中文分词是自然语言处理（NLP）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。以下是关键知识点与工具推荐：
常见分词工具
- jieba：Python主流分词库，支持精确模式、全模式、搜索引擎模式
- HanLP：功能丰富的Java工具，提供词性标注、关键词提取等
- SnowNLP：基于机器学习的中文处理库，适合情感分析场景
实战案例
import jieba
text = "自然语言处理是人工智能的重要领域"
tokens = jieba.lcut(text)
print(tokens) # 输出：['自然', '语言', '处理', '是', '人工智能', '的', '重要', '领域']
分词效果受词典影响，可自定义词典提升准确性 📚
注意事项
- 专有名词识别：如"人工智能"需在词典中单独标注
- 多义词处理：如"开"可能指动词或量词
- 网络用语支持：现代工具已增强对新词的识别能力
扩展阅读
欲深入了解分词技术原理，可参考：
中文分词进阶指南 📖
📌 本教程使用了中文分词工具对比中的技术数据