場景：假設(shè)給你一篇文章。

目標(biāo)：說白了，就是數(shù)學(xué)的分類。但是如何實現(xiàn)分類呢。下面將逐步一 一 分析與拆解。先把目標(biāo)定好了和整體框架定好了。而不是只見樹木而不見森林。

情感分類（好評、差評，中性）

整體框架：

中文分詞：

常見的中文分詞方法：

1、基于詞典的方法：

• 正向最大匹配法：從左到右依次取詞，與詞典進行匹配，找到最長匹配的詞。
• 逆向最大匹配法：從右到左依次取詞，與詞典進行匹配。

2、基于統(tǒng)計的方法：

• 隱馬爾可夫模型（HMM）：通過統(tǒng)計詞與詞之間的出現(xiàn)頻率和上下文關(guān)系來進行分詞。
• 條件隨機場（CRF）：考慮了更復(fù)雜的特征和上下文信息。

3、基于機器學(xué)習(xí)的方法：

• 支持向量機（SVM）：將文本轉(zhuǎn)化為特征向量，通過訓(xùn)練分類器來進行分詞。
• NB模型、隨機森林模型

4. 基于深度學(xué)習(xí)的分詞方法（也更先進）：近年來，深度學(xué)習(xí)在NLP領(lǐng)域取得了顯著進展，基于深度學(xué)習(xí)的分詞方法也逐漸成為研究熱點。這些方法通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、Transformer等）學(xué)習(xí)漢字的上下文信息，進而實現(xiàn)分詞。

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，能夠自動學(xué)習(xí)文本的特征和模式。