分词是自然语言处理（NLP）中的一个基础任务，它将连续的文本序列分割成有意义的词汇单元，即单词或词组。以下是关于分词的一些基础知识：
- 分词的目的：提高文本处理的准确性和效率，为后续的词性标注、命名实体识别等任务提供基础。
- 常见的分词方法：
- 基于词典的分词：根据预定义的词典进行分词，如正向最大匹配法、逆向最大匹配法等。
- 基于统计的分词：利用统计模型进行分词，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
- 基于规则的分词：根据一定的规则进行分词，如基于词频、基于词性等。
分词示例
- 本站链接：更多关于分词的详细介绍，请参考分词教程。
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