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在中文自然語(yǔ)言處理中，詞是最小的能夠獨(dú)立活動(dòng)的有意義的語(yǔ)言成分。漢語(yǔ)是以字為基本書寫單位，詞語(yǔ)之間沒有明顯的區(qū)分標(biāo)記，因此進(jìn)行中文自然語(yǔ)言處理通常是先將漢語(yǔ)文本中的字符串切分成合理的詞語(yǔ)序列，然后再在此基礎(chǔ)上進(jìn)行其它分析處理。中文分詞是中文信息處理的一個(gè)基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，已被廣泛應(yīng)用于中文文本處理、信息提取、文本挖掘等應(yīng)用中。分詞涉及許多方面的問題，主要包括：

(1). 核心詞表問題：許多分詞算法都需要有一個(gè)核心的(通用、與領(lǐng)域無(wú)關(guān)的)詞表。凡在該詞表中的詞，分詞時(shí)就應(yīng)該切分出來(lái)。但對(duì)于哪些詞應(yīng)當(dāng) 收進(jìn)核心詞表，目前尚無(wú)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn);

(2). 詞的變形問題：漢語(yǔ)中的動(dòng)詞和形容詞有些可以產(chǎn)生變形結(jié)構(gòu)，如“打牌”、“開心”、“看見”、“相信”可能變形成“打打牌”、“開開心”、“看沒看見”、“相不相信”等，對(duì)這些變形結(jié)構(gòu)的切分往往缺少可操作而又合理的規(guī)范;

(3). 詞綴的問題：如語(yǔ)素  “者”在現(xiàn)代漢語(yǔ)中單用是沒有意義的，因此“作者”、“成功者”、“開發(fā)者”內(nèi)部不能切開。

(4). 漢語(yǔ)自動(dòng)分詞規(guī)范須支持各種不同目標(biāo)的應(yīng)用，但不同目標(biāo)的應(yīng)用對(duì)詞的要求是不同甚至是矛盾的。比如以詞為單位的鍵盤輸入系統(tǒng)為了提高輸入速度，一些互現(xiàn)頻率高的相互鄰接的幾個(gè)字也常作為輸入單位，如“這是”、“每一”、“并不”、“不多”、“不在”、“就是”、“也就”等;

nlpir/ictclas分詞系統(tǒng)針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的需要，融合了自然語(yǔ)言理解、網(wǎng)絡(luò)搜索和文本挖掘的技術(shù)，可以支持中英文分詞與詞性標(biāo)注，可視化系統(tǒng)可根據(jù)詞性對(duì)不同的分詞結(jié)果進(jìn)行區(qū)分顯示，一般虛詞都是淺色，而名詞、動(dòng)詞、形容詞等實(shí)詞為顯著的顏色。系統(tǒng)還支持在線用戶詞典的輸入，用戶可以在右下方添加用戶詞及詞性。

漢語(yǔ)詞法分析能對(duì)漢語(yǔ)語(yǔ)言進(jìn)行拆分處理，是中文信息處理必備的核心部件，采用條件隨機(jī)場(chǎng)(conditional random field,簡(jiǎn)稱crf)模型，分詞準(zhǔn)確率接近99％，具備準(zhǔn)確率高、速度快、可適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì);特色功能包括：切分粒度可調(diào)整，融合20余部行業(yè)專有詞典，支持用戶自定義詞典等。

詞性標(biāo)注能對(duì)漢語(yǔ)語(yǔ)言進(jìn)行詞性的自動(dòng)標(biāo)注，它能夠真正理解中文，自動(dòng)根據(jù)語(yǔ)言環(huán)境將詞語(yǔ)諸如“建設(shè)”標(biāo)注為“名詞”或“動(dòng)詞”，采用條件隨機(jī)場(chǎng)(conditional random field,簡(jiǎn)稱crf)模型，一級(jí)詞性標(biāo)注準(zhǔn)確率接近99％，具備準(zhǔn)確率高、速度快、可適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。

在信息處理中，分詞是一項(xiàng)基本技術(shù)，因?yàn)橹形牡脑~匯是緊挨著的，不像英文有一個(gè)天然的空格符可以分隔開不同的單詞。雖然把一串漢字劃分成一個(gè)個(gè)詞對(duì)于漢語(yǔ)使用者來(lái)說是很簡(jiǎn)單的事情，但對(duì)機(jī)器來(lái)說卻很有挑戰(zhàn)性，所以一直以來(lái)分詞都是中文信息處理領(lǐng)域的重要的研究問題。