创新工场两篇论文入选顶会ACL2020,将中文分词性能刷出新高度
中文分词研究进展针对中文分词这项研究,入选论文之一《ImprovingChineseWordSegmentationwithWordhoodMemoryNetworks》提出了一个基于键-值记忆神经网络的中文分词模型。中文语言理解比较特殊,在分词时面临着两个主要难点。一是歧义问题。分词工具在切分句子时可能会出错。例如,“部分居民生活水平”,其正确的...
AI不会断句?中文分词新模型帮它进步
据介绍,中文分词的目的是在中文的字序列中插入分隔符,将其切分为词。例如,“我喜欢音乐”将被切分为“我/喜欢/音乐”。创新工场大湾区人工智能研究院执行院长宋彦分析,中文语言因其特殊性,在分词时面临着两个普遍的主要难点。一是歧义问题,由于中文存在大量歧义,一般的分词工具在切分句子时可能会出错。例如,...
NLP入门干货:手把手教你3种中文规则分词方法
中文分词是让计算机自动识别出句子中的词,然后在词间加入边界标记符。这个过程看似简单,然而实践起来要复杂得多,主要困难在于分词歧义。下面以NLP分词的经典场景为例进行说明,短语“结婚的和尚未结婚的”,应该分词为“结婚/的/和/尚未/结婚/的”,还是“结婚/的/和尚/未/结婚/的”呢?对于这个问题,机器很难处理。
中文分词最佳记录刷新了,两大模型分别解决中文分词及词性标注问题...
中文分词的SOTA中文分词目的是在中文的字序列中插入分隔符,将其切分为词。例如,“我喜欢音乐”将被切分为“我/喜欢/音乐”(“/”表示分隔符)。中文语言因其特殊性,在分词时面临着两个主要难点。一是歧义问题,由于中文存在大量歧义,一般的分词工具在切分句子时可能会出错。例如,“部分居民生活水平”,其正确的...
ACL2019 | 中文到底需不需要分词?
长期以来,中文分词(ChineseWordSegmentation,CWS)在NLP的研究中一直受到广泛关注,无论在深度学习兴起之前,还是深度学习兴起以来,对CWS的研究都从未间断。尽管从形式上看中文的“字”是最小的音义结合体,但是在现代汉语中,“词”才具有表达完整语义的功能,而大部分的“词”都是又多个“字”组合而成。因此,中文...
码书:入门中文NLP必备干货:5分钟看懂“结巴”分词(Jieba)
中文/分词/是/文本/文本处理/本处/处理/不可/不可或缺/或缺/的/一步//精确模式:中文/分词/是/文本处理/不可或缺/的/一步/!默认精确模式:搜索引擎模式:中文/分词/是/文本/本处/处理/文本处理/不可/或缺/不可或缺/的/一步/!可以看到,全模式和搜索引擎模式下,Jieba将会把分词的所有可能都打...
自然语言处理中“中文分词”技术中“自动切分”的几点理解
在中文分词是,有时输入的不单单是一句话,有可能是一整篇文章或一整段话,所以先要进行预处理,句子切分是中分分词的一个预处理阶段,主要是对输入的整篇文章或整段句子进行句子切分,一篇文章是被一些特殊的标点符号分隔的字符串,这些标点符号包括“省略号”“单引号”“单引号”“多引号”“逗号”“冒号”“感叹号”...
求同存异,共创双赢:这种中文分词方法让机器更懂中文
在中文分词上,基于神经网络的方法,往往使用“字向量+双向LSTM+CRF”模型,利用神经网络来学习特征,将传统CRF中的人工特征工程量将到最低,如下图所示,其中:字向量层(对应EmbeddingLayer)能够把离散的汉字符号转化为连续的向量表示双向LSTM网络(对应FeatureLayer)能够在考虑时序依赖关系的同时...
一文详解如何用 python 做中文分词
你的问题应该是:如何用电脑把中文文本正确拆分为一个个的单词呢?这种工作,专业术语叫做分词。在介绍分词工具及其安装之前,请确认你已经阅读过《从零开始教你用Python做词云》一文,并且按照其中的步骤做了相关的准备工作,然后再继续依照本文的介绍一步步实践。
预告:教机器人学中文:解析中文分词与其应用 | 硬创公开课
或许大家都听说过,中文是世界上最难以掌握的语言之一。做为人类,面对复杂的汉字词汇,我们都很难准确而快速的理解和掌握,对于机器更加如此。所以,作为NLP这一学科在中文环境应用中的一个重要难题,解决中文分词问题便成为让机器学习理解中文的关键。那么,中文分词究竟是一个怎样的问题?有哪些方法?如何应用?他还有怎样...