笔灵ai写作技术浅析(二):自然语言处理
一、词法分析(Lexical Analysis)
1.1 概述
词法分析是NLP的第一步,主要任务是将连续的文本分割成有意义的单元(词或词组),并对这些单元进行标注,如词性标注(POS tagging)。词法分析的质量直接影响后续的句法分析和语义理解。
1.2 技术细节
1.分词(Tokenization)
分词是将文本分割成单独的词或符号的过程。中文分词由于缺乏明显的词边界(如空格),比英文分词更具挑战性。
- 基于词典的分词方法:使用预定义的词典,通过最大匹配算法(Maximum Matching)进行分词。
- 基于统计的分词方法:利用统计模型(如HMM、CRF)进行分词,考虑上下文信息。
- 基于深度学习的方法:使用神经网络(如BiLSTM-CRF)进行分词,能够捕捉更复杂的上下文信息。
2.词性标注(POS Tagging)
词性标注是为每个词分配一个词性标签(如名词、动词、形容词等)的过程。
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