中⽂⾃然语⾔处理(Chinese NLP)
任务1：中⽂分词(Text segmentation) 中⽂分词指的是使⽤计算机⾃动对中⽂⽂本进⾏词语的切分，即像英⽂那样使得中⽂句⼦中的词之间有空格以标识。中⽂分词被认为是中⽂⾃然语⾔处理中的⼀个最基本的环节。 例： 原始句：南京市⻓江⼤桥。 分词结果1：南京 / 市⻓ / 江⼤桥 / 。 分词结果2：南京市 / ⻓江 / ⼤桥 / 。 关键词：词典（dict），正向最⼤匹配（forward maximum matching），逆向最⼤匹配（backward maximum matching）。
任务2：中⽂新词发现(New word discovery) 处理中⽂时，词典举⾜轻重，但是词典并不全⾯，⽣僻词、新词没有收录，从⽽不能被正确切分出来。新词发现可以帮助分词器识别尚未收录进词典的⽣词，以提升分词性能；亦可⽤于舆情分析，发现热点信息。 例： 原始句：王尼玛表现出⼀脸蓝瘦⾹菇的样⼦。 提取出的新词：王尼玛，蓝瘦⾹菇。 如果没有使⽤新词发现技术，对于原始句的分词结果会是： 王 / 尼 / 玛 / 表现 / 出 / ⼀脸 / 蓝 / 瘦 / ⾹菇 / 的 / 样⼦ / 。 借助新词发现技术后进⾏分词的结果： 王尼玛 / 表现 / 出 / ⼀脸 / 蓝瘦⾹菇 / 的 / 样⼦ / 。 关键词：信息熵（information entropy）。