机器翻译中的分词是一个预处理步骤，它指的是将连续的文本序列分解成有意义的词语单元（tokens）。不同的自然语言具有不同的分词需求：
中文分词：
- 中文由于其书写特性没有空格间隔，所以需要通过算法识别词语边界。常用的分词方法包括基于词典查找、基于统计模型（如隐马尔可夫模型HMM、条件随机场CRF等）和深度学习模型（如双向长短期记忆网络BiLSTM等）。
泰文分词：
- 泰文也类似中文，不包含词与词之间的明显分隔符，通常依赖于空格和语境来确定词边界。基于字典的方法受限于无法覆盖所有词汇，特别是新词和专有名词，而现代机器翻译系统可能会采用更复杂的统计或神经网络方法解决这一问题。
英文及其他拉丁字母系语言分词：
- 对于英语等拥有空格作为单词间隔的语言，分词相对简单，但仍然存在一些特殊情况，例如缩写、连字符连接的复合词、特定短语结构等，也需要特殊处理。
在机器翻译领域，正确的分词至关重要，因为它直接影响到后续翻译的质量。随着神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）的发展，分词的概念逐渐演变为词嵌入（word embeddings）和子词嵌入（subword embeddings），例如Byte Pair Encoding (BPE)，它可以自动学习源语言和目标语言的词汇表示，并且能够处理未登录词（不在训练词汇表中的词汇）。
BPE是一种流行的技术，通过统计文本中相邻字符出现的频率，合并高频字符对生成新的符号，不断迭代直至达到预设的最大子词数量，从而生成一套适合作为翻译基本单位的子词集合。这样不仅解决了分词问题，还可以有效应对词汇表大小限制和新词翻译的问题。
