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采用神經(jīng)元形式表達(dá)字典特征并使用CRF(Conditional Random Field)作為決策方法,能夠在大量真實(shí)數(shù)據(jù)集上實(shí)時(shí)進(jìn)行中文分詞;一、百度中文分詞三點(diǎn)原理

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1. 語義分析：通過對(duì)句子的語義分析，將句子劃分為最小的意義單位。

2. 利用上下文信息：根據(jù)上下文信息來調(diào)整詞性和詞頻，從而減少歧義。

3. 結(jié)合語法規(guī)律：根據(jù)不同的句式特征來實(shí)現(xiàn)對(duì)句子的最優(yōu)化處理。

二、百度中文分詞技術(shù)

1. 核心NLP引擎——LAC(Light Automatic Chinese Word Segmentation) ：采用神經(jīng)元形式表達(dá)字典特征并使用CRF(Conditional Random Field)作為決策方法,能夠在大量真實(shí)數(shù)據(jù)集上實(shí)時(shí)進(jìn)行中文分詞;

2. 高性能加速——HMM (Hidden Markov Model): 在LAC之前加入HMM,從而大幅度減少交互時(shí)間;

3. 多顆星圖——Star Graph: 針對(duì)不含正常成分的多錯(cuò)字情況,采用Star Graph方法進(jìn)行處理;

4. 迷你字典——Mini Dictionary: 在LAC之前加入Mini Dictionary,從而減少部分非常規(guī)情況所帶來的影響;

5. 深度學(xué)習(xí)——Deep Learning: 針對(duì)一般情況使用CNN/RNN/Bi-GRU+CRF/Attention+CRF 等方法進(jìn)行中文分詞; 6 . 未登錄語計(jì)數(shù) ——Unseen Words Counting : 在 L A C / H M M / S t a r G r a p h / D e e p L e a r n i n g 的基礎(chǔ)上 , 添加 U n s e e n W o r d s C o u n t i n g , 進(jìn)一步優(yōu)化 N E P ; 7 . 多錯(cuò)字優(yōu)化 ——Multi-Error Words Optimization : 針對(duì)多錯(cuò)字情況 , 添加 Multi - Error Words Optimization , 進(jìn)一步優(yōu)化 N E P ;

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