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🎯 项目目标：
- 输入一段藏文文本。
- 自动将文本进行分词处理，并输出分词后的结果。
🔍 技术原理简介
藏文是一种没有明显空格隔开的文字，因此需要专门的技术来进行分词。
分词的主要技术路线：
- 规则分词：根据特定语法规则，使用词典对文本分词。
- 统计分词：利用统计模型，根据词语出现概率进行分词。
- 深度学习分词：基于神经网络模型，通过大量训练数据自动学习分词规则。
本教程使用简单易用的规则和字典混合方式的藏文分词工具 pybo。
🛠️ 一、环境准备与安装工具
1️⃣ Python安装（已安装可跳过）
到 Python官网 安装最新版的 Python（建议3.8或以上版本）。
打开命令行（Win+R，输入cmd）验证安装：
python --version
若输出版本号说明成功。
2️⃣ 安装藏文分词库 pybo
在命令行输入：
pip install pybo
如果安装速度慢，可使用国内镜像：
pip install pybo -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
📄 二、创建项目文件
新建一个项目文件夹（如：tibetan_segmentation），并创建文件：
tibetan_segmentation/
│
├── tibetan_segmenter.py
└── tibetan_text.txt
📝 三、准备藏文文本
创建tibetan_text.txt文件，内容如下：
རྩྭ་ཐང་ཀྱི་དཔྱིད་ཀ་ཡིན། སྔོ་ལྗང་གི་རྩྭ་ཐང་ཆེན་པོ་འདི་རེད།
中文： 草原上正是春天。这是一片绿色的大草原。
💻 四、编写藏文自动分词代码
打开tibetan_segmenter.py文件，输入如下代码：
from pybo import WordTokenizer# 步骤1：读取藏文文本文件
with open("tibetan_text.txt", "r", encoding="utf-8") as f:tibetan_text = f.read()# 步骤2：创建藏文分词器
tokenizer = WordTokenizer()# 步骤3：进行藏文分词
tokens = tokenizer.tokenize(tibetan_text)# 步骤4：显示分词后的结果（每行一个词）
print("藏文分词结果：")
for token in tokens:print(token.text)
▶️ 五、运行代码演示分词效果
打开命令行窗口，进入项目目录后运行：
python tibetan_segmenter.py
运行后，你会看到如下输出效果：
藏文分词结果：
རྩྭ་ཐང་
ཀྱི་
དཔྱིད་ཀ་
ཡིན
།
སྔོ་ལྗང་
གི་
རྩྭ་ཐང་
ཆེན་པོ་
འདི་
རེད
།
对应的中文为：
草原
的
春天་
是
。
绿色
的
草原
大的་
这་
是
。
每个藏文词汇都清晰地被分开，这意味着我们完成了藏文自动分词！
🧠 原理讲解
🔹 藏文自动分词为什么难？
藏文不像英文（以空格分隔）或中文，藏文词与词之间经常连写，没有明显的分隔标记。因此藏文分词难度较大，需要专门的实现。
🔹 分词方法对比：
| 方法 | 原理与特点 | 优势与劣势 |
|---|---|---|
| 规则分词 | 依据藏语语言学规则和词典进行切分 | 快速、高效，准确度取决于词典质量 |
| 统计分词 | 使用大量语料训练概率模型识别词汇边界 | 自动适应性好，但需要大量语料 |
| 深度学习分词 | 使用神经网络模型自动学习词汇边界 | 效果最好，但计算成本高，训练复杂 |
本文使用的pybo工具是基于规则分词（结合了藏文语言学词典）的实用工具，适合初学者快速使用。
📌 常见问题及解决办法
| 常见问题 | 原因分析 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 出现乱码 | 文件编码问题 | 使用 UTF-8 编码保存文本文件 |
| 分词不准确或分词失败 | 文本太短或词典缺少 | 使用更多文本或更新pybo词典（pybo-update） |
如需更新pybo词典，可运行：
pybo-update
🚀 拓展练习
- 修改程序，使分词结果能直接输出到新文件
result.txt中：
with open("result.txt", "w", encoding="utf-8") as f:for token in tokens:f.write(token.text + "\n")
- 尝试更复杂的藏文文章，观察分词效果差异。
🎉 恭喜你成功完成藏文自动分词项目！
通过这个项目，你已经初步掌握了藏文分词工具的使用方法。