藏文分词。从规则方法、统计方法、深度学习方法中其中选一个，编程实现藏文分词算法，语料在附件-新闻类，已经分词，可以通过该语料建立所需词典

好的，我可以为您介绍一下使用统计方法来实现藏文分词的算法。具体来说，我们可以使用隐马尔可夫模型 (HMM) 来进行统计分词。

在使用 HMM 进行分词时，我们需要先获取一些有标注的语料作为训练数据，然后使用这些数据来训练一个 HMM 模型。在训练过程中，我们需要确定模型的状态集合、观测值集合和转移概率、发射概率、初始概率等参数。

训练完成后，我们可以使用 Viterbi 算法来寻找最可能的状态序列，从而得到最终的分词结果。具体来说，我们可以将每个字作为一个观测值，将可能的词作为状态，然后根据观测值序列和模型参数计算出每个状态的概率，从而找到最大概率路径，即为最终的分词结果。

下面是使用 Python 实现基于 HMM 的藏文分词算法的示例代码：

import numpy as np

class HMM(object):
    def __init__(self, state_set, obs_set):
        self.state_set = state_set
        self.obs_set = obs_set
        self.A = np.zeros((len(state_set), len(state_set))) # 转移概率矩阵
        self.B = np.zeros((len(state_set), len(obs_set))) # 发射概率矩阵
        self.pi = np.zeros(len(state_set)) # 初始概率向量

    def train(self, data):
        # 计算转移概率矩阵
        for sentence in data:
            for i in range(len(sentence)-1):
                j = i + 1
                if sentence[i] in self.state_set and sentence[j] in self.state_set:
                    m = self.state_set.index(sentence[i])
                    n = self.state_set.index(sentence[j])
                    self.A[m][n] += 1
        self.A = self.A / np.sum(self.A, axis=1, keepdims=True)

        # 计算发射概率矩阵
        for sentence in data:
            for i in range(len(sentence)):
                if sentence[i] in self.state_set and sentence[i] in self.obs_set:
                    m = self.state_set.index(sentence[i])
                    n = self.obs_set.index(sentence[i])
                    self.B[m][n] += 1
        self.B = self.B / np.sum(self.B, axis=1, keepdims=True)

        # 计算初始概率向量
        for sentence in data:
            if sentence[0] in self.state_set:
                m = self.state_set.index(sentence[0])
                self.pi[m] += 1
        self.pi = self.pi / np.sum(self.pi)

    def segment(self, sentence):
        # 使用 Viterbi 算法寻找最大概率路径
        T = len(sentence)
        delta = np.zeros((T, len(self.state_set)))
        psi = np.zeros((T, len(self.state_set)))
        for i in range(len(self.state_set)):
            if sentence[0] in self.obs_set:
                delta[0][i] = self.pi[i] * self.B[i][self.obs_set.index(sentence[0])]
        for t in range(1, T):
            for i in range(len(self.state_set)):
                if sentence[t] in self.obs_set:
                    obs_idx = self.obs_set.index(sentence[t])
                    temp = [delta[t-1][j]*self.A[j][i]*self.B[i][obs_idx] for j in range(len(self.state_set))]
                    delta[t][i] = max(temp)
                    psi[t][i] = np.argmax(temp)
        max_prob = max(delta[T-1])
        path = [np.argmax(delta[T-1])]
        for t in range(T-1, 0, -1):
            path.insert(0, int(psi[t][path[0]]))
        return [sentence[i:j+1] for i,j in zip([0]+path, path+[T-1])]

# 读取数据
with open('news.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = [line.strip().split() for line in f.readlines()]

# 建立词典
word_set = set()
for sentence in data:
    word_set.update(set(sentence))
word_list = list(word_set)
word_list.sort()

# 建立状态集合和观测值集合
state_set = [word for word in word_list if len(word) > 1]
obs_set = [word for word in word_list if len(word) == 1]

# 训练 HMM 模型
model = HMM(state_set, obs_set)
model.train(data)

# 分词
sentence = 'མི་ཚེའི་ལས་གཞུང་སྐྱོང་མཆོག་གིས་རང་བཞིན་དུ་སྐྱོན་འདི་སྟེ་ངེས་བདེ་བ་བྱུང་བའི་སྐྱོང་ཁུངས་དཀའ་ངལ་འདི་རྒྱུད་པའི་བོད་སྐད་གཞི་གླེང་བའི་སྐྱོང་རྡོ་རྗེ་གནང་བ་གང་ཞིག་བྱེད་དགོས་པའི་བློ་གསོམ་རྣམས་ལ་ཐོག་པ་དང་བྱས་ན་འདི་ལས་འདི་བོད་མི་སྐྱོང་གི་བོད་སྐད་ཆད་གཞི་གླེང་བ་དང་དེ་ནི་དངོས་པོ་ཁུངས་བྱེད་པ་རྒྱན་གྱི་སྐྱོང་རྡོ་རྗེ་འདི་ཡོད།'
result = model.segment(list(sentence))
print(result)

需要注意的是，由于藏文的复杂性，单纯使用 HMM 模型可能无法处理所有的分词情况，因此我们可能需要对模型进行优化或者结合其他算法来提高分词的准确性。