中文文本分类中的 Jieba 分词技术研究

本文深入探究了中文文本分类中的分词技术，特别关注了广泛应用的 Jieba 分词技术。Jieba 分词技术巧妙地结合了基于规则和基于统计两种方法，通过前缀词典进行词图扫描，能够快速构建一个包含多个分词路径的有向无环图。该图具有以下特点：

• 有向性： 所有路径都从第一个字开始，到最后一个字结束。
• 无环性： 节点之间不构成闭环。

基于标注语料，Jieba 分词技术利用动态规划方法找出最大概率路径，并将其作为最终的分词结果。

Jieba 分词技术提供三种模式，以满足不同应用场景的需求：

1. 精确模式： 旨在将句子最精确地切分，适用于文本分析等需要精准分词的任务。
2. 全模式： 扫描句子中所有可能的成词词语，但无法解决歧义问题。
3. 搜索引擎模式： 在精确模式的基础上，对长词进行二次切分，提高召回率，适用于构建搜索引擎倒排索引，粒度更细。

在本实验中，我们采用 Jieba 分词技术作为分词工具，通过规则和统计方法进行分词，并利用动态规划方法找出最大概率路径作为分词结果。实验结果表明，Jieba 分词技术在中文文本分类任务中表现出色，能够有效处理中文文本，实现优秀的分类效果。