中文分词是自然语言处理 (NLP) 中一个重要的基础步骤，它将连续的文本分解成有意义的词汇单元，称为“词”。这对于后续的文本分析、信息检索、机器翻译等应用至关重要。
分词方法
目前，中文分词主要分为以下几种方法：
- 基于规则的分词：通过预先定义的规则进行分词，如正向最大匹配、逆向最大匹配等。
- 基于统计的分词：通过统计文本中词汇出现的频率进行分词，如隐马尔可夫模型 (HMM)。
- 基于深度学习的分词：利用深度学习模型进行分词，如循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 等。
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