本 Chat 首先简单介绍了自然语言处理中中文分词的概念和应用场景。然后通过两个简单的小例子展示了算法的步骤。接着编写了 Python 代码，并在《红楼梦》上做了测试。最后，总结了我在写代码中遇到的问题，以避免读者犯同样的错误。
目录：
分词算法的概念
分词算法的应用
具体算法
Python 实现
实例：《红楼梦》分词
注
1. 分词算法的概念
中文分词就是将中文语句中的词汇按照使用时的含义切分出来的过程，也就是将一个汉字序列切分成一个个有单独含义的词语。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比之英文要复杂得多、困难得多。
分词算法是自然语言处理(Nature Language Processing, NLP)中的基础。完整的中文自然语言处理过程一般包括以下五种中文处理核心技术：分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义分析。
2. 分词算法的应用
下面从搜索引擎和机器翻译两方面介绍一下分词算法的应用。
2.1 搜索引擎
比如，在百度中搜索“科比詹姆斯”，在搜索之前，将“科比詹姆斯”这 5 个字拆分，变成了 “科比” 和 “詹姆斯”两个词，最终是以“科比” 和 “詹姆斯”两个词为关键词进行搜索，而不是直接搜索 5 个字。
2.2 机器翻译
比如，在有道词典中翻译“研究生命起源”。让机器直接翻译这6个字肯定是翻译不出来的，通过结果我们就可以看出，在翻译前，将“研究生命起源”6 个字拆分成了“研究”，“生命”和“起源”3 个词，再进行翻译之后组合在一起。
2.3 手写英文
书本上英文的单词之间总是存在空格，但是手写的英文之间的空格就没那么明显。这也是一个需要分词的场景。
