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
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