中文分词有哪些技术难点？另外，性能（每秒 xxx MB 文本）会是大家考虑的实际问题么？

我买楼主要看心情

中文没分隔符，有消岐、oov 等一堆难点

当然会考虑速度

现在还没有无限接近 100% 的

@nikoo 你这句话我读了三遍才读明白

@nikoo 你这句话我读了两遍才读明白

你这句话我读了三遍也没读明白

@nikoo 你这句话我读了三遍也没读明白

北京大学你是分成一个词还是两个词？

南京市长江大桥

中文分词的最大难点还是网络用语 尤其是带反和谐部分的

@misaka19000
正确：我 买楼 主要 看 心情
错误：我 买 楼主 要 看 心情
所以说中文分析很做到正确

@BingoXuan
分析 -> 分词

为什么需要分词？

从我的理解来看，如果要清晰做到理解语义。
则分词这个方法从架构上可能就是错误的。
因为分词要求词和词彻底分开，但词之间可能是以概率方式表示某种语义的。

@takato 内行～

@takato 我能模模糊糊地感知你的意思，但是不能完全领会，能不能举两个例子啊～

@Baymaxbowen 我觉得应该分一个词～

@murmur 感谢点拨

今天听一 个朋友说做分词最好的机构似乎是一家台湾的机构

@gowl 举个例子，鱼，鱼子，鱼子酱。三者是不同的东西，但又不是完全无关的东西。现有的分词逻辑中，相当于是将不同的词作为了独立元素。你会注意到是否将鱼子酱作为一个词，其实是一件很头疼的事情。。。
这是因为语义的联系在 字 的层面上就已经存在了，而词的本质是字的排列组合。

比如：

鱼对于鱼子的意思，是有贡献的。
而鱼子对于鱼子酱的意思，也是有贡献的。

所有的字的组合构成了最完整的词的含义。

所以用 字 构成了基本元素的模型可能会比词保留更完整的语义信息。

@gowl 这也是为什么有人会弄出词向量这种东西。。

@takato 谢谢指点

自己试过好多，目前离线用 jieba，API 用 boson，https://bosonnlp.com/demo 可以试试，可能是中文做得最好的。