NLP（自然语言处理）中的分词和关键词是两个不同的概念，但在文本处理中有一定的关联和联系。
分词是将一个连续的文本序列分割成一个个有意义的词语或字的过程。例如，在中文文本中，分词就是将连续的汉字序列划分为有意义的词汇单位。分词对于理解和处理文本具有重要意义，因为单个词语是语义的最小单位，是理解文本的基础。
关键词（也被称为关键字）是在文本中具有特殊重要性或代表性的词语。关键词通常是通过一定的算法或技术从文本中自动或手动提取出来的。关键词可以体现文本的主题、内容或重点信息，常用于文本摘要、信息检索和文本分类等应用中。
分词和关键词之间的联系在于，关键词往往是在分词的基础上提取出来的。也就是说，分词是关键词提取的预处理步骤。通过对原始文本进行分词，可以将文本划分为一个个词语，在此基础上可以提取出具有代表性或重要性的关键词。
需要注意的是，分词和关键词提取是两个独立的任务，并且在不同的语言和应用场景下可能采用不同的算法和技术。分词通常是针对特定语言的语法和语义进行处理，而关键词提取则是基于统计、机器学习或其他方法来确定文本中重要的词语。因此，在具体的NLP任务中，分词和关键词提取往往需要结合特定的工具和方法进行处理。
