在自然语言处理（NLP）和机器翻译领域，分词是将句子分解为单词的过程。这个过程有助于对文本进行更准确、更有效的分析和理解。 具体来说，分词的基本步骤如下： 1. **输入文本**：首先，需要有一个完整的文本。 2. **分割成词**：从文本中提取每一个单独的词汇或词组。 分词的结果通常是一个列表或向量。例如，对于中文文本：“这是一个句子。”，它将被分解为两个单词："一个"和"是"。这称为词的聚类。 在Python、JavaScript等编程语言中，可以使用内置函数`split()`或者`.split()`来实现这个过程。例如，在Python中： ```python text = "这是一个句子。" words = text.split() print(words) # 输出 ['一个', '是', '一'] ``` 在这个例子中，我们分词后的结果是一个列表，包含了每一个单独的词。 在更复杂的文本处理任务中，比如机器翻译，往往需要根据分词的结果生成相应的输出。例如，在进行语言模型训练时，可能会给模型提供一组分词后的单词作为输入，然后通过预测这些单词组合起来的句子来对原句进行翻译。 总之，分词是自然语言处理领域中的一个重要部分，它帮助我们有效地从文本中提取和显示有意义的信息。