中文分词技术综述
探究自然语言处理中的中文分词技术
探究自然语言处理中的中文分词技术一、前言自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域中的一个重要分支。
中文分词技术是NLP领域中的重要基础技术。
中文语言结构较为复杂，词汇量庞大，因此中文分词技术一直是NLP领域中的重要研究方向。
本文将对中文分词技术的基本概念、常见方法及应用领域进行探究。
二、中文分词技术中文分词是将一段中文文本按照语义单位进行切分的过程，目的是为了更好地实现中文文本的语义理解。
中文分词技术主要包括基于规则的分词方法、基于统计的分词方法和基于深度学习的分词方法。
1.基于规则的分词方法基于规则的分词方法是早期中文分词技术的一种主要方法。
这种方法基于人工对语言规则的理解，通过对词汇的组合规律进行总结，构建一套分词规则，在实现分词过程中依据规则进行分词操作。
基于规则的分词方法的优点在于对词语的组合规则有严格的掌控，提高了分词的准确度。
但其缺点是需要人工参与分词规则的构建，难以面对文本的多变性和复杂性，无法适应大规模文本分析的需求。
2.基于统计的分词方法基于统计的分词方法是一种通过学习大规模语料库中的词频和词组频率信息，通过机器学习的方法，得到一套最优的分词规则并应用到实际中文分词中的方法。
与基于规则的方法相比，基于统计的分词方法不需要人工进行规则的构建，可以自动设定规则参数，更好地适应不同的文本环境和词语组合。
但是，由于基于统计的分词方法无法解决未知词的分词问题，无法处理某些长词汇的分词问题，同时对语料库的质量要求较高，因此在实际应用中还需要针对不同的问题加以改进。
3.基于深度学习的分词方法近年来，深度学习技术的发展在NLP领域得到了广泛应用，中文分词技术也不例外。
基于深度学习的分词方法主要采用卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)等神经网络作为主要技术手段，通过对大规模语料库进行监督学习，从中学习分词规则，并通过神经网络对文本进行分词。
中文分词技术的研究现状与困难
四、解决方案
为了克服中文分词技术的研究困难，以下一些解决方案值得：
1、优化分词算法：针对分词算法的复杂性问题，可以尝试优化算法的设计和 实现，提高其效率和准确性。例如，可以通过引入上下文信息、利用语言学知 识等方式来改进算法。
2、改进信息检索技术：在信息检索领域，可以尝试将先进的排序算法、推荐 系统等技术引入到检索过程中，以提高检索效果。此外，还可以研究如何基于 用户行为和反馈来优化检索结果。
3、缺乏统一的评价标准：中文分词技术的评价标准尚未统一，这使得不同研 究之间的比较和评估变得困难。建立通用的中文分词技术评价标准对于推动相 关研究的发展至关重要。
4、特定领域的应用场景：中文分词技术在不同领域的应用场景中面临着不同 的挑战。例如，在金融领域中，需要分词技术对专业术语进行精确识别；在医 疗领域中，需要处理大量未登录词和生僻字。如何针对特定领域的应用场景进 行优化，是中文分词技术的重要研究方向。
3、建立大型标注语料库：通过建立大型标注语料库，可以为分词算法提供充 足的训练数据，提高其准确性和自适应性。此外，标注语料库也可以用于开发 基于规则的分词方法和测试集的构建。
4、研究跨领域的应用场景：针对不同领域的应用场景，可以研究如何将中文 分词技术进行迁移和适配。例如，可以通过知识图谱等技术将不同领域的知识 引入到分词过程中，以提高分词效果。
然而，各种分词方法也存在一定的局限性和不足。例如，基于规则的分词方法 需要人工编写规则和词典，难以维护和更新；基于统计的分词方法需要大量标 注语料库，而且训练模型的时间和计算成本较高；基于深度学习的分词方法虽 然取得了较好的效果，但也需要耗费大量的时间和计算资源进行训练。
三、研究困难
中文分词技术的研究面临着诸多困难和挑战，以下是一些主要词方法：该方法主要依靠人工编写的分词规则来进行分词。 代表性的工作包括台湾大学开发的中文分词系统“THULAC”和北京大学开发 的“PKU中文分词系统”。这些系统均基于词典和规则，具有较高的准确率和 召回率。
自然语言处理的中文分词技术研究
