中文分词是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，旨在将连续的中文文本分割成有意义的词语。以下是关键知识点与实践指南：
1. 常用工具与技术
- Jieba：Python的中文分词库，支持精确模式、全模式和搜索引擎模式
- HanLP：功能强大的中文自然语言处理工具包，支持多种分词算法
- SnowNLP：基于Python的中文文本处理库，适合简单分词需求
2. 分词流程图解
- 预处理：去除标点、特殊符号
- 分词：利用算法切分词语
- 后处理：校正错误切分与合并同义词
3. 实践技巧
- 使用自定义词典提升专业领域文本的分词准确性
- 处理未登录词（如新词、专有名词）时，结合上下文语义分析
- 推荐学习路径：
- 入门：自然语言处理基础
- 进阶：Python编程入门
4. 应用场景
- 搜索引擎：关键词提取
- 情感分析：文本切分后进行情感判断
- 机器翻译：分词是翻译的基础步骤
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