众所周知,英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如,英文句子“I am a student”,用中文则为:“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道“student”是一个单词,但是不能很容易明白「学」、「生」两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词,有些人也称为切词。“我是一个学生”,分词的结果是:“我 是 一个 学生”。
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 和计算所其他14项免费发布的成果被中外媒体广泛地报道,国内很多免费的中文分词模块都或多或少的参考过ICTCLAS的代码。