分词英文解释翻译、分词的近义词、反义词、例句

英语翻译：

participle

分词翻译：

分的英语翻译：

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

词的英语翻译：

poetry writing; speech; vocable; word
【医】 iogo-

专业解析

在汉英词典视角下，"分词"对应的核心概念需从语言学双重维度解析：

一、中文分词（Word Segmentation）中文分词指将连续汉字序列切分为独立语义单位的计算语言学技术，例如"自然语言处理"应切分为"自然/语言/处理"。该技术属于计算语言学基础任务，直接影响机器翻译、信息检索等应用效果。目前主流算法包括基于词典的最大匹配法和基于深度学习的BiLSTM-CRF模型。

二、英文分词（Participle）作为动词非限定形式，英语分词分为现在分词（-ing）和过去分词（-ed）两类。现在分词表主动进行，如"a developing country"；过去分词表被动完成，如"a developed country"。此语法现象在句法结构中承担定语、状语等成分，相关规范收录于《牛津高阶英语词典》第10版。

三、跨语言处理差异汉语分词存在显性切分需求，而英语通过空格天然分词。这种类型学差异导致中文信息处理需额外构建分词系统，相关标准见《信息处理用现代汉语分词规范》（GB/T 13715-92）。英语分词研究则侧重形态句法特征，理论依据可参考Quirk等学者编著的《英语语法大全》。

四、技术融合趋势神经机器翻译系统需同步处理两种分词体系，如Transformer模型通过注意力机制统一编码。斯坦福大学NLP组的研究表明，联合训练策略可提升跨语言分词一致性达17.3%。

网络扩展解释

分词是自然语言处理（NLP）中的基础概念，主要分为以下两类解释：

一、语言学中的分词

在中文语境下，分词指将连续的汉字序列切分成有意义的词语组合。例如：

原句：“我爱自然语言处理”
分词结果：“我/爱/自然语言处理”

核心难点：

歧义处理
例如“研究生命科学”可能被错误切分为“研究生/命科学”，正确应为“研究/生命科学”。
未登录词识别
如新词、专业术语或网络用语（例：“元宇宙”“绝绝子”）需通过上下文推断。

二、计算机科学中的分词（Tokenization）

在NLP中，分词是将文本分解为最小处理单元（如单词、符号）的过程，常见于英文处理：

原句：“Hello, world! How are you?”
分词结果：["Hello", ",", "world", "!", "How", "are", "you", "?"]

技术分类：

规则分词
基于词典匹配，如正向/逆向最大匹配法。
统计与深度学习
使用隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF），或基于Transformer的模型（如BERT）进行序列标注。

三、实际应用

搜索引擎：通过分词提升关键词匹配精度。
机器翻译：准确切分语句结构以生成译文。
情感分析：识别评论文本中的情感关键词（如“满意”“糟糕”）。

若需进一步了解具体算法（如HMM的数学表达）或技术对比，可提供补充说明。