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
AndrewHZ27 分钟前
【图像处理基石】什么是油画感？Robot2511 小时前
「华为」人形机器人赛道投资首秀！J先生x1 小时前
【IP101】图像处理进阶：从直方图均衡化到伽马变换，全面掌握图像增强技术Narutolxy4 小时前
大模型数据分析破局之路20250512浊酒南街4 小时前
TensorFlow中数据集的创建2301_787552875 小时前
console-chat-gpt开源程序是用于 AI Chat API 的 Python CLIlayneyao6 小时前
AI与自然语言处理（NLP）：从BERT到GPT的演进jndingxin7 小时前
OpenCV 的 CUDA 模块中用于将多个单通道的 GpuMat 图像合并成一个多通道的图像 函数cv::cuda::merge格林威7 小时前
Baumer工业相机堡盟工业相机的工业视觉中为什么偏爱“黑白相机”灬0灬灬0灬7 小时前
深度学习---常用优化器