深度学习NLP篇—基于词图的机械分词

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
Bruce_Liuxiaowei5 小时前
从零到可运行:基于 Vue3 + FastAPI + DeepSeek-V3 的 AI 英语单词学习系统全栈实战
人工智能·python·学习·fastapi·全栈·智能体
kaixin_啊啊5 小时前
香精近红外总体步骤概览
人工智能·matlab·近红外
u0103055275 小时前
昇腾Model-Agent端云协同架构解析
人工智能
IT爱学堂5 小时前
尚硅谷Java+AI大模型应用开发革新版本 2025年3月
java·开发语言·人工智能
W_326005 小时前
Python-OpenCV图像像素与通道:通道拆分合并、深浅拷贝
图像处理·人工智能·python·opencv·机器学习
CIO_Alliance5 小时前
AI基础系列(1)| 向量、矩阵、张量在AI中分别扮演什么角色?
大数据·人工智能·线性代数·ai·矩阵·企业cio联盟·企业级ai化转型
通问AI5 小时前
人形机器人量产技术笔记:从5500台出货看规模化路径
人工智能
无凭6 小时前
字节Agent框架 DeerFlow 的可观测性(二):运行中的中间事件是怎样到达前端的?
人工智能
doitnow20006 小时前
2026淘宝运营机构课程体系怎么比较?
大数据·人工智能
网渡科技6 小时前
大模型推理成本优化实战:vLLM 与 KV Cache 调优指南
人工智能