分词技术是自然语言处理（NLP）中的一项基础任务，主要用于将连续的文本切分成有意义的词语或词汇单元。这项技术在中文、日文等没有明显词边界标记的语言中尤为重要，因为在这些语言中，词语之间通常没有空格分隔。分词的主要目标是将句子或文本拆分为独立的词汇，以便后续的文本分析、信息检索、机器翻译等任务能够更准确地进行。例如，中文句子“我爱自然语言处理”经过分词后可能变为“我爱自然语言处理”。常见的分词方法包括基于规则的分词、基于统计的分词以及结合深度学习的现代分词技术。其中，基于统计的方法（如隐马尔可夫模型、条件随机场）和神经网络模型（如BERT、BiLSTM）在近年来表现出较高的准确性和适应性。分词技术的应用广泛，涵盖搜索引擎、智能客服、语音识别、文本挖掘等多个领域，是自然语言处理中不可或缺的关键环节。
