概述

中文分词是自然语言处理中的核心任务，旨在将连续的中文文本分割为有意义的词语。不同于英文的空格分隔，中文需要依赖算法和语料库进行精准切分。

中文分词技术概述

主要技术分类

  1. 基于规则的方法
    依赖词典和语法规则（如最大匹配算法），适合结构化文本但泛化能力弱。

    基于规则的分词方法

  2. 统计模型方法
    通过大规模语料训练概率模型（如隐马尔可夫模型），兼顾效率与准确性。

    统计模型分词

  3. 深度学习方法
    使用神经网络（如BiLSTM-CRF、Transformer）捕捉上下文语义，成为当前主流。

    深度学习分词技术

应用场景

  • 社交媒体分析：精准分词助力情感识别与话题挖掘
  • 机器翻译：分词质量直接影响翻译效果
  • 智能问答：语义理解的基础环节
中文分词应用案例

扩展阅读

欲了解更多关于HanLP算法实现细节，可访问：
HanLP_Algorithm_Details

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