匹配，找到则切分，找不到则不予切分。 匹配方法： 正向最大匹配（Maximum Match），简称为MM法 逆向最大匹配，简称为
深度学习下，中文分词是否还有必要？——ACL 2019论文阅读笔记
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点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要4分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：NLP太难了 公众号深度学习下，中文分词是否还有必要？原文：Is Word Segmentat...
深度学习中文分词调研
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为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
【深度学习】【NLP】如何得到一个分词器，如何训练自定义分词器：从基础到实践
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分词是将文本划分为更小的单元，如单词、子词或标记的过程。在中文分词中，这些单元通常是词汇，而在英文中，可以是单词或子词。分词是NLP的基础，它对文本的理解和处理具有关键作用。
【深度学习&NLP】数据预处理的详细说明（含数据清洗、分词、过滤停用词、实体识别、词性标注、向量化、划分数据集等详细的处理步骤以及一些常用的方法）
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可能在你做的很多实际的项目中，你经常会直接使用现有的分词工具，在这里我们就介绍一下分词工具的使用，至于完整实现一个分词的算法可能在后续的文章中会单独出一篇，内容应该比较多和细，所以在这里就不展开说了，下面我们给出一些现在用的比较多的分词工具的使用 ( 这里作者主要介绍一下中文的分词工具，英文的用的比较多的应该是NLTK )。在深度学习中，数据预处理是一个重要的步骤。NLP中的数据预处理是一个非常重要的步骤，可以帮助我们减少噪声和错误，提高数据的一致性和规范性，转换文本数据为可操作的形式，以及提高模型性能。
深度学习进阶篇-预训练模型[1]：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理；结构；技巧以及应用详解
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05-24 3990
机器无法理解文本。当我们将句子序列送入模型时，模型仅仅能看到一串字节，它无法知道一个词从哪里开始，到哪里结束，所以也不知道一个词是怎么组成的。所以，为了帮助机器理解文本，我们需要将文本分成一个个小片段然后将这些片段表示为一个向量作为模型的输入同时，我们需要将一个个小片段（token) 表示为向量，作为词嵌入矩阵， 通过在语料库上训练来优化token的表示，使其蕴含更多有用的信息，用于之后的任务。
深度学习——LLM大模型分词
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自从chatgpt出现，大模型的发展就进入了快车道，各种各样的大模型卷上天，作为一个在大模型时代的科研人，即使你不向前，也会被时代裹挟着向前，所以还是自己走快一点比较好，免得被后浪拍死在沙滩上。对于我而言，写文章更多的是对知识的总结和回顾，当然如果我的文章能够对你的学习有所帮助我也是挺开心的。这篇文章主要参考B站上的这位大神的视频以及Huggingface上的总结。
深度学习在中文分词中的应用尝试
2. 深度学习在中文分词中的应用： 深度学习的算法模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），以及最近非常热门的Transformer架构，都在中文分词任务中取得...
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