分词

NLP-中文分词中文分词根据实现特点大致可分为两个类别：基于词典的分词方法、基于统计的分词方法。__ 基于词典的分词方法 __：基于词典的分词方法首先会建立一个充分大的词典，然后依据一定的策略扫描句子，若句子中的某个子串与词典中的某个词匹配，则分词成功。常见的扫描策略有：正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配和最少词数分词。

【大模型实战篇】大模型分词算法WordPiece分词及代码示例继《大模型数据词元化处理BPE(Byte-Pair Encoding tokenization)》之后，我们针对大模型原始数据的分词处理，继续分享WordPiece分词技术【1】。

【大模型实战篇】大模型分词算法BPE(Byte-Pair Encoding tokenization)及代码示例词元化是针对自然语言处理任务的数据预处理中一个重要步骤，目的是将原始文本切分成模型可以识别和处理的词元序列。在大模型训练任务中，就是作为大模型的输入。传统的自然语言处理方法，如基于条件随机场的序列标注，主要采用基于词汇的分词方式，这与我们人类的语言认知更为契合。但是，这种分词方法在中文等语言中，可能会导致对同一输入产生不同的分词结果，从而生成包含大量低频词的庞大词表，并可能出现未登录词（OOV）的问题。因此，一些语言模型开始使用字符作为最小单位进行分词，例如，ELMo 使用了 CNN 词编码器。近年来，子

会飞的Anthony

基于Python的自然语言处理系列（34）：Huggingface 自定义分词器与数据集在自然语言处理 (NLP) 中，分词是将原始文本转换为模型可处理的数字形式的关键步骤。无论是情感分析、文本生成，还是问答系统，分词都决定了模型如何理解输入数据。Huggingface 的 transformers 库提供了多种强大的分词工具，使我们可以灵活地加载、保存和使用预训练模型的分词器。本篇文章将深入探讨 Huggingface 的分词器工作机制，包括基于词、字符和子词的分词方法。同时，我们将介绍如何处理长序列、多序列、以及使用填充 (padding) 和注意力掩码 (attention mask)

NLP Java - 中文分词

Elasticsearch进阶篇(三)：ik分词器的使用与项目应用GitHub下载地址：Releases · infinilabs/analysis-ik · GitHub

转身之后才不会

hanlp,pkuseg,jieba,cutword分词实践总结：只有jieba,cutword,baidu lac成功将色盲色弱成功分对,这两个库字典应该是最全的

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【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法（nltk、sklearn、jieba）TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。

Spring Cloud学习（九）【Elasticsearch 分布式搜索引擎01】Elasticsearch 是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。

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【小沐学NLP】Python使用NLTK库的入门教程NLTK - 自然语言工具包 - 是一套开源Python。支持自然研究和开发的模块、数据集和教程语言处理。NLTK 需要 Python 版本 3.7、3.8、3.9、3.10 或 3.11。

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