本研究提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的方法用于日语分词（JWS）。此前关于中文分词（CWS）的研究成功地使用了循环神经网络，如LSTM和门控循环单元（GRU）。然而，与中文不同的是，日语包含多种字符类型，如平假名、片假名和汉字，这些字符类型导致了书写形式的变化，增加了分词的难度。此外，在日语分词任务中考虑全局上下文非常重要，而传统的日语分词方法主要依赖于局部特征。为了解决这一问题，本研究建议采用基于LSTM的方法进行日语分词。实验结果表明，所提出的模型在多个日语文本语料库上达到了最先进的准确率。