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自然语言处理的第一步：切分文本（Tokenize Text）详解
在自然语言处理（NLP）中，切分文本（Tokenization） 是我们面对原始文本时必须迈出的第一步。它决定了我们如何理解和处理语言，是几乎所有 NLP 流程的基础。
本文将从定义、原理、常见方法、中文处理注意事项等多个角度，带你彻底掌握「切分文本」这一关键步骤。
什么是切分文本（Tokenize Text）？
切分文本（Tokenization）就是将文本分割为一个个有意义的基本单位（称为“token”），这些单位可以是：
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单词（word）
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子词（subword）
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字符（character）
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句子（sentence）
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段落（paragraph）
在图中示例中，“我喜欢小鸟” 被切分为：
“我”， “喜欢”， “小鸟”
这就是一种基于“词”的切分方式。
为什么需要切分文本？
机器无法直接理解人类语言。为了让文本能被输入到模型中，我们必须将其转化为数值表示（如词向量）。但在此之前，需要先将原始文本拆分成最小语义单位，也就是 token。
没有正确的 token，词向量、语法分析、情感分析、问答系统等后续操作都会变得混乱甚至失败。
常见的切分方法
根据语言和处理目标不同，切分方法也不同：
英文中的切分
英文天然以空格分词，可以使用如下工具：
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split()函数：最简单的空格分割。 -
NLTK：
nltk.word_tokenize(text) -
spaCy：
nlp(text)的.tokens -
正则表达式（Regex）：按标点或字母匹配
例子：
import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenizetext = "I love birds."
tokens = word_tokenize(text)
# ['I', 'love', 'birds', '.']
中文中的切分
中文没有天然的空格，必须依赖分词工具来识别词边界。
常用工具：
-
jieba：最常用，轻量、准确率高
-
THULAC：清华大学出品，分词+词性标注
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HanLP：支持多种模型切换
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pkuseg：北大开发，适合专业场景（如旅游、医学等）
示例（jieba）：
import jiebatext = "我喜欢小鸟"
tokens = list(jieba.cut(text))
# ['我', '喜欢', '小鸟']
子词切分（Subword Tokenization）
在现代深度学习 NLP 模型中（如 BERT、GPT），更多采用子词切分算法，如：
-
BPE（Byte-Pair Encoding）
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WordPiece
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SentencePiece
这些方法的好处在于：
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能处理未登录词（OOV）
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词表更紧凑，支持更高效的模型训练
例如，BERT 可能会把 unbelievable 切成：
["un", "##believ", "##able"]
切分粒度的选择
选择哪种 token 粒度，取决于任务类型：
| 任务类型 | 建议切分粒度 |
|---|---|
| 情感分析 | 单词或词组 |
| 命名实体识别 | 单词或子词 |
| 文本生成 | 子词或字符 |
| 拼写纠错 | 字符级 |
| 中文搜索推荐 | 词语或字 |
中文切分的挑战
中文切分不像英文那样天然简单，存在几个难点：
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多义词：如“研究生物”到底是“研究 生物”还是“研究生 物”？
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新词识别：如网络热词“内卷”“打工人”，不在词典中。
-
歧义句子：如“他毕业于上海交通大学计算机系”，需要正确断句。
这些都要求分词工具有良好的上下文感知能力，必要时可以训练自己的分词模型。
Tokenize 实践：从文本到模型的第一步
整条 NLP 任务链条通常如下：
原始文本 → Tokenize → 编码 → 向量化 → 模型训练
切分文本的质量会直接影响最终的结果，是模型效果的基础保障。
小结
切分文本（tokenization）并不只是简单地分词，而是构建整个 NLP 系统的地基：
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是数据预处理的第一步；
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是语言理解的桥梁；
-
是现代大模型中不可或缺的环节。
希望你在看到“我喜欢小鸟”切分成“我”、“喜欢”、“小鸟”这一刻，能明白一个 NLP 系统的大门已经打开。
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