中文分词是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，它将连续的中文文本分割成有意义的词汇单元。这对于后续的文本分析、信息提取等任务至关重要。

分词方法

目前，中文分词主要分为以下几种方法：

  • 基于字典的分词：通过构建中文词汇库，将文本与词汇库进行匹配，从而实现分词。
  • 基于统计的分词：利用统计模型，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等，对文本进行分词。
  • 基于规则的分词：根据一定的规则，如正向最大匹配、逆向最大匹配等，对文本进行分词。

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Chinese Segmentation

中文分词技术不断发展，为NLP领域带来了更多可能性。希望本文能帮助您更好地理解中文分词。