文本分割是自然语言处理（NLP）中的基础任务，旨在将连续文本按语义或规则切分为有意义的片段，如句子、段落或词语。以下是关键内容概览：
✅ 应用场景
- 社交媒体分析：拆分用户评论为独立语句以提取情感倾向
- 法律文件处理：将合同条款分割为条目便于检索
- 机器翻译优化：按句分割文本提升翻译准确性
- 聊天机器人：识别用户意图需先完成语句边界划分
📝 技术原理
- 预处理：去除噪声（如特殊符号）和标准化文本
- 分词算法：基于规则（如正则表达式）或机器学习模型（如BERT）
- 标点处理：识别句号、问号等作为分割依据
- 结果优化：通过上下文校验修正错误分割
💻 实战示例
import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
text = "文本分割是NLP任务。它能帮助机器理解人类语言！"
print("分词结果：", word_tokenize(text))
print("句子分割：", sent_tokenize(text))
🌐 扩展学习
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