自然语言处理教程：分词

分词是自然语言处理（NLP）中的基础步骤，它将连续的文本切分成有意义的词汇单元。以下是关于分词的教程。

分词的基本概念

分词是将文本切分成词汇的过程。例如，将“我爱北京天安门”切分成“我”、“爱”、“北京”、“天安门”。

基于规则的分词方法是根据预定义的规则来切分文本。例如，根据词库匹配、正则表达式匹配等。

基于统计的分词方法是通过统计文本中词汇出现的频率来切分文本。例如，使用隐马尔可夫模型（HMM）等方法。

基于深度学习的分词方法使用神经网络来学习文本的切分模式。例如，使用BiLSTM-CRF模型。

以下是一些常用的分词工具：

以下是一个简单的分词案例：

import jieba

text = "我爱北京天安门"
seg_list = jieba.cut(text)
print(" ".join(seg_list))

输出结果：我爱北京天安门

分词技术是NLP领域的基础，下面是一张关于分词技术的图片。