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）
真象: NLTK, spaCy
特征: tokens, word_tokenize, sent_tokenize
现象: text, words, sentences
变化:

在Python中，我们可以使用NLTK（Natural Language Toolkit）和spaCy这两个常用的库来进行分词（Tokenization）处理。

NLTK是一个广泛使用的自然语言处理工具包，其中包含了很多用于文本处理的功能。在NLTK中，我们可以使用word_tokenize函数和sent_tokenize函数来进行分词。下面是一个示例代码：

from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize

text = "Hello, how are you? I'm doing well."

# 对文本进行句子分割
sentences = sent_tokenize(text)
print(sentences)
# 输出: ['Hello, how are you?', "I'm doing well."]

# 对句子进行单词分割
words = word_tokenize(text)
print(words)
# 输出: ['Hello', ',', 'how', 'are', 'you', '?', 'I', "'m", 'doing', 'well', '.']

spaCy是另一个功能强大的自然语言处理库，它提供了更快速和高效的分词功能。下面是使用spaCy进行分词的示例代码：

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

text = "Hello, how are you? I'm doing well."

# 对文本进行分析
doc = nlp(text)

# 获取单词
words = [token.text for token in doc]
print(words)
# 输出: ['Hello', ',', 'how', 'are', 'you', '?', 'I', "'m", 'doing', 'well', '.']

# 获取句子
sentences = [sent.text for sent in doc.sents]
print(sentences)
# 输出: ['Hello, how are you?', "I'm doing well."]

以上代码展示了如何使用NLTK和spaCy进行分词处理，并且输出了分词后的单词和句子。这些分词工具对于文本处理和自然语言处理任务非常有用。