分词（Tokenization） ,按照以下分类进行内容拓展,重点在技术和原理上拓展: 显象:场景/需求 真象:实体/概念/术语 特征:结构/原理/技术 现象:功能/评价 变化:组合/流程

显象: 分词是文本预处理的一个重要步，它在自然言处理中广泛应于各种场景和需。比如，在搜索引擎中，分词可以将用户输入的查询语句划分成系列关键词，以便匹配相关的文档。在机器翻译中，分词可以将源语言句子切分成单词，为翻译模型提供输入。在情感分析中，分词可以将文本切分成词语，以便对每个词语进行情感分类。

真象: 分词是将连续的文本切分成一个个独立的词语或标记。在中文中，分词的目标是将连续的汉字序列划分成有意义的词语，这些词语可以是单个汉字、词组或者专有名词。例如，在句子“我爱自然语言处理”的分词结果可以是["我", "爱", "自然语言处理"]。分词需要考虑到汉字之间的边界、词组的搭配等。

特征: 分词的结构一般包括一个分词器和一个词典。分词器可以使用基于规则的方法、基于统计的方法或者基于深度学习的方法。常见的分词器有正向最大匹配法（FMM）、逆向最大匹配法（RMM）、双向最大匹配法（BMM）、最大概率分词（MM）、条件随机场（CRF）等。词典是用来存储词语和对应信息的数据结构，可以是基于哈希表、Trie树等。分词的原理是通过匹配词典中的词语，将文本切分成一个个词语。

现象: 分词的功能包括提取关键词、构建词袋模型、计算词频等。分词的评价标准包括准确性、召回率、速度和适用性等。一个好的分词系统应该能够准确地切分出有意义的词语，并且适用于不同领域和不同类型的文本。

变化: 分词可以根据具体的需求和场景进行不同的组合和流程。例如，在中文文本中，可以先使用FMM进行正向最大匹配，再使用RMM进行逆向最大匹配，最后通过一些规则进行词语的合并和判断。分词流程还可以结合其他文本预处理步骤，如词性标注、去除停用词等，以进一步提高文本处理的效果。同时，不同的分词技术和工具可以根据具体需求进行选择和调整。