Tokenize
进行nlp任务都需要进行Tokenize，Tokenize可以理解为是把长句子拆分成有”意义"的小部件，这里的有"意义"是指最终能够使得计算机理解。
使用nltk进行tokenize
import nltk
sentence = = 'hello,world'
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
print(tokens)
#['hello',',','world']中英文NLP的区别
区别1：分词方式不同，中文更难
英文有天然的空格作为分隔符，但是中文没有。所以如何切分是一个难点，再加上中文里一词多意的情况非常多，导致很容易出现歧义。下文中难点部分会详细说明。
区别2：英文单词有多种形态
英文单词存在丰富的变形变换。为了应对这些复杂的变换，英文NLP相比中文存在一些独特的处理步骤，我们称为词形还原（Lemmatization）和词干提取（Stemming）。中文则不需要
词性还原：does，done，doing，did 需要通过词性还原恢复成 do。
词干提取：cities，children，teeth 这些词，需要转换为 city，child，tooth”这些基本形态
区别3：中文分词需要考虑粒度问题
例如「中国科学技术大学」就有很多种分法：
- 中国科学技术大学
- 中国 \ 科学技术 \ 大学
- 中国 \ 科学 \ 技术 \ 大学
粒度越大，表达的意思就越准确，但是也会导致召回比较少。所以中文需要不同的场景和要求选择不同的粒度。这个在英文中是没有的。
社交网络上文本数据的Tokenize
有时候Tokenize没那么简单，在社交网络上，乱七八糟的不合语法不合正常逻辑的语言很多：比如@某人，表情符号，URL，#话题符号
这种情况下应该使用正则表达式辅助进行文本的预处理
