针对这种情况中文分词，一些中文自动分词算法使用了基于统计学和机器学习的方法中文分词，通过分析大量文本语料库中的上下文信息中文分词，来提高对多义短语的正确识别率另外，结合词性标注命名实体识别等技术也可以有效缓解多义短语对中文分词的影响此。

中文分词，即 Chinese Word Segmentation，即将一个汉字序列进行切分，得到一个个单独的词表面上看，分词其实就是那么回事，但分词效果好不好对信息检索实验结果还是有很大影响的，同时分词的背后其实是涉及各种各样的算法的。

搜索引擎不能够直接将句子处理成词项的集合，需要一个分词过程，这里简单介绍搜索引擎中文分词的方法一基于词典的分词方法也叫“机械分词法”，将分词的句子与词典中的词语进行匹配，如果匹配成功，则将匹配的部分作为一个词。

中文切词又称中文分词，Chinese Word Segmentation指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果中文分词技术属于自。

用IK或庖丁，这两个都有对Lucene的封装接口，IKAnalyzer和PaodingAnalyzer，我一直用IK，中科院的Ictclas是要收费的，而且是用DLL，和Java结合不好。

中文里没有分词的说法，只有英文法语德语等有分词的说法分词是动词的三种非限定形式之一，分为两种现在分词和过去分词现在分词一般有四种形式，基本形式为“动词原形+ing”，完成式为having加过去分词，一般被动式为。

一中文分词针对中文文本分类时，很关键的一个技术就是中文分词特征粒度为词粒度远远好于字粒度，其大部分分类算法不考虑词序信息，基于字粒度的损失了过多的ngram信息下面简单总结一下中文分词技术基于字符串匹配的。

有了成熟的分词算法，是否就能容易的解决中文分词的问题呢事实远非如此中文是一种十分复杂的语言，让计算机理解中文语言更是困难在中文分词过程中，有两大难题一直没有完全突破 歧义是指同样的一句话，可能有两种或者。

而百度中文分词就是把词按照一定的规格，将一个长尾词分割成几个部分，从而概括一段话的主要内容在百度中文分词中，百度强调的是一字符串匹配的分词方法我们需要有一定的字符串做基础，就是一段词用字符分开，比如。