【AI大数据计算原理与代码实例讲解】分词

【AI大数据计算原理与代码实例讲解】分词

关键词：

• 分词（Tokenization）
• NLP（自然语言处理）
• 大数据处理
• TensorFlow、PyTorch、Spacy
• 词嵌入（Word Embedding）

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着互联网的普及以及社交媒体、电子书、新闻报道等文本信息量的爆炸性增长，自然语言处理（NLP）技术成为了不可或缺的一部分。其中，文本处理的第一步是分词，即把连续的文本字符串分割成一系列有意义的词汇单元（tokens）。分词是NLP中的基本任务之一，对于后续的词性标注、命名实体识别、情感分析、机器翻译等任务至关重要。

1.2 研究现状

现代分词技术已经发展到了使用深度学习模型，特别是基于Transformer架构的预训练模型，如BERT、GPT系列等。这些模型能够自动学习到语言结构和上下文依赖性，从而提高分词的准确率。此外，还有基于规则的方法、统计模型（如n-gram模型）以及混合方法也在不断发展和改进。

1.3 研究意