了解中文分词与tokenize的关系：Python实现

中文分词是将连续的中文文本切分成一个个独立的词语的过程，而tokenize是将文本切分成一个个独立的单元，可以是词语、字符或者其他符号，不限于中文。

在中文文本处理中，首先需要进行中文分词，将文本切分成一个个独立的中文词语。然后，可以将分词后的结果进行tokenize，将每个词语作为一个独立的token。这样做的目的是为了方便后续的文本处理和分析。

在Python中，有多个库可以用来实现中文分词和tokenize的功能，例如jieba和nltk等。

下面是一个使用jieba库进行中文分词和tokenize的例子：

import jieba

text = "我喜欢Python编程语言"
# 进行中文分词
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) # 精确模式分词
seg_list = list(seg_list) # 将生成的生成器转为列表

print(seg_list)
# 输出：['我', '喜欢', 'Python', '编程语言']

# 进行tokenize
tokens = [token for token in text]
print(tokens)
# 输出：['我', '喜', '欢', 'P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', '编', '程', '语', '言']

在上述例子中，首先使用jieba库的cut函数进行中文分词，设置cut_all=False表示采用精确模式分词，得到的结果是一个生成器，将其转为列表方便查看。然后，使用列表推导式将文本进行tokenize，将每个字符作为一个独立的token。

需要注意的是，不同分词工具可能有不同的效果和规则，根据具体的需求选择合适的分词工具和方式。