中文分词面试技巧：中文分词的作用
huangp1489时间2024-03-03 07:21:06分类面试技巧浏览32
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现在分词的翻译技巧
1、现在分词翻译为“正在……的”或“……的”形式，过去分词翻译为“已经……的”形式。例如：She was dancing in the room. （她正在屋子里跳舞。）；The book written by him is interesting. （他写的书很有趣。
2、【现在分词】通常修饰「事物」，翻译成「令人~的」。
3、分析：我们做翻译首先要找出句子主干，“做秘书是一份非常复杂的工作”，剩余的定语修饰工作，定语很长，而且其中含有动词，因此要后置该定语，最佳且容易的方式是定语从句。
4、动词的-ing形式包括现在分词和动名词两种形式。他们的句***能如下：从上表可以看出：动词的-ing形式如果作句子的主语或者宾语时，应该是动名词形式；如果作补语或者状语时，应该是现在分词形式。
情感分析文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判...
文本分析的三种方法是：词频统计、情感分析和主题建模。词频统计的解析 词频统计是文本分析中最基本的方法之一。它通过计算每个单词在文本中出现的频率来揭示文本的特征和重要信息。
包括字符匹配法、统计法以及理解法，其中字符匹配法和统计法比较流行且可以取到相对不错的效果，而理解法则相对比较复杂高级，但是我认为这才是真正解决中文分词任务的根本算法。
与其他的人工智能技术相比，情感分析（Sentiment Analysis）显得有些特殊，因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测，但情感分析则带有强烈的个人主观因素。
文本情感分析，即 Sentiment Analysis（SA），又称意见挖掘或情绪倾向性分析。 针对通用场景下带有主观描述的中文文本，自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度，情感极性分为积极、消极、中性等。
形象，直观达意 汉字是象形文字，其显著的特点是字形和字义的联系非常密切，具有明显的直观性和表意性。
词性标注： 在分词后判断词性（动词、名词、形容词、副词…），在使用jieba分词的时候设置参数就能获取。 文本分类的核心都是如何从文本中抽取出能够体现文本特点的关键特征，抓取特征到类别之间的映射。
百度中文分词如何分词
百度的中文分词是将一个汉语句子切分成一个个的单独的词，然后按照一定的规则重新组合成一个序列的过程，简称中文切词。
还有 NLPIR汉语分词系统 ，主要功能包括中文分词；英文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；关键词提取；支持用户专业词典与微博分析。
中文分词是百度算法的核心要素。按中文语法习惯，三个字（含三个字）以下的文字符是独立精准的词汇，没有重组的必要，所以百度对三个字（含三个字）以下的文字符不考虑细分。
就是把一个词从左至右来分词。举个例子：”不知道你在说什么”这句话***用正向最大匹配法是如何分的呢？“不知道，你，在，说什么”。
百度组词的方式主要有以下几种：字符串匹配的分词方法 （1）.正向最大匹配法 不知道，你，在，说什么”（2）.反向最大匹配法 不，知道，你在，说，什么”（3）.就是最短路径分词法。
中文分词的主要方法 现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
如何使用nltk进行中文分词
1、中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。严重推荐结巴分词，非常好用）。
2、python做中文分词处理主要有以下几种：结巴分词、NLTK、THULAC fxsjy/jieba 结巴的标语是：做最好的 Python 中文分词组件，或许从现在来看它没做到最好，但是已经做到了使用的人最多。
3、nltk.download（maxent_ne_chunker）nltk.download（words）```这些命令将下载必要的数据包，以便帕罗斯基可以正常工作。使用帕罗斯基进行词性标注 词性标注是将每个单词与其词性进行匹配的过程。
4、Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法： 使用Python的自然语言处理（NLP）库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。
5、Nltk是python下处理语言的主要工具包，可以实现去除停用词、词性标注以及分词和分句等。安装nltk，写python一般使用的是集成环境EPD，其中有包管理，可以在线进行安装。如果不是集成环境，可以通过pip install nltk安装。
6、以上使用了langid先判断语句是否是中文，然后使用jieba进行分词。 在功能上，jieba分词支持全切分模式，精确模式和搜索引擎模式。 全切分：输出所有分词。 精确：概率上的最佳分词。 所有引擎模式：对精确切分后的长句再进行分词。
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