# NLP中分词的主要作用
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个热门研究方向，而分词是NLP中不可或缺的一部分。特别是在处理中文文本时，分词的作用尤为重要，因为中文句子通常没有明显的单词边界。本文将通过一系列步骤介绍NLP中分词的主要作用和实现过程，并提供必要的代码示例。
## 整体流程
下面是分词的整体流程，包含每一步的主要内容和操作。
| 步骤 | 描述
作者：chen_h 一：词法分析分词 (Word Segmentation/Tokenization, ws): 在对文本进行处理的时候，会对文本进行一个分词的处理，下面是一个常用的词库。新词发现 (New Words Identification, nwi)：这个好理解，因为网络上总是有新的词汇出现，比如以前的’神马’这类的网络流行词汇。形态分析 (Morphological Analysis,
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2023-10-10 14:20:22
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# NLP分词的主要作用及实现流程
自然语言处理（NLP）是人工智能和计算机科学中的一个重要领域。其中，分词是理解和处理自然语言的基础步骤之一。分词的主要作用在于将一段文本分解成可处理的小单元，例如词或短语，从而为后续的处理（如文本分类、情感分析等）打下基础。
本文将为初学者详细说明NLP分词的流程，步骤，以及所需代码。
## NLP分词的流程
以下是实现NLP分词的主要步骤：
| 步骤
分词的实现分词（word segmentation） 根据输入的文本，如何进行分词呢？当然可以调用一些常用的分词工具包，例如： Jieba分词 https://github.com/fxsjy/jieba SnowNLP https://github.com/isnowfy/snownlp LTP http://www.ltp-cloud.com/ HanNLP https://github.co
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2023-12-05 12:29:14
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# NLP 分词的作用及实现
在自然语言处理（NLP）领域，分词是处理文本数据的基础步骤之一。它将连续的文本串切分为多个词语或词汇单位，以便进一步的分析和处理。本文将为您介绍分词的作用、常用的分词算法以及对应的代码示例。
## 分词的作用
1. **信息提取**：分词是信息检索和信息提取的前提，可以帮助系统理解文本的结构和含义。
2. **文本分析**：通过分词，机器可以识别出文本中的关键
原创
2024-10-18 09:30:31
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例子：“经常有意见分歧”词典：["经常","有","意见","意","见","有意见","分歧","分","歧"]
概率P(x)：{"经常":0.08,"有":0.04,"意见":0.08,"意":0.01,"见":0.005,"有意见":0.002,"分歧":0.04,"分":0.02, "歧":0.005}概率P(x)代表的是该词x在我们日常生活所见的文本中出现的概率。step1：根据词典，利
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2024-09-04 14:45:08
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python中文分词一、jieba分词1、精确模式（默认）：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；seg = jieba.cut(“这是一段中文字符”, cut_all = False)不加cut_all 为默认的精确模式2、全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，但是不能解决歧义；seg = jieba.cut(“这是一段中文字符”, cut_all = True)3、搜索引擎模式，
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2023-06-29 11:58:21
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分号是标点符号(;)，表示通常在两个主要子句之间的暂停，比逗号表示的暂停更明显。在编程中，分号符号起着至关重要的作用。它也用于显示各种编程语言(例如C，C ++，Java，JavaScript和Python)的指令终止。在本文中，让我们看看分号在不同编程语言中的作用：分号在C中的作用：1.分号是C语言中的结束语句。2.分号告诉您当前语句已终止，其后的其他语句是新语句。3.在C语言中使用分号将消除查
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2023-09-07 10:12:04
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分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用分词 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成 一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合 成词序列的过程。 中文/n 分词/n 是/v 其他/p 中文/n (信息,n) 处理/v 的 基础，搜索引擎、 机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都 需要用到分词。词性标注
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2023-07-03 13:28:03
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上一篇我们讲了N一最短路径方法、基于词的n元文法模型，本节将主要介绍由字构词方法、基于词感知机算法的汉语分词方法、基于字的生成模型和区分式模型相结合的汉语分词方法，下面我们就开始讲解由字构词的方法：由字构词方法由字构词方法的由来其实这个方法我们在前面讲解HMM和CRF时就一直在不停的在使用它，下面我们就详细的讲讲他的实现：第一篇由字构词(Character一basedTaggingZ)的分词论文发
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2024-03-14 11:49:56
