词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,但汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。为此,中国科学院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了基于多层隐马模型的汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，该系统的功能有：中文分词；词性标注；未登录词识别。分词正确率高达97.58%(最近的973专家组评测结

通过本资源了解中文分词的意义，在实现正向、逆向最大匹配分词算法的过程中，加深对自然语言理解原理的探讨兴趣。本资源内含详细的代码设计分档、测试语料、源代码以及多个自己制作的语料库词典，分别实现了正、逆向最大匹配中文分词，并且设计了算法对分词效果进行了详细的评测，可以对大作业乃至毕业设计提供巨大的帮助.

中国科学院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了基于多层隐码模型的汉语词法分析系统 ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，该系统的功能有：中文分词；词性标注；未登录词识别。分词正确率高达97.58%(最近的973专家组评测结果)，基于角色标注的未登录词识别能取得高于90%召回率，其中中国人名的识别召回率接近98%，分词和词性标注处理速度为31.5KB/s。ICTCLAS

jieba（结巴分词） 免费使用 HanLP（汉语言处理包） 免费使用 SnowNLP（中文的类库） 免费使用 FoolNLTK（中文处理工具包） 免费使用 Jiagu（甲骨NLP） 免费使用 pyltp（哈工大语言云） 商用需要付费 THULAC（清华中文词法分析工具包） 商用需要付费 NLPIR（汉语分词系统） 付费使用