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segment 高性能中文分词

opencc4j 中文繁简体转换

nlp-hanzi-similar 汉字相似度

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NLP 的分词

在自然语言处理（NLP）中，分词是指将一段文本按照一定规则分解为一个个单词或词组的过程。

这是 NLP 的基础步骤之一，尤其在中文处理里尤为关键，因为中文没有天然的空格分隔词语。

分词的必要性中文语料：与英文不同，中文中没有天然的分词标记，分词是理解文本的前提。例如，“我爱北京天安门”可以分成多个不同的词组，影响模型对文本的理解。语义分析：正确的分词可以帮助算法准确地获取文本含义，便于后续的词频统计、情感分析等任务。信息检索：分词能够提高信息检索系统的精度，比如在搜索引擎中，合理的分词可以帮助用户更好地找到相关内容。分词的难点歧义问题：如“我是中国人”，“中国人”既可以是国家名字加“人”，也可以是“中”“国人”。未登录词：在词库中不存在的词称为未登录词，比如新出现的网络词汇、人名或地名等，需要识别这些词语才能提升分词的准确度。多义性：同一个词在不同上下文中的含义可能不同，例如“苹果”既可能是水果，也可能是科技公司。分词方法

基于规则的分词：

基于统计的分词：

基于机器学习的分词：

基于深度学习的分词：

分词有哪些应用场景？

分词在自然语言处理（NLP）的多个应用场景中起着重要的作用。以下是一些主要的应用场景：

1. 文本分类2. 搜索引擎3. 信息抽取4. 机器翻译5. 对话系统和聊天机器人6. 文本摘要7. 知识图谱构建8. 推荐系统9. 舆情分析和社会媒体监控10. 语音识别