Campos de aplicación de la tecnología de segmentación de palabras:
1.
En la era de la explosión de la información, la tecnología de clasificación de textos puede procesar eficientemente grandes cantidades de información. La tecnología de segmentación de palabras juega un papel vital en la clasificación de textos. Antes de clasificar el texto, es necesario segmentarlo en palabras o frases y luego clasificarlo mediante aprendizaje automático o aprendizaje profundo.
2. Análisis de sentimiento.
El análisis de sentimientos es una tarea importante en el procesamiento del lenguaje natural, que puede analizar la polaridad emocional (como positiva o negativa) contenida en el texto. La tecnología de segmentación de palabras también juega un papel crucial en el análisis de sentimientos. Al segmentar el texto, se pueden extraer rápidamente las palabras clave del texto y se puede analizar la polaridad emocional expresada por estas palabras clave.
3. Traducción automática.
La traducción automática puede traducir automáticamente texto de un idioma a otro. La tecnología de segmentación de palabras también juega un papel importante en la traducción automática. En la traducción automática, las oraciones en el idioma de origen deben segmentarse en palabras o frases y luego convertirse al idioma de destino mediante un modelo de traducción.
Principios de la tecnología de segmentación de palabras:
1. Método de segmentación de palabras mediante coincidencia de cadenas.
Los métodos de segmentación de palabras para la coincidencia de cadenas se pueden dividir en tres tipos. 1. El método de coincidencia máxima directa es dividir una palabra de izquierda a derecha. 2. Utilice el método de coincidencia máxima inversa "No sé de qué estás hablando" para dividir los párrafos anteriores. El tercero es el método de segmentación de palabras por el camino más corto. En otras palabras, la cantidad de palabras que deben eliminarse de un párrafo es la mínima.
2. Segmentación de significados de palabras y coincidencia máxima bidireccional.
La segmentación del significado de las palabras consiste en analizar la sintaxis y la semántica, y utilizar información sintáctica y semántica para procesar la ambigüedad para segmentar palabras. Sin embargo, este método de segmentación de palabras aún no está maduro y se encuentra en la etapa de prueba. El método de coincidencia máxima bidireccional significa que se considera que la combinación de las dos palabras clave antes y después tiene poca diferencia en viscosidad, y los resultados de la búsqueda también incluyen estos dos grupos de palabras.
3. Segmentación estadística de palabras.
La segmentación estadística de palabras consiste en encontrar dos palabras adyacentes que aparecen con mayor frecuencia según las estadísticas de frases, por lo que esta palabra es muy importante. Puede usarse como delimitador en una cadena proporcionada por el usuario, dividiendo así palabras. Por ejemplo, "mucho, aquí, esto, allá", etc. Estas palabras aparecen con más frecuencia, por lo que están separadas de estas palabras.