词法分析就是利用计算机对自然语言的形态(morphology) 进行分析，判断词的结构和类别等。”简单而言，就是分词并对每个词进行分类，包括：分词、词性标注、实体识别三个任务



问答

知识图谱，类似一张表， 里面放了 姚明（人） 、妻子（属性）对应的是谁

这张表来源于网页挖掘，也是词法分析，进行对应识别



对话

词法分析得到标签，根据动作进行具体操作









对每个字打标签：B 是一个词的开始，I 是一个词的持续，通过一个公式转换成序列标注









OOV(out of vocabulary) 问题：新词，没有见过的词

将预训练模型插进来进行替换，解决OOV问题

预测有4个词，只有3个和标签标注的一样，它的准确就是 3/4

只有一个错了应该是8/9 实际比它要小，所以说以词为力度去计算是一个更严格的标准。



基于上面的评估方法得到的一个准确率和效果，MSR数据集（分词数据集）BERNIE-CRF效果最好。

最长匹配，准确率还可以，还是有很多地方在使用，高效简单













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