分词是自然语言处理 (NLP) 中的一个基本步骤，它将文本分解成有意义的单元，称为“词”或“token”。在中文处理中，由于没有明显的空格分隔，分词尤为重要。
分词方法
- 基于字典的分词：这种方法依赖于一个预先定义的词典，将文本与词典中的词进行匹配。
- 基于统计的分词：使用机器学习算法，根据词频和上下文信息进行分词。
- 基于规则的分词：根据语言规则进行分词，如中文的词根切分。
示例
假设我们有一个句子：“我爱北京天安门”，以下是几种分词方法的结果：
- 基于字典的分词：我/爱/北京/天安门
- 基于统计的分词：我/爱/北京/天安门（假设统计结果显示这样的分词概率最高）
- 基于规则的分词：我/爱/北京/天安门（假设规则匹配）
扩展阅读
想要了解更多关于分词的知识？可以阅读《中文分词技术》。
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分词过程就像是将文本分解成一个个零件，以下是一个简单的例子：