自然语言处理的中文分词技术研究自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一门涉及语言学、计算机科学、数学等多个学科的交叉学科。
其目标是让计算机能够理解人类语言，并能够根据这种理解来进行任务执行，如翻译、问答、语音识别等等。
在NLP中的中文分词问题是其中一个重要的研究课题。
本文将从中文分词技术的基本概念、中文分词技术现状以及近年来的中文分词技术发展趋势等方面来进行探讨。
一、中文分词技术的基本概念中文分词（Chinese Word Segmentation，CWS）是指对一段汉语文本进行切分、划分，使其成为一个句子中所有词语的集合。
分词是NLP中的一个基础步骤，它是文本处理中的重要环节。
中文分词在中文文本预处理、机器翻译、信息检索、文本分类、文本挖掘等领域中有着广泛的应用。
对于分词过程，主要分为基于规则的分词和基于统计的分词两种方式。
其中基于规则的分词主要是根据一定的分词规则，例如机器世界面试官岗位需求中的“有扎实的数据结构与算法基础，熟悉常见分词算法"，则可以分为：“有”、“扎实”、“的”、“数据结构”、“与”、“算法”、“基础”、“熟悉”、“常见”、“分词”、“算法”十个词语。
规则分词方法比较直观，但只适用于分词规则简单的文本。
在一些复杂的文本处理任务中，无法覆盖所有的规则，因此效果难以达到理想状态。
基于统计的分词则是在大规模语料库数据上进行统计，以概率模型为基础进行分词。
例如：在机器世界面试官的需求中，频繁出现的“分词”与“算法”则很容易被统计出来成为两个独立的词语。
统计分词能够比较好地解决复杂语言规律，如歧义问题，但它需要较大的语料库支撑。
并且需要依赖于分词语料库来进行训练，因此其分词效果及质量的好坏也与语料库的质量密切相关。
二、中文分词技术现状如今，中文分词技术已经有了相对成熟的技术路线。
常见的算法有：最大匹配法、正向最大匹配算法、逆向最大匹配算法、双向最大匹配算法、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度学习等多种分词技术。
中文分词技术及其应用初探
中文分词技术及其应用初探一、中文分词技术是啥呢？嘿呀，咱们来聊聊这个中文分词技术哈。
这就好比是把一长串的中文句子给它像切蛋糕一样切成一块一块的小部分。
比如说“我爱中国”，就可以分成“我”“爱”“中国”这几个小部分。
它可有用啦，可以帮助计算机更好地理解咱们人类说的话或者写的文字呢。
这就像是给计算机的眼睛戴上了一副特制的眼镜，让它能看得更清楚我们表达的意思。
二、中文分词技术的应用可广啦1. 在搜索引擎里，它就像是一个超级小助手。
当我们在搜索框里输入一句话的时候，它就把这句话进行分词，然后找到最匹配的网页内容。
比如说你输入“好看的电影”，它就把这个分成“好看”“的”“电影”，然后在海量的电影相关网页里找到那些真的是在说好看电影的页面，这样我们就能更快地找到自己想要的信息啦。
2. 在智能语音助手那里，它也很重要哦。
像我们对着语音助手说“今天天气怎么样”，它把这个句子分词后，就能理解我们是在问天气的事情，然后给我们回答。
要是没有这个分词技术，那语音助手可能就会懵圈，不知道我们到底在说啥呢。
3. 在文本分析方面也很厉害。
比如说对于一些新闻报道或者文章，通过分词技术可以统计每个词出现的频率，这样就能知道这篇文章大概是在讲什么主题啦。
就像如果一篇文章里“科技”这个词出现的频率特别高，那这篇文章很可能就是和科技相关的内容。
三、中文分词技术的发展前景我觉得这个技术以后肯定会越来越牛的。
随着我们对计算机智能化要求越来越高，它的作用也会越来越凸显。
说不定以后还能和其他的新技术结合起来，创造出更多有趣又实用的东西呢。
比如说和虚拟现实技术结合，在虚拟的场景里，我们说的话可以更精准地被识别和处理，那玩起来可就更带劲啦。
而且在跨语言交流方面也可能会有新的突破，让不同语言之间的交流变得更加顺畅，就像不同国家的人之间有了一种无形的桥梁一样。
中文分词技术真的是一个很有趣又很有用的东西，虽然我们可能平时都不太注意它，但是它却在我们的生活中默默发挥着很大的作用呢。
中文分词原理
中文分词原理中文分词是指将一个汉字序列切分成一个个具有语言意义的词语的过程，是中文信息处理的基础工作之一。
