中文分词（Chinese Tokenization）是自然语言处理中的基础任务，旨在将连续的中文文本分割为有意义的词语或子词单元。以下是关键知识点与实用工具推荐：
1. 分词原理 🔍
- 切分规则：基于统计模型（如HMM、CRF）或深度学习（如BERT）进行词语边界识别
- 歧义处理：如“研究生命”可能被切分为“研究 生命”或“研究 生 命”
- 领域适配：需针对不同文本类型（新闻、对话、代码）调整分词策略
2. 常用工具 🛠️
| 工具名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Jieba | 简单易用，支持精确模式/全模式/搜索引擎模式 | 快速原型开发 |
| HanLP | 功能全面，支持词性标注、命名实体识别 | 复杂NLP任务 |
| SnowNLP | 基于Python，适合社交媒体文本 | 情感分析场景 |
| THULAC | 清华大学研发，适合古文分词 | 文本挖掘研究 |
3. 分词效果对比 📊
- 精确模式：
jieba.cut("我爱自然语言处理")→['我', '爱', '自然语言', '处理'] - 搜索引擎模式：
jieba.cut_for_search("我爱自然语言处理")→['我', '爱', '自然', '语言', '处理'] - 全模式：
jieba.cut("我爱自然语言处理")→['我爱', '自然', '语言', '处理']
4. 实践建议 📖
- 预处理：去除标点符号、数字和特殊字符以提高分词准确性
- 自定义词典：通过
jieba.load_userdict()添加专业术语 - 性能优化：使用
jieba.lcut()替代jieba.cut()提升处理速度