Oracle 文本分割功能是针对大段文字文本的一项重要特性，通过将文本分割为独立的单词或词组，可以便于搜索、分类以及知识管理。下面我们将介绍 Oracle 文本分割的相关概念、应用场景和实现方法。

Oracle 的文本分割功能包括两个核心步骤：分词和过滤。分词（Tokenization）指将文本按照预定规则划分为若干个词汇单元（Token），例如将一句话“我喜欢吃饺子”分割成“我”、“喜欢”、“吃”、“饺子”四个单词。过滤（Filtering）指去除文本中的噪声信息，如停用词（the、and）等，并将单词转化为规格化的词根形式。

-- 分词示例 
SELECT * FROM TOKEN_TABLE('chinese', '我喜欢吃饺子', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS=''.,''') WHERE ROWNUM<= 10;
-- 过滤示例
SELECT * FROM FILTER_TABLE('chinese', '我喜欢吃饺子', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS=''.,''') WHERE ROWNUM<= 10;

Oracle 文本分割的应用场景非常广泛，例如搜索引擎、信息检索、文本分类、情感分析等。在搜索引擎中，用户输入的查询语句也需要经过文本分割，以便匹配网页中的关键词。在文本分类中，通过对文章的关键词进行提取和分类，可以实现自动化分类管理。在情感分析中，对文章产生情感的关键词进行提取和分析，可以评估文章的情感极性。

Oracle 文本分割的实现方法有多种，例如 Lucene、MMSEG 等，但 Oracle 自带的文本分割器仍然是比较受欢迎的选择。Oracle 自带的文本分割器支持多种语言，包括英文、中文、日文、韩文等，其中中文分词功能较为强大。同时 Oracle 还提供了基于文本索引的全文搜索功能，以便快速查找经过分词和过滤后的单词。

-- 全文搜索示例
SELECT * FROM DOC_TABLE WHERE CONTAINS(TEXT, '饺子') >0;

总之，Oracle 的文本分割功能可以帮助我们处理大量的自然语言文本，将其转化为结构化的数据，并进行搜索、分类、分析等操作。通过多种文本分割工具的综合应用，我们可以实现高效、准确的文本处理，提升业务数据分析和管理的效率。