在计算机领域中，中文分词是自然语言处理的重要环节，对于搜索引擎、信息检索、文本挖掘等应用具有重要意义。
本文将介绍中文分词的原理及相关内容。
首先，中文分词的原理是基于词语的语言学特征来进行切分。
中文词语之间并没有像英文那样的明显分隔符号，因此要进行中文分词就需要依靠词语的语言学特征来进行判断。
中文词语通常由一个或多个汉字组成，而且词语之间具有一定的语义关联，因此可以通过词语的语言学特征来进行切分。
其次，中文分词的原理还涉及到词语的频率统计和语境分析。
在进行中文分词时，需要利用大量的语料库来进行词语的频率统计，以确定词语的常见组合和概率。
同时，还需要进行语境分析，即根据词语在句子或文章中的上下文来确定词语的边界，以保证切分结果的准确性。
另外，中文分词的原理还包括了一些特定的算法和模型。
目前常用的中文分词算法包括基于词典的最大匹配法、逆向最大匹配法、双向最大匹配法等。
此外，还有基于统计模型的中文分词方法，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
这些算法和模型都是基于中文词语的语言学特征和频率统计来进行切分的。
总的来说，中文分词的原理是基于词语的语言学特征、频率统计和语境分析来进行切分的。
通过对词语的特征和语境进行分析，结合相应的算法和模型，可以实现对中文文本的准确切分。
中文分词的准确性对于中文信息处理具有重要意义，因此对于中文分词原理的深入理解和研究具有重要意义。
总结一下，中文分词原理是基于词语的语言学特征、频率统计和语境分析来进行切分的，通过相应的算法和模型实现对中文文本的准确切分。
中文分词对于中文信息处理具有重要意义，对其原理的深入理解和研究对于提高中文信息处理的效率和准确性具有重要意义。
中文文本自动分词技术的研究与优化
中文文本自动分词技术的研究与优化中文文本自动分词技术的研究与优化摘要：中文文本自动分词技术是自然语言处理领域非常重要的基础任务之一。
准确的分词对于提高中文文本处理任务的性能至关重要。
本论文将对中文文本自动分词技术的研究进行综述，并提出一些优化方法以提高分词的准确率和效率。
具体来说，本文将介绍传统的基于规则的分词方法、基于统计的分词方法以及基于机器学习的分词方法，并讨论各种方法的优劣势。
然后，本文将提出一种集成多种分词方法的优化策略，以提高分词的准确性和效率。
最后，本文将讨论一些目前研究中存在的问题和挑战，并展望中文文本自动分词技术的未来发展方向。
关键词：中文文本处理；自动分词；基于规则的分词方法；基于统计的分词方法；基于机器学习的分词方法；优化策略1. 引言中文文本是一种特殊的自然语言，因为中文没有明确的词语分隔符号，这使得中文文本的处理更加复杂。
在进行自然语言处理任务时，必须先将中文文本进行分词，将连续的中文字序列切分为单个词。
分词任务的准确性和效率对于后续的文本处理任务，如文本分类、信息检索和机器翻译等，至关重要。
2. 传统的基于规则的分词方法传统的基于规则的分词方法是最早被提出并广泛应用的分词方法之一。
该方法通过制定一系列基于语言规则的切分规则，将更长的中文字序列切分为单个词。
然而，这种基于规则的方法存在一些问题，例如难以处理词语歧义和新词问题。
3. 基于统计的分词方法随着机器学习和统计方法的发展，基于统计的分词方法逐渐成为主流。
该方法主要依靠大规模的语料库进行训练，通过计算词语的出现概率来进行分词。
基于统计的分词方法可以有效地解决传统基于规则的方法存在的问题，但是对于一些低频词和轻度歧义词的处理仍然存在一定困难。
4. 基于机器学习的分词方法近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的分词方法得到了广泛关注。
该方法通过使用机器学习算法，根据训练样本自动学习分词模型。
基于机器学习的分词方法能够处理复杂的语言现象，如新词和词语歧义。
计算机科学与技术毕业论文——汉语分词技术分析
兰州商学院本科生毕业论文（设计）论文（设计）题目：汉语分词技术初探学院、系：信息工程学院计算机科学与技术系专业（方向）: 计算机科学与技术年级、班：学生姓名：指导教师：2011年5月18日声明本人郑重声明：所呈交的毕业论文（设计）是本人在导师的指导下取得的成果。
对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
