分词是自然语言处理中的基础任务，它将连续的文本序列分割成有意义的词汇单元。在本教程中，我们将探讨分词的基本概念和实现方法。
分词方法
1. 基于规则的分词
基于规则的分词方法依赖于预先定义的规则，如正则表达式等。这种方法简单直观，但需要大量的人工规则维护。
2. 基于统计的分词
基于统计的分词方法利用概率模型来预测词汇单元的边界。例如，可以使用最大熵模型或条件随机场（CRF）。
3. 基于深度学习的分词
近年来，深度学习技术在分词任务上取得了显著成果。例如，使用长短时记忆网络（LSTM）或变换器（Transformer）模型可以有效地进行分词。
分词示例
假设我们有一个文本：“我爱北京天安门”。
- 基于规则的分词：我/爱/北京/天安门
- 基于统计的分词：我/爱/北京/天安门
- 基于深度学习的分词：我/爱/北京/天安门
扩展阅读
想要了解更多关于分词的知识，可以阅读以下文章：
图片展示
分词技术的应用场景广泛，以下是一些示例图片：