文本分词是自然语言处理（NLP）中的基础任务之一，它将连续的文本序列分割成有意义的词汇单元。本教程将介绍文本分词的基本概念、常用方法和实践案例。

常用分词方法

  1. 基于词典的分词方法：这种方法依赖于预先构建的词典，将文本与词典中的词汇进行匹配，从而实现分词。例如，jieba 分词库就是一个基于词典的分词工具。
  2. 基于统计的分词方法：这种方法利用统计模型对文本进行分词，例如隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）。
  3. 基于深度学习的分词方法：近年来，深度学习在文本分词任务中取得了显著的成果。例如，BERT 模型在分词任务上表现优异。

实践案例

以下是一个简单的分词示例：

import jieba

text = "我爱北京天安门"
words = jieba.lcut(text)
print(words)

输出结果为：['我', '爱', '北京', '天安门']

扩展阅读

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北京天安门

Beijing_Tiananmen_Palace