中文分词是自然语言处理（NLP）领域的重要基础任务，旨在将连续的中文文本拆分为有意义的词语或短语。本项目聚焦于中文分词技术的实现与应用，提供以下核心内容：
🎯 项目目标
- 精准切分：基于深度学习模型，提升对中文多义词、未登录词的识别能力
- 高效处理：支持大规模文本数据的实时分割，优化计算资源利用率
- 多场景适配：覆盖搜索引擎、智能客服、文本分析等实际业务需求
🧠 技术栈
| 技术 | 描述 |
|---|---|
| BERT | 预训练语言模型，用于捕捉上下文语义 |
| CRF | 条件随机场，优化序列标注效果 |
| HanLP | 开源中文自然语言处理工具包 |
| PyTorch | 深度学习框架，支持模型训练与部署 |
📈 应用场景
- 搜索引擎：提升查询词的匹配准确性
- 智能客服：实现更自然的对话理解
- 文本分析：为情感分析、主题建模提供基础支持
🌐 扩展阅读
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