切分法英文解释翻译、切分法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

syncopation

分词翻译：

切的英语翻译：

anxious; be sure to; chip; chop; correspond to; cut; eager; knife; log; shear
shive; slice
【医】 cutting; incise

分的英语翻译：

cent; dispart; distribute; divide; marking; minute
【计】 M
【医】 deci-; Div.; divi-divi

法的英语翻译：

dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law

专业解析

在汉英词典语境中，“切分法”（qiē fēn fǎ）主要对应英语术语“segmentation” 或更具体地指“segmentation method/technique”。它指的是将连续的、整体的语言单位（如语流、文本）按照特定规则或标准分割成更小、更离散且有意义的组成部分的过程或方法。

从语言学和应用角度，切分法主要涉及以下层面：

语音切分 (Phonetic Segmentation):
- 含义：将连续的语音流（spoken stream）切分成可识别的、离散的音段（如音素、音节）。
- 应用：是语音识别、语音合成、语言教学（尤其是发音训练）的基础。学习者需要掌握如何将听到的声音流切分成单词和音节。
- 词典体现：词典在标注单词发音（音标）时，本质上就是对单词读音的切分结果。例如，“computer” /kəmˈpjuːtə/ 被切分为 /kə/ + /m/ + /ˈpjuː/ + /tə/ 等音素或音节单位。
词汇切分 (Word Segmentation / Tokenization):
- 含义：将连续的书面文本（尤其是没有明显词间空格的语言，如中文）切分成独立的词汇单位（词语）。
- 应用：这是中文信息处理（如机器翻译、搜索引擎、文本分析）的核心任务。对于英语等空格分隔词的语言，虽然空格提供了基础切分，但仍需处理如连字符词、复合词、专有名词等边界问题。
- 词典体现：汉英词典的词条设置本身就是词汇切分的体现。词典编纂者需要决定哪些连续的字序列构成一个独立的词条（如“火车”是一个词，而不是“火”和“车”两个词的简单并列）。在中文电子词典或语料库中，对文本进行自动分词是查询和理解的基础。
句法切分 (Syntactic Segmentation / Parsing):
- 含义：将句子切分成短语成分（如名词短语、动词短语）或直接成分（Immediate Constituents），以揭示句子的层次结构。
- 应用：是句法分析、语法理解、机器翻译句法模块的关键步骤。
- 词典体现：词典在提供词性标注、用法示例和搭配信息时，间接反映了词汇在句法结构中的位置和作用，为句法切分提供词汇层面的知识基础。例如，知道“put”是及物动词，有助于在句子中切分出它的宾语短语。

在汉英词典和语言学领域，“切分法”的核心概念是分解（decomposition）和边界识别（boundary identification）。它贯穿于语言从声音到结构的不同层面，是语言分析、理解、教学和计算机处理不可或缺的基础方法。其目的是将看似混沌连续的语言信号或符号序列，转化为可分析、可操作、有意义的离散单元。

权威参考来源：

《现代语言学词典》（沈家煊译，David Crystal原著）：对“切分（segmentation）”有明确定义，指“把话语分析成一系列离散的片段或成分的过程”。
《语言学纲要》（叶蜚声、徐通锵著）：在语音、语法部分都会涉及切分的概念，例如音位的切分、语法单位的切分（语素、词、词组、句子）。
《计算语言学导论》（宗成庆著）：详细阐述了中文分词（词汇切分）的任务、方法和挑战，是中文信息处理中切分法的核心内容。
吕叔湘等语言学家著作：在讨论汉语语法单位（如词和短语的界限）时，必然涉及切分的思想和方法。
国际语音学会 (International Phonetic Association - IPA)：其制定的国际音标系统是语音切分和标注的标准工具。

网络扩展解释

以下基于通用知识对“切分法”进行解释：

“切分法”在不同领域有不同含义，常见解释如下：

1. 语言学中的切分法
指将连续的语言单位（如句子、文本）分割成更小语义单元的过程。例如：

中文分词：将无空格的中文句子切分为独立词语（如“我喜欢编程” → 我/喜欢/编程）。
语音切分：在语音识别中划分音素或音节。

2. 数学/算法中的切分法
通常指“分治法”（Divide and Conquer），核心思想为：

将复杂问题分解为若干子问题
递归解决子问题
合并子问题的解
典型应用：快速排序、归并排序、汉诺塔问题。
时间复杂度优势：例如归并排序的复杂度为 $O(n log n)$。

3. 计算机科学的其他应用

图像分割：将图像划分为多个区域以识别目标
数据切分：机器学习中将数据集分为训练集、验证集和测试集

核心特点总结
切分法的共性是通过“分解-处理-整合”模式降低复杂度，适用于处理大规模或高维度问题。具体方法需结合领域上下文进一步细化。建议提供更具体的应用场景以获得针对性解释。