切分法英文解釋翻譯、切分法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

syncopation

分詞翻譯：

切的英語翻譯：

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

分的英語翻譯：

cent; dispart; distribute; divide; marking; minute
【計】 M
【醫】 deci-; Div.; divi-divi

法的英語翻譯：

dharma; divisor; follow; law; standard
【醫】 method
【經】 law

專業解析

在漢英詞典語境中，“切分法”（qiē fēn fǎ）主要對應英語術語“segmentation” 或更具體地指“segmentation method/technique”。它指的是将連續的、整體的語言單位（如語流、文本）按照特定規則或标準分割成更小、更離散且有意義的組成部分的過程或方法。

從語言學和應用角度，切分法主要涉及以下層面：

語音切分 (Phonetic Segmentation):
- 含義：将連續的語音流（spoken stream）切分成可識别的、離散的音段（如音素、音節）。
- 應用：是語音識别、語音合成、語言教學（尤其是發音訓練）的基礎。學習者需要掌握如何将聽到的聲音流切分成單詞和音節。
- 詞典體現：詞典在标注單詞發音（音标）時，本質上就是對單詞讀音的切分結果。例如，“computer” /kəmˈpjuːtə/ 被切分為 /kə/ + /m/ + /ˈpjuː/ + /tə/ 等音素或音節單位。
詞彙切分 (Word Segmentation / Tokenization):
- 含義：将連續的書面文本（尤其是沒有明顯詞間空格的語言，如中文）切分成獨立的詞彙單位（詞語）。
- 應用：這是中文信息處理（如機器翻譯、搜索引擎、文本分析）的核心任務。對于英語等空格分隔詞的語言，雖然空格提供了基礎切分，但仍需處理如連字符詞、複合詞、專有名詞等邊界問題。
- 詞典體現：漢英詞典的詞條設置本身就是詞彙切分的體現。詞典編纂者需要決定哪些連續的字序列構成一個獨立的詞條（如“火車”是一個詞，而不是“火”和“車”兩個詞的簡單并列）。在中文電子詞典或語料庫中，對文本進行自動分詞是查詢和理解的基礎。
句法切分 (Syntactic Segmentation / Parsing):
- 含義：将句子切分成短語成分（如名詞短語、動詞短語）或直接成分（Immediate Constituents），以揭示句子的層次結構。
- 應用：是句法分析、語法理解、機器翻譯句法模塊的關鍵步驟。
- 詞典體現：詞典在提供詞性标注、用法示例和搭配信息時，間接反映了詞彙在句法結構中的位置和作用，為句法切分提供詞彙層面的知識基礎。例如，知道“put”是及物動詞，有助于在句子中切分出它的賓語短語。

在漢英詞典和語言學領域，“切分法”的核心概念是分解（decomposition）和邊界識别（boundary identification）。它貫穿于語言從聲音到結構的不同層面，是語言分析、理解、教學和計算機處理不可或缺的基礎方法。其目的是将看似混沌連續的語言信號或符號序列，轉化為可分析、可操作、有意義的離散單元。

權威參考來源：

《現代語言學詞典》（沈家煊譯，David Crystal原著）：對“切分（segmentation）”有明确定義，指“把話語分析成一系列離散的片段或成分的過程”。
《語言學綱要》（葉蜚聲、徐通锵著）：在語音、語法部分都會涉及切分的概念，例如音位的切分、語法單位的切分（語素、詞、詞組、句子）。
《計算語言學導論》（宗成慶著）：詳細闡述了中文分詞（詞彙切分）的任務、方法和挑戰，是中文信息處理中切分法的核心内容。
呂叔湘等語言學家著作：在讨論漢語語法單位（如詞和短語的界限）時，必然涉及切分的思想和方法。
國際語音學會 (International Phonetic Association - IPA)：其制定的國際音标系統是語音切分和标注的标準工具。

網絡擴展解釋

以下基于通用知識對“切分法”進行解釋：

“切分法”在不同領域有不同含義，常見解釋如下：

1. 語言學中的切分法
指将連續的語言單位（如句子、文本）分割成更小語義單元的過程。例如：

中文分詞：将無空格的中文句子切分為獨立詞語（如“我喜歡編程” → 我/喜歡/編程）。
語音切分：在語音識别中劃分音素或音節。

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

将複雜問題分解為若幹子問題
遞歸解決子問題
合并子問題的解
典型應用：快速排序、歸并排序、漢諾塔問題。
時間複雜度優勢：例如歸并排序的複雜度為 $O(n log n)$。

3. 計算機科學的其他應用

圖像分割：将圖像劃分為多個區域以識别目标
數據切分：機器學習中将數據集分為訓練集、驗證集和測試集

核心特點總結
切分法的共性是通過“分解-處理-整合”模式降低複雜度，適用于處理大規模或高維度問題。具體方法需結合領域上下文進一步細化。建議提供更具體的應用場景以獲得針對性解釋。