分词（Tokenization）,按照以下分类进行内容拓展(注:重点在代码实现上进行话语简洁内容详尽的拓展同时回答中提到的每个技术都要求代码举例说明): 显象:直接调用的类名/文件名 真象:隐含调用的类名/文件名 特征:属性名/方法名/类对象名 现象:输入参数/返回参数/打印信息 变化:函数体

显象: 分词（Tokenization）是自然语言处理中常用的一项任务，用于将文本按照一定的规则切分成词语或标记。在文本处理和信息检索中，分词是一项基础工作，用于将连续的字符序列划分成有意义的单元，以便进一步的处理和分析。

真象: 分词可以通过调用现有的分词工具或库来实现。常见的分词工具有jieba（结巴分词）和NLTK（自然语言工具包）等。这些工具内部实现了一些算法和模型，可以根据不同的语言和需求进行分词。

特征: 在分词过程中，常见的属性名、方法名和类对象名包括tokenizer、tokenize、Tokenization等。这些名字通常与分词相关的功能和操作有关。

举例说明如何实现:
使用Python中的jieba库进行中文分词的示例代码如下：

import jieba

# 输入文本
text = "我喜欢自然语言处理"

# 使用jieba进行分词
tokens = jieba.cut(text)

# 打印分词结果
print(" ".join(tokens))

运行以上代码，输出结果为："我 喜欢 自然 语言 处理"。通过调用jieba库的cut方法，可以将输入的中文文本进行分词，得到分词后的结果。

现象: 分词的输入参数通常是需要进行分词的文本，如上例中的text。返回参数是分词后得到的词语或标记，如上例中的tokens。在代码中可以通过打印信息来查看分词结果。

变化: 分词的实现可以根据具体需求和场景进行不同变化。例如，在英文分词中，可以使用NLTK库进行分词，调用其内置的分词方法即可。另外，还可以根据特定需求对分词结果进行进一步处理，如去除停用词或进行词性标注等。这些变化可以通过修改函数体来实现。