因本毕业论文（设计）引起的法律结果完全由本人承担。
本毕业论文（设计)成果归兰州商学院所有。
特此声明毕业论文（设计）作者签名:年月日汉语分词技术初探摘要所谓汉语分词，就是将中文语句中的词汇切分出来的过程。
由于汉语的书写习惯，汉语语句中词与词之间的标志是隐含的，英文的单词与单词之间有空格，所以不存在分词问题.而中文的每一句中，词与词之问是没有空格的，因而必须采用某种技术将其分开。
分词技术作为自然语言处理的基础环节，同时也是关键环节之一，它的质量好坏直接影响到后续处理步骤的效果。
汉语分词工作看似细微，但作为计算机自然语言处理的第一步，它的关键作用是不容忽视的。
如今汉语分词己成为自然语言处理的研究热点与难点。
本文讨论了中文分词的概念、目标及其所面临的一些基本问题，详细介绍了三种基本中文分词算法，并对中文分词词典的索引及常用词典结构进行了介绍，最后说了正向最大算法的实现及测试结果。
［关键词］中文分词最大匹配分词词典自然语言处理ABSTRACTChinese word segmentation，is to cut the sentence in the Vocabulary sub—out process．Since the writing habits of Chinese，Chinese sentence symbol between words is implied．the English words have the spaces between the words，So there is easy to separate．The Chinese word for each sentence，there is no space between words，and therefore must be some kind of technology to separate sentence．Chinese sentence segmentation algorithm from the 20th century，since the 80’S has been a research focus，due to the complexity of the Chinese language has been in a stage of development．Segmentation of natural language processing technology as the basic link，but also one of the key links，and its direct impact on the quality of the subsequent processing steps results．Chinese word segmentation the first step in natural language processing,and its importance can not be ignored．［Key Words] Chinese Word Segmentation，Maximum match，Segmentation Dictionary, Chinese Information Processing目录一、引言 (1)二、中文分词简介 (3)(一）中文分词的概念 (3)1、什么是中文分词 (3)2、中文分词的应用 (4)（二）中文分词的目标 (5)1、准确性 (6)2、运行效率 (6)3、通用性 (6)4、适用性 (7)（三)中文分词的基本问题 (7)1、分词规范 (8)2、歧义识别 (10)3、未登录词 (11)三、基本中文分词算法 (12)（一）中文分词算法介绍 (12)1、基于字符串匹配的分词算法 (12)2、基于理解的分词算法 (14)3、基于统计的分词算法 (14)(二)根据具体应用使用合适的分词算法 (15)1、混合分词 (15)2、基于字的切分法 (16)四、中文分词词典 (17)(一）词典的索引 (17)1、Hash索引 (18)2、Trie树 (18)（二)常用词典结构 (19)1、有序线性词典结构 (19)2、基于整词二分的分词词典结构 (19)3、基于TRIE索引树的分词词典机制 (20)五、正向最大匹配算法的实现 (21)（一)正向最大匹配算法 (21)（二）采用正向最大算法的分词程序设计 (24)六、结论 (35)参考文献 (36)致谢 (37)汉语分词技术初探一、引言在自然语言处理中，词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分.我们知道，在英文文本中，单词之间是以空格作为自然分界符的.中文和英文比起来，有其自身的特点，就是中文以字为基本书写单位,句子和段落通过分界符来划界，但是词语之间没有一个形式上分界符。
