无论是如今爆火的LLMs（Large Language Models）技术，还是传统的NLP技术，分词环节都是至关重要的一步。为了更好地了解中文自然语言处理的关键环节，今天我想和大家分享分词技术---基于词图的机械分词法。
本文主要围绕中文分词为主进行讲解，我会从分词定义及原因，分词的应用场景，分词的难点，什么是语言模型，马尔科夫假设，基于词图的分词方法这几个方面来书写这篇文章。
完整文章: 点击查看原文
相关推荐
雪球小梦8 分钟前
OpenAI掌舵人解读OpenAI新进展：迈向超级智能。XianxinMao17 分钟前
GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新徐礼昭｜商派软件市场负责人18 分钟前
支持各大平台账单处理，支持复杂业财数据的精细化对账｜商派OMS取个名字真难呐30 分钟前
21、Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现新加坡内哥谈技术1 小时前
CES 2025 NVIDIA Project DIGITS 与更多突破性发布全解析泡芙萝莉酱1 小时前
省级-农业科技创新（农业科技专利）数据（2010-2022年）-社科数据gs801401 小时前
Megatron：深度学习中的高性能模型架构远洋录1 小时前
Vue 开发者的 React 实战指南：性能优化篇whaosoft-1432 小时前
51c自动驾驶~合集46纪伊路上盛名在2 小时前
R、python all in one jupyter