本Chat首先简要介绍了中文分词在自然语言处理中的概念和应用场景。 然后通过两个简单的小例子给出了算法的步骤。 然后编写了Python代码，并在《红楼梦》上进行了测试。 最后总结了编写代码时遇到的问题，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的实现
例： 《红楼梦》分词
注
1 .分词算法的概念
汉语分词是指将汉语句子中的词汇按使用时的语义切分的过程，即把汉字的排列切分成一个个具有独立意义的词。 在英语文章中，单词之间以空格作为自然的分隔符，而汉语中只有字、句、段可以很容易地用明显的分隔符来分隔，而只有单词没有形式上的分隔符。 英语中也同样存在短语切分的问题，但在单词的水平上，中文比英语要复杂和困难得多。
分词算法是自然语言处理(Nature Language Processing，NLP )的基础。 完整的中文自然语言处理过程一般包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义分析五项中文处理核心技术。
2 .分词算法的应用
从搜索引擎和机器翻译两个方面介绍分词算法的应用。
2.1搜索引擎
例如，在百度上搜索“科比詹姆斯”，在搜索前将“科比詹姆斯”五个字分割开来，变成“科比”和“詹姆斯”两个字，最终将“科比”和“詹姆斯”两个字不是直接搜索5个字符。
2.2机器翻译
例如，有道词典翻译为“研究生命的起源”。 让机器直接翻译这6个字的话一定翻译不出来。 从结果中可以看出，翻译前将“研究生命的起源”六个字分割为“研究”、“生命”和“起源”三个词，并翻译组合而成。
2.3手写英语
书上的英语单词之间总是有空间，但手写英语之间的空间不是那么明显。 这也是需要分词的场景。