本发明公开了一种基于seq2seq模型的中文分词方法，包括：步骤1、对文本语料进行预处理，把输入的每一个句子中的文字按照字频高低转为汉字数字序列，并按照字在词中的位置，转化为对应的标签序列；步骤2、将步骤1中得到的汉字数字序列按句输入到字向量转化层中，输出字向量矩阵；步骤3、将步骤2得到的字向量矩阵采用mini?batch进行分块，输入到采用注意力机制的seq2seq模型中，得到预测标签序列；步骤4、序列后处理，将步骤3中的预测标签序列与原始文本语料的标签序列进行比对，按每个标签的含义合成最终分词后的句子，按空格分隔开。所述方法采用seq2seq深度学习框架，结合注意力机制用于中文分词任务当中，有效提高了分词的准确率。