分词（Tokenization）是自然语言处理（NLP）中的基础步骤，主要用于将连续的文本分割为有意义的单元（如单词、标点等）。不同语言的分词规则差异显著，以下是关键知识点：
一、核心概念
- 定义：将文本按规则拆分为tokens（词元）的过程
- 目的：为后续文本分析（如词性标注、机器翻译）提供基础数据
- 挑战：中文无空格分隔，需通过语义和上下文判断切分点
二、常见应用场景
- 搜索引擎：文本预处理的关键环节
- 聊天机器人：理解用户输入的语义
- 数据分析：统计词频、构建语义模型
三、语言差异示例
| 语言类型 | 分词特点 | 工具推荐 |
|---|---|---|
| 中文 | 需处理多音字、未登录词 | Jieba |
| 英文 | 以空格分隔，但需处理连字符、缩写 | NLTK |
| 日文 | 基于词性与语法结构切分 | MeCab |
四、实践建议
- 选择适合语言的分词工具
- 配置停用词过滤规则
- 验证切分结果的准确性