分词技术发展至今，也已经有十几年的历史。目前在中文分词领域，已经有很多成熟的分词技术。中文是由连续文字组成，缺乏有效的间隔，虽然有句、段分隔，但在进行机器语言学习、文本语义理解分析过程中都需以词组为最小单位的。因此实现中文分词相对英语来讲，更加的复杂、困难。这其中对于计算机涉及的技术就是中文分词技术。
中文分词不仅是各种中文信息处理技术中使用最广泛的手段,也是信息检索和搜索引擎必不可少的基础性工作。现有的中文分词方法有很多,它们以字符串匹配、统计模型、理解、路径以及语义等为基础,并辅以分词词典和规则库,能够在一定程度上对中文信息进行切分。但由于汉语本身的特殊性和复杂性,目前的中文分词技术普遍存在歧义词处理和未登录词(新词)识别两个难点。因此,一个好的中文分词方法不仅需要具备高效的分词算法和词典机制,而且要准确识别歧义词和未登录词。
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目前利用文本挖掘技术的多是一些信息收集机构,这是由于在信息行业中,文本信息都起着至关重要的作用,文本挖掘技术是采取任何技术的出发点,直接影响各工作流程的质量、效率、全面性和费用-效益比,并与最终产品息息相关。
随着信息技术在我国社会生活各个领域应用的深入,中文信息处理正在成为人
