切分过程系统利用改进正向最大匹配算法，提高了分词切分效率。
首先，综合运用各种传统分词方法，提出所有可能的切分结果，同时建立切词领域本体知识库；
该文研究和探讨一种新的分词方法：基于词边界分类的方法。
中文分词是其他中文信息处理的基础，搜索引擎只是中文分词的一个应用。
Net核心，通过高效的中文分词算法将数据库中内容进行分析、索引并保存至硬盘中。
在一个5000词的测试语料上进行了实验，实验结果表明，使用该方法进行维吾尔语词切分具有更高的准确率。
组合型歧义切分是汉语自动分词的难点之一。
采用分词碎片识别中文姓名法，对常见的姓名识别率达到90%左右。
西方姓名译名的自动识别为汉语自动分词不可或缺的组成部分。
但由于汉语自身的复杂性，分词问题一直是中文自然语言处理的难题。
汉语自动分词在中文信息处理现实应用中占据着十分重要的位置。
改进现有的正向最大匹配中文分词算法，实现定制化的中文分析器；
所以，要使计算机能够处理中文文本，就必须先进行中文分词。
本文提出了一种独立于语种不需分词的文本分类方法。
本文首先对词性标注的基础技术——中文分词作了系统的研究。
着重研究了网络化制造资源垂直搜索系统的主题爬虫和中文分词技术。
任何基于词一级的中文处理应用系统都离不开分词系统。
自动分词是中文信息处理的基础课题之一。
由于无需汉语分词，本算法适用于海量中文信息处理。
然后，在分词之后引入隐马尔科夫模型来识别大部分音乐实体。
所谓中文分词，就是将中文语句中的词汇切分出来的过程。
在中文词法分析中，分词是词性标注必须经历的阶段。
交集型分词歧义是汉语自动分词中的主要歧义类型之一。
中文自动分词，就是利用计算机将连续文本切分为以词为单位的字符序列。
分析、设计和实现了一个基于条件随机场模型的汉语分词和词性标注模块。
中文自动分词是中文信息处理领域的基础课题，也是中文信息处理发展的瓶颈之一。
本文研究并实现了基于机器学习的分词系统。
在筛选出的文本中，经过分词、去除停用词等处理后，选取二元词串作为特征；
中文分词是自然语言处理的基础性问题。