汉语分词技术
汉语分词技术摘要:汉语分词是计算机中文信息处理系统的基础和难题,也是智能化中文信息处理的关键,因为计算机中文信息处理就是要用计算机对汉语的音、形、义进行处理。
由于汉语自动分词在中文信息自动化处理中具有重要的地位,这方面的研究备受人们关注,并现出一些有应用前景的分词方法。
文章主要介绍了汉语分词的必要性,以及汉语分词的方法和存在的问题。
标签：分词汉语分词分词方法汉语分词是计算机中文信息处理系统的基础和难题,也是智能化中文信息处理的关键,因为计算机中文信息处理就是要用计算机对汉语的音、形、义进行处理。
一、汉语分词的必要性目前英文分词技术已经比较成熟,并且已经展现出了很好的发展前景,无论是在信息檢索方面还是在主题分析方面的研究都强于汉语,究其根本原因就是汉语没有通过分词这个难关。
词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。
汉语是以字为基本的书写单位,汉语文本是基本单字的文本,词与词之间没有明显的区分标记,因此,汉语自动分词是对汉语文本进行自动分析的第一个步骤,只有跨越了这一步,中文才能像英文那样过渡到短语划分、概念抽取及主题分析,以至于自然语言理解,最终达到智能计算的最高境界,实现人类的梦想。
分词技术的研究始于20世纪80年代初,迄今已有20多年的发展历史,研究出了很多各具特色的方法。
汉语分词技术属于自然语言处理技术范畴,给定一段话,人能够很轻易地分辨出那些是词,那些不是词,但是如何能让计算机也能够像人一样去分辨出词来,这样的处理过程就是汉语分词技术。
二、汉语分词的方法目前常用的分词方法大体分为以下两种类型:(一)根据字典信息分词方法基于字典的分词方法实际上就是我们提到的n元切分法,也称为机械分词方法。
是以文本字典信息作为母本,按照特定的策略将句子切分成具体的字符或字符串,并把其同字典中的词逐一匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功。
按照扫描方向的不同,分词方法可以分为正向匹配和反向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长)匹配和最小(最短)匹配两种方法。
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分 ¨ 。在 中文 中 ， 与 词 之 间不 存 在 分 隔 符 ， 词 词
本 身也 缺乏 明显 的形 态标 记 ， 因此 ， 中文 信息处 理
的特有 问题 就是如何 将汉语 的字 串分 割 为合理 的 词 语序列 ， 即中文分 词 ， 因而分词 是 中文 自然语 言 处 理 的第 一步 ， 是不 同于 其他 语 言 的 自然语 言 这 处 理系统 的重 要特 点 ， 是 影 响 自然 语 言 处理 在 也
的时 间代价 。
２ 汉 语 词 法 分 析 技 术
中文 分词 分 为人 工 分 词 与 机 器 自动 分 词 两
种 Ｊ 。人工分 词存 在 分 词 不 一 致 和 处 理 速 度 慢
的缺 陷 。对 此 ， 们尝试 用计 算机 代替 人工 分词 ， 人 称为 自动分 词 。 目前 ， 汉语 自动 字 ， 政 ： 张 中文 分 词 技 术 综 述
５ ５
解 决 未登 陆词 识 别 问题 的最原 始 的办 法就 是调 用 人工 干预 模块 处 理 ， 此 解 决 方 案 总 是 不 能 令 人 但 满意 。为此 ， 已有 很 多 人 致 力 于未 登 陆 词 识 别 的
