中文NLP
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Exisfar中文NLP
中文分词
在谣言监测任务中，分词策略的选择需要结合任务特点和模型类型。以下是针对不同场景的推荐方案：
1. 基于规则/传统机器学习的方法
推荐：词语级分词
• 工具示例：
• jieba（中文分词）
• LTP（哈工大分词工具）
• HanLP（支持多任务）
• 优势：
• 保留完整词语的语义（如"疫苗"、"副作用"等关键词可直接作为特征）
• 适合与TF-IDF、TextRank等传统特征提取方法结合
• 适用场景：
• 基于关键词匹配的快速过滤
• 小规模数据集上的分类模型（如SVM、随机森林）
2. 基于深度学习/预训练模型的方法
推荐：子词切分（Subword Tokenization）
• 工具示例：
• BERT Tokenizer（WordPiece）
• GPT Tokenizer（BPE）
• SentencePiece（通用子词切分）
• 优势：
• 解决未登录词问题（如新造词"奥密克戎"会被自动拆分为子词）
• 兼容多语言混合文本（如中英文混杂的社交媒体内容）
• 更适合Transformer等现代模型架构
• 适用场景：
• 使用BERT、RoBERTa等预训练模型进行语义分析
• 处理网络新词和变体（如"新冠→新guan"的拼音变体）
3. 端到端深度学习（无需显式分词）
推荐：字符级输入或混合策略
• 方法：
• 直接以字符序列输入模型（如Char-CNN、BiLSTM）
• 结合词嵌入和字符嵌入（如ELMo风格）
• 优势：
• 避免分词错误传播
• 对非规范文本（如错别字、缩写）更鲁棒
• 适用场景：
• 短文本谣言检测（如微博、评论区）
• 处理含有大量非标准表达的UGC内容
4. 关键增强策略
无论选择哪种分词方式，建议额外加入：
- 领域词典扩展：
• 添加疫情、政治等领域的专有名词（如"辉瑞疫苗"、“群体免疫”）到分词工具词典中。 - 对抗性文本处理：
• 对拼音变体、谐音词（如"河蟹→和谐"）进行归一化。 - 多粒度特征融合：
• 同时使用字符级和词语级特征（例如：字符级CNN捕获局部模式，词语级LSTM捕获长程依赖）。
总结建议
| 场景 | 推荐分词方案 | 代表工具/模型 |
|---|---|---|
| 快速关键词匹配 | 词语级分词 | jieba + 自定义词典 |
| 深度语义分析 | 子词切分 | BERT/DeepSeek的tokenizer |
| 非规范文本处理 | 字符级输入 | Char-CNN/BiLSTM |
| 多语言混合内容 | 子词切分 | SentencePiece |
优先推荐：
• 如果使用预训练模型（如BERT、DeepSeek），直接采用其内置的tokenizer（通常是子词切分）。
• 若需高精度且资源充足，可尝试多粒度融合模型（如ACL 2022最佳论文提出的层次化表示方法）。
