中文分词是自然语言处理（NLP）中的基础任务，主要将连续的中文文本切分为有意义的词语。以下是关键知识点：

常用工具介绍 🛠️

  • Jieba
    Python库，支持精确模式、全模式、搜索引擎模式。

    jieba

  • HanLP
    强大中文自然语言处理工具包，提供分词、词性标注等功能。

    HanLP

  • LTP (Language Technology Platform)
    华为开源工具，适合学术研究，支持依存句法分析。

    LTP

  • THULAC
    清华大学研发的中文分词工具，适合大规模文本处理。

    THULAC

分词挑战 ⚠️

  • 多义词（如“苹果”指水果或公司）
  • 专有名词（如人名、地名）
  • 网络用语（如“吃瓜”“躺平”）
  • 未登录词（如新造词“元宇宙”）
中文_tokenize_挑战

实践建议 📚

  1. 优先选择适合场景的工具（如Jieba适合快速开发，LTP适合深度分析）
  2. 结合上下文进行规则优化
  3. 使用预训练模型提升准确性

想进一步了解NLP技术？可访问 /learn/nlp_tutorial 深入学习 😊