如何根据多语言自动选用不同的分词器

SmartCNAnalyzer能处理中英文混合体，分词效果也不错，但缺点是对其他的语言支持不好；要同时处理多语言混合体分词，这确实是个NLP难题，我的一种想法是实现一个Analyzer的Facade，实现二次分词： 首先是进行一次WhiteSpaceAnalyzer分词，然后再对分词结果来调用不同语言的分词器来分词.

如何训练模型分词器：BPE、WordPiece、ULM、SentencePiece详解 在处理自然语言处理任务时，分词粒度的选择至关重要。主要有三种级别：词级别、字符级别和子词级别。词级别直观易懂，保留了词的边界和含义，但中文等语言可能需要复杂算法；字符级别简单，减少词表大小，适合英语等，但可能会出现OOV问题；子词级...

通过简单测试，LAC在个性化分词训练上的效果显著优于现有工具，如北大分词工具pkuseg。为验证LAC的个性化分词效果，我们搜集了涵盖不同领域的分词数据集，进行了预处理，并提供给感兴趣的读者下载。通过安装与训练LAC的简洁代码，即可完成模型训练。在个性化分词评估中，我们采用了SIGHAN 2005的评估标准，以词为...

2.3 ULM则以语言模型为基础，从大词表逐渐筛选，考虑句子的多种分词可能。3. SentencePiece整合多种分词策略，可用于多语言处理，支持词表扩充和裁剪，以提升模型性能。4.1 通过词向量分布图，可以直观展示模型识字率和词向量关系。4.2 tokenizer工具提供了可视化的分词对比，帮助评估和优化分词效果。以上...

tokenizer，或称分词器，其目标是将字符序列转化为数字序列，适应模型输入。不同语言的编码方式各异，例如英语通常使用GBK，中文则需UTF-8。分词策略依据粒度有以下几种：Word-based: 每个单词分配一个ID，词汇表大小与语料相关，缺点是可能导致词义相近的词被拆分，如"cat"和"cats"。Character-based: ...

NLP分词算法总结分词算法在NLP中扮演关键角色，是基础任务之一。分词器tokenizer的选择需考虑OOV、分词粒度和歧义问题。我们可以通过两种维度理解现有方法：分词方法和粒度。分词方法划分1.1 基于词典匹配：如最大匹配算法（正向、逆向或双向）、最短路径算法，依赖词典，但易出现OOV和公共子串问题。2.1 统计...

若控件上考虑采用超框后内容换行的处理方式，则高度上也需要预留一定的空间。建议预留高度空间约是字号的1.5倍以上。这可能需要程序开发的同学找到语法的自动分词库，基于富文本在后台自动实现语言分词换行。当某个控件的文本因为字形过宽而产生超框的情况，可以采用替换文本对应字体的方式。也可以改变横排...

CRF分词，即条件随机场分词，基于训练的CRF模型和BEMS标注，主要用于新词识别，但不支持命名实体识别。极速词典分词采用词典最长分词方法，虽然速度极快，但可能牺牲一定的精度，适用于对速度有极高需求的场景。最后，繁体分词器TraditionalChineseTokenizer则特别针对繁体文本，能够直接进行分词并保留原始的繁体词语...

Hanlp：多样化的分词策略Hanlp则提供了一系列针对不同场景的分词方法，如标准分词、NLP分词、索引分词和CRF分词等。标准分词器简洁易用，NLP分词则包含更丰富的自然语言处理功能。索引分词适用于搜索引擎，而N-最短路径分词在命名实体识别上表现更优。CRF分词则以新词识别见长，但不支持自定义词典。极速词典...

而基于字的分词方法采用区分式模型(Discriminative model)假设 是观察值， 是模型。如果对 进行建模, 就是生成式模型。其基本思想是：首先建立样本的概 率密度模型，再利用模型进行推理预测。要求已知样 本无穷多或者尽可能地多。该方法一般建立在统计学 和 Bayes 理论的基础之上。• 主...