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
acopost是Ingo Schroder于02年在德国汉堡大学完成的一个词性标注工具包。主要实现了基于实例、最大熵、2元隐马、基于转换规则等4种词性标注算法，以及评价和算法融合等。采用的语言是perl和c，代码比较短小，非常适于学习。 本笔记记录内容： o 对acopost所实现的每个算法的训练和标注的基本流程、函数调用关系、相关文献等做了记录和阐述； o 对每个算法相关的源文件进行了详细注释； o 以汉语分词为实例，记录了4个标注算法的训练和标注结果。 [acopost] http://a
