深入详解人工智能自然语言处理（NLP）之文本处理：分词、词性标注、命名实体识别

【自然语言处理】——深入详解人工智能自然语言处理（NLP）之文本处理：分词、词性标注、命名实体识别

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个重要分支，涉及如何使计算机能够理解、处理、生成和分析人类语言。NLP中的文本处理是其核心任务之一，主要包括分词、词性标注和命名实体识别（NER）。这些任务在信息检索、情感分析、机器翻译、智能问答等领域中具有广泛的应用。

本文将深入解析这三个重要的文本处理任务，详细阐述其基本概念、原理、方法、应用及示例。

一、分词（Tokenization）

1. 什么是分词？

分词是指将文本划分为有意义的单元（通常是单词或词组），这些单元被称为词元（Token）。在英文中，分词通常就是将句子按空格划分成单词；而在中文中，由于没有明确的单词分隔符，分词的任务变得更加复杂。

分词是NLP中的基础任务，是许多后续处理任务的前提，尤其在中文处理中，分词的重要性更加突出。