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分词 相似度分析,SPSS相似度分析

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分词的过程被视为一个分词问题 。自然语言处理——7.5自动分词基本算法有词典切分/基于规则的方法无词典切分/统计方法——词典切分 ， 机械切分假设句子:，一个单词:是词典中最长单词的字数，计算机如何理解事物的相关性——判断文档的相似性在生活中，我们经常会比较两个事物的相关性，这也可以称为相似性 。

1、自然语言处理——7.5自动 分词基本算法有词典切分的基于规则的方法/无词典切分的基于规则的方法/统计方法-词典切分、机械切分、假设句: ， 一个单词:词典中最长单词的字数 。设置要分段的字符串，其中是单个单词和字符串的长度 。建立一个有节点数的分段有向无环图 ， 每个节点的编号依次为 。求最短路径:贪心法还是简单展开法 。把输入的字符串(句子)作为输入；分割后的词串就是状态的输出，也就是观察序列 。

分词的过程被视为一个分词问题 。这种方法认为，每个词在构造一个具体的词时 ， 都占有一个确定的构词位置(即词的位置) 。假设每个词只有四个词位:前缀(b)、中间词(m)、后缀(e)和单个词(s)，那么每个词都属于一个特定的词位 。这种方法的重要优点是可以平衡地对待同义词库和未登录词的识别，文本中的同义词库和未登录词都是通过统一的词标注过程实现的 。

2、基于Gensim的文本相似度计算【分词 相似度分析,SPSS相似度分析】Gensim是Python的自然语言处理库，使用了TFI DF ($ TERM频率——逆文档频率)、LatentDirichletAllocation (LDA)、Latent Semantic分析(Latent Semantic can alysis ， LSA)或RandomProjections (LSA)等算法 。

此外，Gensim还实现了word2vec功能 ， 可以将单词转化为单词向量 。语料库是一组原始文本，用于无监督地训练文本主题的隐藏结构 。不需要手动标记语料库中的附加信息 。在Gensim中，语料库通常是一个迭代对象(比如一个列表) 。每次迭代返回一个稀疏向量，可用于表达文本对象 。向量是一组文本特征的列表 。

3、计算机如何理解事物的相关性-文档的相似度判断在生活中，我们经常会比较两个事物之间的相关性，也可以称之为相似性 。人类可以很容易地根据自己的经验判断两个事物是否相似或者有多相似 。那么计算机如何做出这样的判断呢？众所周知，计算机没有思维，它只能理解数字 。所以，要想让计算机理解我们现实世界中的事物，首先要把现实事物转换成数字 。空间向量模型假设一切事物都可以转化为n维空间中的一个点，称为向量，然后通过计算向量之间的距离或夹角来判断向量之间的相关性 ， 进而判断事物之间的相关性 。

矢量是相对于标量而言的，标量只是一个单一的数字 ， 没有方向性 。向量也叫向量，由一组数字组成，具有方向性 。比如下图中向量用X表示，其中n表示向量的维数:两个向量对应的两点之间的距离就是向量的距离，距离可以描述向量空间中不同向量之间的差异 ， 也就是真实事物之间的差异 。计算距离常用的方法有四种:欧氏距离是最常用的一种 ， 下面介绍 。

4、浅谈中文 分词与自然语言处理最近出于兴趣和需要 ， 又复习了一遍中文分词技术 。期间得到了一些经验和对自然语言处理的一些粗浅看法 。我在这里简单分享一下 。首先中文分词_百度百科简单介绍一下主要的分词算法及其对应的优缺点，包括字符匹配法、统计法和理解法 。其中字符匹配法和统计法比较流行，能取得相对较好的效果，而理解法相对复杂和先进，但我认为这才是真正解决中文的方法 。
其实这些平台算法的差距并不是太大 。分词的准确率基本在80%以上，但在98%以下(此处为胡诌字数)，在一些要求不那么严格的应用场景下基本足够了，只要选择一个在自己的业务场景下表现最好的，在我看来，对于中文分词的任务来说，最关键最核心的不是算法模型 。这些都不是所谓的瓶颈，最重要的是高质量大规模的词典 。

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