中文分词是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它将连续的文本切分成有意义的词汇单元。在高级中文分词领域，我们通常采用更复杂的算法来处理复杂文本。
分词方法
- 基于规则的分词：这种方法依赖于一组预先定义的规则来切分文本。
- 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），来预测下一个词。
- 基于深度学习的分词：使用神经网络，如循环神经网络（RNN）或Transformer，来学习文本的上下文信息。
举例
假设我们有以下文本：
“我爱北京天安门，天安门上太阳升。”
使用基于统计的分词方法，我们可以将其切分为：
- 我
- 爱
- 北京
- 天安门
- ，
- 天安门
- 上
- 太阳
- 升
- 。
相关资源
想了解更多关于中文分词的信息？请访问中文分词教程。
北京天安门