NLP篇1

场景：假设给你一篇文章。

目标：说白了，就是数学的分类。但是如何实现分类呢。下面将逐步一 一 分析与拆解。先把目标定好了和整体框架定好了。而不是只见树木而不见森林。

情感分类（好评、差评，中性）

整体框架：

中文分词：

常见的中文分词方法：

1、基于词典的方法：

• 正向最大匹配法：从左到右依次取词，与词典进行匹配，找到最长匹配的词。
• 逆向最大匹配法：从右到左依次取词，与词典进行匹配。

2、基于统计的方法：

• 隐马尔可夫模型（HMM）：通过统计词与词之间的出现频率和上下文关系来进行分词。
• 条件随机场（CRF）：考虑了更复杂的特征和上下文信息。

3、基于机器学习的方法：

• 支持向量机（SVM）：将文本转化为特征向量，通过训练分类器来进行分词。
• NB模型、随机森林模型

4. 基于深度学习的分词方法（也更先进）：近年来，深度学习在NLP领域取得了显著进展，基于深度学习的分词方法也逐渐成为研究热点。这些方法通过神经网络模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、Transformer等）学习汉字的上下文信息，进而实现分词。

• 神经网络方法：如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等，能够自动学习文本的特征和模式。