网站优化seo中需要注意的百度的中文分词三点原理
一、百度中文分词三点原理
1. 语义分析：通过对句子的语义分析，将句子划分为最小的意义单位。
2. 利用上下文信息：根据上下文信息来调整词性和词频，从而减少歧义。
3. 结合语法规律：根据不同的句式特征来实现对句子的最优化处理。
二、百度中文分词技术
1. 核心NLP引擎——LAC(Light Automatic Chinese Word Segmentation) ：采用神经元形式表达字典特征并使用CRF(Conditional Random Field)作为决策方法,能够在大量真实数据集上实时进行中文分词;
2. 高性能加速——HMM (Hidden Markov Model): 在LAC之前加入HMM,从而大幅度减少交互时间;
3. 多颗星图——Star Graph: 针对不含正常成分的多错字情况,采用Star Graph方法进行处理;
4. 迷你字典——Mini Dictionary: 在LAC之前加入Mini Dictionary,从而减少部分非常规情况所带来的影响;
5. 深度学习——Deep Learning: 针对一般情况使用CNN/RNN/Bi-GRU+CRF/Attention+CRF 等方法进行中文分词; 6 . 未登录语计数 ——Unseen Words Counting : 在 L A C / H M M / S t a r G r a p h / D e e p L e a r n i n g 的基础上 , 添加 U n s e e n W o r d s C o u n t i n g , 进一步优化 N E P ; 7 . 多错字优化 ——Multi-Error Words Optimization : 针对多错字情况 , 添加 Multi - Error Words Optimization , 进一步优化 N E P ;
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