本文系统阐述用大模型做分词的可行路径：先明确中文词切分与子词分段的差异，再以零样本/小样本提示工程获得稳定输出，辅以JSON等结构化格式与约束解码提升可控性；通过双路架构将轻量分词器与大模型协同以覆盖长尾，并以微调与蒸馏将能力迁移到小模型实现低成本、低时延；在评测上以P/R/F1、OOV召回与在线延迟、成本闭环优化；最后给出工程落地的缓存、指纹、难例路由与合规策略，并展望约束生成、分层蒸馏和自适应词表等趋势。

本文系统回答了在Python中提取单词词根的两条主路线：词干提取与词形还原。词干提取通过NLTK的Porter、Snowball等算法快速截断词形，适合检索与索引；词形还原依赖spaCy的词典与词性分析以保留语义，适用于问答、情感与抽取。文中给出工具选型、管道化流程、评估方法与性能优化建议，并通过对比表格明确速度与语义保真度的权衡；同时提出在工程实践中并行生成stem与lemma以服务不同子系统，结合项目协作对变更与评估可视化管理，保障迭代与稳定性。最后展望基于上下文的动态还原与子词技术的趋势，为团队搭建高质量词根管道提供清单式指引。

本文系统阐述了Python中的分词实践，强调按“规则法—统计/词典法—子词模型”三层路径选型，并结合语言与任务目标进行工程落地。核心观点包括：优先基于语料与需求决定库（spaCy、NLTK、Hugging Face Tokenizers、SentencePiece），在中文场景通过词典增强与子词模型互补；在LLM与跨语言项目中采用子词方法以提升泛化与兼容性；通过版本化配置、性能与准确度评估、数据管线可观测性，保证分词长期稳定服务。在协作与合规环境下，可将分词配置与迭代流程纳入项目管理体系，提升交付效率与可追踪性。