MeCab是一套日文分词（形态分析）和词性标注系统（Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer）， rick曾经在这里分享过MeCab的官方文档中文翻译: 日文分词器 Mecab 文档，这款日文分词器基于条件随机场打造，有着诸多优点，譬如代码基于C++实现，基本内嵌CRF++代码，词典检索的算法和数据结构均使用双数组Double-Array，性能优良，并通过SWIG提供多种语言调用接口，可扩展性和通用性都非常不错。

    目前中文分词的一般做法是将分词当作序列标注问题来处理，这种做法首先标注好一批训练语料，然后用统计模型进行训练和标注。常用的统计模型包括隐马尔可夫模型(HMM)、最大熵模型(MEM)以及条件随机场模型(CRF)。因为CRF比HMM和MEM有更弱的上下文无关假设，所以CRF一般能取得更好的分词结果。

    英语等以空白字符作为分隔符的语言，分词不是问题。中文分词，需要处理的细节太多。单就“真歧义”这一问题（简言之，如果没有上下文，连活生生的人也无法确定如何断句的歧义句）的处理方法而言，前辈们就已写出洋洋洒洒许多文字。不过这属于进阶题目。我想先实现一个最简单的分词程序。

        这篇文章是漫话中文分词算法的续篇。在这里，我们将紧接着上一篇文章的内容继续探讨下去：如果计算机可以对一句话进行自动分词，它还能进一步整理句子的结构，甚至理解句子的意思吗？这两篇文章的关系十分紧密，因此，我把前一篇文章改名为了《漫话中文自动分词和语义识别（上）》，这篇文章自然就是它的下篇。我已经在很多不同的地方做过与这个话题有关的演讲了，在这里我想把它们写下来，和更多的人一同分享。     什么叫做句法结构呢？让我们来看一些例子。“白天鹅在水中游”，这句话是有歧义的，它可能指的是“白天有一只鹅在水中游”，也可能指的是“有一只白天鹅在水中游”。不同的分词方案，产生了不同的意义。有没有什么句子，它的分词方案是唯一的，但也会产生不同的意思呢？有。比如“门没有锁”，它可能是指的“门没有被锁上”，也有可能是指的“门

        记得第一次了解中文分词算法是在 Google 黑板报 上看到的，当初看到那个算法时我彻底被震撼住了，想不到一个看似不可能完成的任务竟然有如此神奇巧妙的算法。最近在詹卫东老师的《中文信息处理导论》课上再次学到中文分词算法，才知道这并不是中文分词算法研究的全部，前前后后还有很多故事可讲。在没有建立统计语言模型时，人们还在语言学的角度对自动分词进行研究，期间诞生了很多有意思的理论。  ...

    编译先前条件确认是否已经安装以下软件,有些也许不是必须的,但建议还是都装上。

    PHP中文分词类,主要作用是分析语料库,找出核心主题词,是网页相似度引擎的子模块相比成熟的分词类库,如Lucene,中科院之流 没有任何优势,本类库是实验性项目,效率及算法[trie]并无特殊 ...

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    编程任务：１、 我们碰到了大麻烦，一个新来的传教士惹恼了上帝，上帝很愤怒，要求我们把圣经（bbe.txt）背熟，直至他说哪个单词，我们就要飞快的回答出这个单词在 第几行第几个单词位...

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