場景：假設給你一篇文章。

目標：說白了，就是數學的分類。但是如何實現分類呢。下面將逐步一 一 分析與拆解。先把目標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頻率和上下文關系來進行分詞。
• 條件隨機場（CRF）：考慮了更復雜的特征和上下文信息。

3、基于機器學習的方法：

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

4. 基于深度學習的分詞方法（也更先進）：近年來，深度學習在NLP領域取得了顯著進展，基于深度學習的分詞方法也逐漸成為研究熱點。這些方法通過神經網絡模型（如循環(huán)神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM、Transformer等）學習漢字的上下文信息，進而實現分詞。

• 神經網絡方法：如循環(huán)神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）、卷積神經網絡（CNN）等，能夠自動學習文本的特征和模式。