的分词 方 法 的 优 点 是 ： １ 不 受 待 处 理 文本 的 领 （） 域 限制 ； ２ 不需 要 一 个 机 器 可读 词 典 。缺 点是 ： （） （） １ 需要 大 量 的训练 文 本 ， 以建 立 模 型 的参 数 ； 用 （ ） 方法 的计 算量 都非 常 大 ； ３ 分 词 精度 与 训 ２该 （） 练 文本 的选 择 有关 。
５ ４
安 阳 师 范学 院学 报
２１ ０ ０钽
中 文 分 词技 术 综 述
周 宏宇， 张 政
（ 阳 师范 学 院 ， 南 安 阳 ４ ５０ ） 安 河 ５ ０ ０
［ 摘
要］ 中文分词 是中文信 息处理 的基础 ， 分词 系统也是 中文信息 处理 中的一个 主要组成部分 ， 中文 文本 的分 对
去 掉 ， 下 的字符 串作 为新 的 匹配 字段 ， 剩 进行再 次
匹 配 。重 复 以 上 过 程 ， 到 切 分 出所 有 词 为 止 。 直 最小 匹配 法 的基本 思想 是使 待切 分语句 分词后 得 到 的词最 少 。逐词 匹 配法是 指把词 典 中的词按 由 长 到短 的顺序 在 待 切 分语 句 中进 行搜 索 和 匹 配 ， 直到 把所 有 的词 都 切分 出来 为止 。最佳 匹配法 的 基本 思想是 词典 中的词条 按 照词频 的大４， 序 排 ＂￣ Ｊ ｌ ｂ 列， 以求 缩短 分词 词典 的检 索 时间 ， 而降低 分词 从
词 处 理 目前 已经 应 用 到 了 中 文 自然 语 言 理解 、 献 检 索 、 索 引擎 以及 文 本 挖 掘 系 统 等 领 域 。本 文对 现有 的 中 文 分 词 技 文 搜
术进行 了综述 ， 分析 了现有分词方法 的技术特点 ， 指出 了部分分词方法存在 的优缺 点。 ［ 键词］ 关 分词 ； 中文信息处理 ； 分词方法 ［ 中图分 类号 ］ Ｐ ９ ． Ｔ ３１１ ［ 文献标识 号］ Ａ ［ 文章编号］ ６ １— ３０ ２ １ ）２— ０ ４— ３ １７ ５ ３ （０ ０ ０ ０ ５ ０
和混合方 法 。 ２ １ 基 于词典 的 中文分词 方法 ．
［ 收稿 日期 ］０ ９— １— ６ ２ ０ ０ ２
词典 中没 有登 录这 些词 ， 引起 自动切词 的 困难 。 会
［ 作者简介 ］ 周宏宇 （９ Ｏ ）河南 安阳人 ， 阳师范学院助教 ， １８ 一 ， 安 主要从事科学工程计算 与计算机模 拟。
最大 匹配 、 最小 匹配 、 逐词 匹配 和最佳 匹配 。最 大 匹配法 的基 本思 想是 ： 待切 分 语 句 的 ｍ 个 汉字 取 作 为 匹配字 段 ， 中 ｍ为 机 器 可读 词典 中最 长词 其 条 的汉 字 个 数 ； 找 机 器 可 读 词 典 并 进 行 匹配 。 查 若 能 匹配 ， 则将 这个 匹配 字 段 作 为一 个 词 切分 出 来； 若不 能 匹配 ， 将 这个 匹配字 段 的最后一个 字 则
１ 中文 分 词 的 必 要性
词是最 小 的能够独 立活 动 的有意义 的语 言成
基 于词 典 的 中文 分词 方法 的三个要 素 为分词 词典 、 本扫 描 顺 序 和 匹 配原 则 Ｊ 文 。文 本 的扫 描
顺 序有 正 向扫 描 、 向扫 描 和双 向扫 描 。正 向扫 逆 描 是指从 待 切分 语 句 的 开 头开 始 扫 描 ， 而逆 向扫
２ ３ 中文 分词 混合 方 法 ．
三大类 的方法 ： 于词典 的方法 、 于统 计 的方法 基 基
当使 用 基于词 典 的 中文 分词 方法进 行 中文信
息 处理 时不得 不考 虑 未登 录词 的处理 。未登 录词
指词 典 中没有 登 录过 的 人名 、 名 、 构名 、 名 地 机 译
及新 词语 等 。当 采 用 匹 配 的办 法 来 切词 时 ， 由于
中文信息 处理 中应用 的重要 因素 。分 词 系统是 中
文信 息处 理 中的一 个 主要 组 成 部 分 ， 中文 自然 是 语 言理解 、 文献检 索 、 索引 擎 以及 文 本挖掘 系统 搜
中最基 本 的一部分 。汉 字 的简体／ 繁体 转换 、 信息
检 索 和信息抽 取 、 索 引擎 、 ｂ文本 挖 掘 、 本 搜 Ｗｅ 文 分类 、 文本校 对 等 中文 信息 处 理 系 统 都 首先 需 要 分 词作 为其 最基 本 的模 块 ， 因而 对 汉 语词 法 分 析 技 术 的研 究 就显得 至关重 要 。