中文互联网正在加速搬运(导演剪辑版)
我们需要知道的一点是,互联网内容随时会被丢弃,这并不是所谓“中文互联网”的过错,而是自然规律的一部分。互联网是一个人为建造的生态系统,但在大多数情况下,人类依靠自然的本能反应来使用它。所以这个人造生态系统的表现,就跟自然界中的热带雨林,那种自循环的生物圈一样。总有生老病死。死亡的下一步就是腐烂。
中文互联网正在加速搬运
当他们不在中国,只能离岸观察时,得出的结论往往更离谱,离谱到像ChatGPT最近一次更新使用的分词器,排在前面的都是一些不堪入目的关键词。但是在这里,视智未来必须说一句反常识的话:这种“围墙花园”的状态,长远来看,说不定反而更有利于信息的长期保存。那些中小型网站,如果开放搜索和访问,意味着大多数情况下人们...
辞书出版有规可依——汉语辞书出版标准化助力文化强国建设
古代汉语辞书、汉语方言辞书等可根据自身特点选择适当的字形词形。词目如涉及科技术语的,应符合CY/T119(按:即《学术出版规范:科学技术名词》)的要求。”就注音规范指出:“现代汉语辞书注音应以《汉语拼音方案》《普通话异读词审音表》为依据;如需分词连写、专有名词拼音首字母大写,应符合GB/T16159...
手把手教你用Jieba做中文分词
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:中文/分词/是/文本处理/不可或缺/的/一步/!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,在全模式和搜索引擎模式下,Jieba会把分词的所有可能...
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,“...
ACL2019 | 中文到底需不需要分词?
对大部分中文NLP任务而言,我们不需要进行额外分词(一些必须进行分词的任务除外)(www.e993.com)2024年9月7日。对部分任务而言,单用“字”可以达到最佳表现,加入“词”反而可能有负作用。原因可以部分归结为“词”级别的数据稀疏问题、OOV(out-of-vocabulary)问题和过拟合问题。我们希望可以通过我们的研究抛砖引玉,对未来有关中文分词及其必要...
求同存异,共创双赢:这种中文分词方法让机器更懂中文
在中文信息处理中,分词(wordsegmentation)是一项基本技术,因为中文的词汇是紧挨着的,不像英文有一个天然的空格符可以分隔开不同的单词。虽然把一串汉字划分成一个个词对于汉语使用者来说是很简单的事情,但对机器来说却很有挑战性,所以一直以来分词都是中文信息处理领域的重要的研究问题。如今90%乃至95%...
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...
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。
英文训练AI大模型比中文更便宜,可为什么会这样?
然而,词元(tokens)是以OpenA视角里中的训练成本来定义的,不是以字符来划分。而且,英文单词间是存在空格的,对英文文本处理时可以通过空格来切分单词。然而中文词之间不存在天然地空格,并且中文词是由多个字构成的,所以对于中文文本处理之前首先要进行分词。