中文分词是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，主要用于将连续的中文文本切分为有意义的词语。以下是一些关键知识点和常用工具：

常用分词工具 📚

  • Jieba：中文分词的开源库，支持精确模式、全模式和搜索引擎模式
    Jieba_Tokenizer
  • HanLP：功能强大的自然语言处理工具包，包含多种分词算法
    HanLP_Framework
  • THULAC：清华大学研发的分词工具，适合学术研究场景
    THULAC_Interface

分词步骤与技巧 📌

  1. 预处理：去除标点符号和特殊字符
    Chinese_Preprocessing_Example
  2. 分词算法：基于规则、统计或深度学习的方法
    • 精确模式：按词切分，适合大多数场景
    • 全模式：返回所有可能的词语组合
  3. 后处理：过滤停用词、词性标注等

实践示例

import jieba
text = "自然语言处理是人工智能的分支"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("/".join(seg_list))

运行结果：
自然/语言/处理/是/人工智能/的/分支

扩展学习

如需深入了解NLP基础概念，可参考：
/社区/nlp_tutorials/introduction

通过掌握分词技术，您将为文本分析、情感识别等任务打下坚实基础！💡