分词（Tokenization）是自然语言处理（NLP）中的基本任务之一，它将文本分解成更小的单元，如单词或字符，以便于后续处理。在本节中，我们将探讨分词在机器学习领域的应用。
应用场景
分词在NLP中的应用非常广泛，以下是一些常见的场景：
- 文本分类：通过分词提取文本的关键词，有助于提高文本分类的准确率。
- 情感分析：分词可以帮助我们更好地理解文本中的情感倾向。
- 机器翻译：分词是机器翻译中的关键步骤，它将源语言文本分解成单词或短语，然后进行翻译。
分词方法
目前，常见的分词方法主要有以下几种：
- 基于词典的分词：通过匹配词典中的词来分割文本。
- 基于统计的分词：利用统计模型，如隐马尔可夫模型（HMM）或条件随机场（CRF），来预测文本中的分词。
- 基于深度学习的分词：使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行分词。
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