词语划分

2025-08-25 16:43:03

行业：人工智能、大数据

载体：算法模型

技术：Python

业务和功能介绍

早期依赖 “词典匹配” 分词（仅能识别词典内词语），对新词（如网络热词、行业术语）、歧义句（如 “乒乓球拍卖完了”）适配性差；人工辅助分词成本高，难以应对实时文本（如直播弹幕、实时新闻）处理场景，需技术化方案解决。
替代人工分词，支持每秒数万条文本处理（远超人工日均不足万条的效率），可批量处理金融舆情、电商评论、政务公文等非结构化文本，降低人力成本，满足各行业数字化场景下的高效文本处理需求

项目实现

依托 “并行计算 + 模型轻量化”：采用分布式计算框架（如 Spark），将海量文本拆分多批次并行处理；对深度学习模型进行轻量化优化（如模型蒸馏、参数量化），降低计算资源消耗，同时搭配 GPU/TPU 硬件加速，实现每秒数万条文本的处理效率，替代人工完成批量分词。
新词与歧义适配功能实现

示例图片视频

许炑

30天前活跃

方向：后端-Python、设计师或建模-UI设计师、

交付率：100.00%

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