热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代数据分析中常用的中文分词技术是什么？
数据分析中常用的中文分词技术是什么？
2024-05-13
收藏

在数据分析中，常用的中文分词技术有很多种。下面将介绍其中几种常见的中文分词技术。

  1. 词典匹配法（最长匹配法）：这是中文分词中最基础、最常用的方法之一。它基于一个预先构建好的词典，将待分词的句子按照最长匹配原则进行切分。具体步骤如下：首先，将待分句子按照语义单元进行划分；然后，从待分句子的开头开始，按照最长匹配原则，在词典中查找与句子当前位置匹配的最长词；最后，将匹配到的词切出，并将其从句子中删除，重复以上过程直至句子被切分完毕。

  2. 基于统计模型的分词方法（如隐马尔可夫模型和条件随机场）：这些方法通过训练大量标注好的语料库，学习词语之间的概率关系，并通过概率模型来进行分词。例如，隐马尔可夫模型将分词任务转化为一个序列标注问题，利用已知的标注结果和观测到的特征，通过计算每个可能的分词结果的概率，找到概率最大的标注序列。条件随机场模型则考虑了更多的上下文信息，通过定义特征函数，并学习特征之间的权重，来预测最可能的分词结果。

  3. 基于规则的分词方法：这种方法是根据人工设定的一些规则进行分词，比如根据常见的词语前、后缀进行划分。例如，“希望明天天气好”可以根据“希望”、“明天”、“天气”、“好”进行切分。规则方法在一些特定领域的应用中效果较好，但对于复杂的语言环境和大规模数据的处理能力相对较弱。

  4. 基于深度学习的分词方法：近年来，深度学习技术的发展为中文分词带来了新的突破。例如，利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）结合字向量表示，可以将中文分词任务看作是一个序列标注问题进行建模。通过大量的标注数据和端到端的训练，深度学习模型可以自动提取特征，从而改善分词的准确性和泛化能力。

综上所述，中文分词是中文自然语言处理的基础任务之一，在数据分析中具有重要的应用价值。词典匹配法是最常见和简单的方法，而基于统计模型、规则和深度学习的方法则更加高级、准确，并且在特定场景下能够取得更好的效果。根据具体的需求和数据特征选择合适的分词技术是关键，可以提高后续数据分析和挖掘任务的效果和精度。


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

特征 深度学习 数据分析 神经网络 RNN 卷积神经网络 特征选择 泛化能力

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇数据分析中常用的文本挖掘方法有哪些？
下一篇数据分析中如何应对数据量过大的情况？
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多
Copyright © 2015-present 北京国富如荷网络科技有限公司 All Rights Reserved.
京ICP备11001960号-9   京公网安备 11010802034615号   经营许可证编号：京B2-20210330
客服在线
立即咨询