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在九月初BosonNLP全面开放了分词和词性标注引擎以后，很多尤其是从事数据处理和自然语言研究的朋友在试用后很好奇，玻森如何能够做到目前的高准确率？希望这篇文章能够帮助大家理解玻森分词背后的实现原理。众所周知，中文并不像英文那样词与词之间用空格隔开，因此，在一般情况下，中文分词与词性标注往往是中文自然语言处理的第一步。一个好的分词系统是有效进行中文相关数据分析和产品开发的重要保证。玻森采用的结构化
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2024-06-20 17:20:01
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大家好，我是半虹，这篇文章来讲分词算法1 概述分词是自然语言处理领域中的基础任务，是文本预处理的重要步骤简单来说，就是将文本段落分解为基本语言单位，亦可称之为词元 ( 按照粒度的不同，可以细分为：字、词、子词等 我们知道，自然语言是十分典型的非结构化数据，机器是无法直接识别出来的通过分词，自然语言可以转化为有限的词元组合，结合词表就可以将其表示为结构化的数据这样机器才可以接收自然语言为
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2023-08-10 13:21:54
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常见的分词算法：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规则的分词方法。
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2023-06-02 10:26:23
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规则分词规则分词是一种机械分词方法，主要通过维护词典，在切分语句时将语句的每个字符串和词表中的词逐一匹配找到则切分，找不到则不切分。 具体包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向最大匹配法正向最大匹配算法描述①从左向右取待切分汉语句的m 个字符作为匹配字段， m 为机器词典中最长词条的 字符数。 ②查找机器词典并进行匹配。 若匹配成功， 则将这个匹配字段作为一个词切分出来。 若匹配不成功，则将这个
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2023-11-17 14:46:37
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nlp中文分词（jieba和pyltp）
分词是中文自然语言处理的基础。目前常用的分词算法有1.张华平博士的NShort中文分词算法。2.基于条件随机场（CRF）的中文分词算法。这两种算法的代表工具包分别是jieba分词系统和哈工大的LTP语言技术平台。下面就分别演示这两个工具的使用方法。jieba包有两个分词函数，cut和cut_for_search，后者主要为搜索引擎设计，粒
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2023-07-08 17:25:48
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NLP底层任务----分词算法简介NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句法分析和语义分析。分词是词法分析（还包括词性标注和命名实体识别）中最基本的任务，可以说既简单又复杂。说简单是因为分词的算法研究已经很成熟了，大部分的准确率都可以达到95%以上，说复杂是因为剩下的5%很难有突破，主要因为三点：粒度，不同应用对粒度的要求不一样，比如“苹果手机”可以是一个词也可以是两个词歧义，比如“下雨天
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2023-07-07 20:43:18
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导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。常用中文分词工具工具名称是否开
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2023-10-18 21:21:12
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背景最近接触到了一些NLP方面的东西，感觉还蛮有意思的，本文写一下分词技术。分词是自然语言处理的基础，如果不采用恰当的分词技术，直接将一个一个汉字输入，不仅时间复杂度会非常高，而且准确度不行。比如：“东北大学”若直接拆分，会和“北大”相关联，但其实没有意义。有没有英文分词？西方文字天然地通过空格来将句子分割成词语，因此一般不需要分词。但是东方文字往往没有天然形成的分隔符，因此需要将中文进行分词。中
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2023-08-29 12:55:42
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第一部分：分词的方法概述基于词表: 正向最大匹配法、逆向最大匹配法基于统计： 基于N-gram语言模型的分词方法基于序列标注: 基于HMM/CRF/DeepLearning的端到端的分词方法第二部分：方法简要说明正向最大匹配法：逆行向最大匹配法： 这种基于词表的方法，前提是有一个已经分的较好的词表，然后匹配。正向与逆向只是匹配的方式不同而已。这种基于词表的方法，前提是有一个已经分的较好的词表，然后
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2023-09-13 20:45:53
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分词通俗的讲就是如何将一个句子划分成词语，大多数情况下不同的划分方式会导致不同的语义。分词方法分类自动分词主要分为三个流派：规则分词、统计分词和混合分词（规则+统计）1、规则分词通过维护一个词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不与切分。属于一种机械分词方法，匹配的方式又分为正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法三种。2、统计分词通过建立统计语言模
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2023-08-31 07:18:22
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