文献综述
单词是语言中重要的基本元素。
一个单词可以代表一个信息单元，有着指代名称、功能、动作、性质等作用。
在语言的进化史中，不断有新的单词涌现，也有许多单词随着时代的变迁而边缘化直至消失。
根据统计，《汉语词典》中包含的汉语单词数目在37万左右，《牛津英语词典》中的词汇约有17万。
理解单词对于分析语言结构和语义具有重要的作用。
因此，在机器阅读理解算法中，模型通常需要首先对语句和文本进行单词分拆和解析。
分词（tokenization）的任务是将文本以单词为基本单元进行划分。
由于许多词语存在词型的重叠，以及组合词的运用，解决歧义性是分词任务中的一个挑战。
经过近30年的探究，中文分词从提出到现在，已经提出了很多方法,如规则分词、统计分词和混合分词。
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