# 分词类（Tokenization） class Tokenization: def __init__(self, rawData): self.rawData = rawData self.tokenizedData = None def tokenize(self): # 在这里进行文本的分词处理，比如使用空格或标点符号进行分词 self.tokenizedData = tokenize_function(self.rawData) ,请扩充完善以上工业级NLP项目的类模板代码

# 分词类（Tokenization）
class Tokenization:
    def __init__(self, rawData):
        self.rawData = rawData
        self.tokenizedData = None

    def tokenize(self):
        # 在这里进行文本的分词处理，比如使用空格或标点符号进行分词
        self.tokenizedData = self.tokenize_function(self.rawData)

    def tokenize_function(self, data):
        # 编写分词函数的代码，可以根据具体需求进行定义
        tokenized_data = data.split()
        return tokenized_data

在这个模板代码中，我们创建了一个名为`Tokenization`的类，它有一个初始化方法`__init__`和一个分词方法`tokenize`。`__init__`方法接收原始数据`rawData`作为参数，并将其保存在实例变量`self.rawData`中。`tokenize`方法调用了`tokenize_function`函数来对原始数据进行分词，并将分词后的数据保存在实例变量`self.tokenizedData`中。

在`tokenize_function`函数中，我们可以根据具体需求编写分词代码。在这个示例中，我们简单地使用了字符串的`split()`方法将数据按空格进行分词。你可以根据自己的需求扩展代码来进行更复杂的分词操作，比如使用自定义的分词工具或者进行词语切分。