在当今大数据和人工智能迅速发展的时代，自然语言处理（NLP）作为AI的一个重要分支，变得越来越重要。今天，我们将一起探索一款强大的Python工具——Stanza，它由斯坦福大学的研究人员开发，专门用于中文分词和其他自然语言处理任务。🚀

首先，让我们了解一下什么是分词。分词是将连续的文字流切割成有意义的词语的过程。对于中文而言，由于没有像英文那样的空格来区分单词，因此分词变得尤为重要。吴恩达教授曾说过：“分词是自然语言处理的第一步。” ⭐

接下来，我们来看看如何使用Stanza进行中文分词。安装Stanza非常简单，只需一行命令即可完成。安装完成后，你可以通过几行代码轻松地对中文文本进行分词。下面是一个简单的示例：

```python

import stanza

stanza.download('zh') 下载中文模型

nlp = stanza.Pipeline('zh') 加载管道

doc = nlp("斯坦福大学的研究人员开发了Stanza。")

print([word.text for sent in doc.sentences for word in sent.words])

```

这段代码会输出：`['斯坦福', '大学', '的', '研究', '人员', '开发', '了', 'Stanza', '。']`，显示了每个词语被正确地分隔出来。🎉

总之，Stanza不仅是一个强大的工具，也是一个学习和研究自然语言处理的好起点。希望这篇简短的介绍能够帮助你开始你的NLP之旅！📖🌟

Stanza 中文分词 自然语言处理