ICTCLAS分词器 汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。
- 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。所有涉及中文内容处理的系统，如果没有一个好的中文词法分析系统支持，正确率都会受很大影响。汉语自动智能分词是中文信息处理的基础与关键。所有涉及中文内容处理的系统，如果没有一个好的中文词法分析系统支持，正确率都会受很大影响。具体来说，汉语自动智能分词的主要应用领域包括：
- 中文输入输出技术：连续语音识别、小键盘智能拼音输入、高自然度语音合成、视频文字识别、OCR；自动校对；高性能的汉字编码识别、简繁体智能转换
- 语言学分析：重复串分析、新词识别、句法分析、篇章分析、语义理解与歧义消解
- 文本挖掘：自动文摘、命名实体识别与信息抽取、文本分类、文本聚类、信息过滤、自动问答
- Web挖掘：信息检索（搜索引擎、问答式搜索引擎、面向行业的专业搜索引擎）、查询扩展
- 智能应用：机器翻译、外语辅助写作、用户兴趣发现、情报分析、垃圾邮件与垃圾短信过滤、有害（垃圾、诈骗、色情、反动）信息监控等
- 信息增值服务：商情信息自动抽取与统计分析，如房地产信息、产品采购与销售信息
- 中文词法分析又是一个非常困难的问题，其难点主要体现在以下几方面：
- 词语切分：由于汉语词语之间没有空格分开，需要从连续的汉字串中正确辨认汉语的词语，常见的歧义现象如：“的确切”可能是“的确／切”或者“的／确切”， “马上”可能是一个词表示很快，也可能是两个词“马／上”表示位置；这些类型的歧义现象在汉语中非常常见，会对汉语词语切分造成极大的干扰
- 未定义词识别：词典中不可能收录所有的词语，大量的人名、地名、机构名、外来语译名、新词语等等，如“王小山、十里堡、北京计算机研究所、瓦杰帕依、非典”等等，都需要通过软件来自动识别，而在汉语中这些未定义词没有空格作为边界，其组成成分又是有意义的普通汉字，因此识别难度很大
- 词性标注：汉语中词语兼类情况非常常见，比如说“领导”可以是动词、也可以是名词，要正确标注出每个词的词性，也有很多困难
- 虽然汉语词法分析的研究已经有了很长的历史，但在很多应用系统中，速度快的系统分词准确性不能达到实用化要求，准确率高的系统往往使用了大量的知识库，速度不能达到大规模应用的要求。
本次使用的是纯Java版本的ICTCLAS，下载地址在http://ictclas.org/Down_OpenSrc.asp。
好，假设你已经下载了我们需要使用的Java版本ictclas4j，现在把它解压缩，然后把Data文件夹整个拷贝到Eclipse项目的文件夹下,而bin目录下的org文件夹整个拷贝到你Eclipse项目的bin目录下，把src目录下的org文件夹整个拷贝到Eclipse项目的src目录下（最简单快捷的使用方式，或者你自己打成jar包，这样无论放到哪里，都可以在build path里面导入这个jar包啦）。
现在就可以在你的项目里新建一个类来试试。我新建了一个类，代码如下：
import org.ictclas4j.bean.SegResult;
import org.ictclas4j.segment.SegTag;
public class OneMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("This is OneMain");
SegTag st = new SegTag(1);
SegResult sr = st
.split("一块勤奋地漂亮的一块钱,/打造经济的航空母舰。ABCD.#$% Hello World!\n又一段文本123辆 ！3.0");
System.out.println(sr.getFinalResult());
}
}
很显然文本“一块勤奋地漂亮的一块钱,/打造经济的航空母舰。ABCD.#$% Hello World!"n又一段文本123辆 ！3.0”就是我们用来测试的文本，其中包含了中文，英文，标点符号，乱七八糟符号（笑）及阿拉伯数字。
我们运行刚才的程序，看下输出结果：
This is OneMain
一块/s 勤奋/a 地/u 漂亮/a 的/u 一/m 块/q 钱/n ,/w //nx 打造/v 经济/n 的/u 航空母舰/n 。/w ABCD.#$%/nx Hello/nx World/nx !/w 又/d 一/m 段/q 文本/n 123/m 辆/q
看到了么，分词的结果是一个长长的String类数据，用空格区分出每个词，每个词还用/后面的英文标号标出了词性。一起来看看几个有趣的地方。
原文中其实有两个“一块”，一处是“一块勤奋”，这里很正确的识别为了副词，而后面的“一块钱”中的“一块”也正确的识别为数量词。
阿拉伯数字正确识别为数词，包括小数形式的“3.0”。而英文和乱七八糟符号（包括那个不可见的换行符，你找到它在哪了吗？）则都被划为一类——/nx！（因为我也不知道ICTCLAS内部人员管它叫什么啦，非法字符啊，还是无效字符啊，或者其它字符啊，名字可以自己取嘛）
测试文本中还有两个叹号，一个是英文半角的!，一个是中文全角的！，两者也都被正确识别为标点符号，但英文的句号“.“就被认为是/nx啦。
测试文本中的空格被完全忽略。
好，十分简单对不对？去玩玩吧。