中文预处理技术综etf联接基金述

1. 导言

在自然言语处理范畴中，中文的言语特点使得其处理比较于其他言语具有更大的挑战性，如汉字的既杂乱又艰深的结构，词语的多义性、歧义性等等。因而，怎么有用地处理中文文本，广阔研讨者一直在不断探究和打破中。而中文预处理技能就是其间的一项重要技能。

2. 中文分词

中文分词是中文自然言语处理的根底，它的使命是将接连的汉字序列切分红有含义的词汇序列。中文分词技能的好坏直接影响后续自然言语处理使命的成果。常用的中文分词算法包含根据规矩、根据计算和根据深度学习等办法。

3. 实体辨认实体辨认是指在文本中找到具有特定含义的实体，如人名、地名、组织机构名等，并加以标示。实体辨认技能可认为其他自然言语处理使命带来更准确的成果。现在干流的实体辨认办法有根据规矩、根据计算和根据深度学习等办法。

4. 关键词提取

关键词提取是对一篇文本进行剖析，主动辨认出具有代表性的单词或短语，以便快速了解文本的主题和内容。关键词提取算法有根据规矩、根据计算和根据深度学习等办法。

5. 词性标示词性标示是将分好词的词汇依照它们的词性进行符号，行将相应的词性标签赋给每个词汇。词性标示技能能够协助了解和区别不同的词义，是许多自然言语处理使命的前置使命。常见的词性标示模型有隐马尔可夫模型和最大熵模型。

6. 句法剖析

句法剖析是对语句的结构进行剖析和描绘，然后推断出语句中各个部分之间的语法联系。它能够协助剖析语句的语义和逻辑联系。句法剖析算法有根据规矩、根据计算和根据深度学习等办法。

7. 情感剖析

情感剖析是对文本中所表达出来的情感进行剖析和辨认。情感剖析能够协助企业研讨商场反应和用户需求，进步运营决议计划的准确性。情感剖析技能包含根据规矩、根据计算和根据深度学习等办法。

8. 机器翻译

机器翻译是指将一种言语的文本主动翻译成其他言语的文本。中文机器翻译是自然言语处理范畴的重头戏之一，其涉及到句法剖析、词汇匹配及文本生成等多个方面。现在干流的机器翻译办法有传统的根据规矩和计算的办法，以及最近盛行的根据神经网络的办法。

9. 定论

中文预处理技能在中文自然言语处理中占有重要的位置，有用的预处理技能可认为后续的自然言语处理使命供给重要的根底和保证。虽然现在中文预处理技能已经有了很大的打破和发展，可是比较英文和其他言语还存在很大的距离和难度，有待于研讨者们作出更多的尽力和打破。