自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要领域。在对中文做自然语言处理的时候，一个很基础的操作就是分词：因为中文不像英语有现成的单词划分，需要将汉字序列切分成一个个单独的词，以便于后续的处理和分析。...
本文主要讲述隐马尔科夫模及其在中文分词中的应用。 基于中文分词语料库，建立中文分词的隐马尔科夫模型，最后用维特比方法进行求解。
中文分词中有众多分词工具，如结巴、hanlp、盘古分词器、庖丁解牛分词等；其中庖丁解牛分词仅仅支持java，分词是HanLP最基础的功能，HanLP实现了许多种分词算法，每个分词器都支持特定的配置。接下来我将介绍如何配置Hanlp来开...
HanLP由3部分组成：类库hanlp.jar包、模型data包、配置文件hanlp.properties，请前往项目主页下载最新版：https://github.com/hankcs/HanLP/releases。对于非portable版，下载后，你需要编辑配置文件第一行的root指向data的父...
本来想通过python调用Java实现Hanlp的使用，参考文章：http://t.cn/RUrIF7z
中文主要有：NLTK，FoolNLTK，HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR，；...
以前，我对大部分的处理中文分词都是使用python的结巴分词工具，该分词工具是在线调用API, 关于这个的分词工具的原理介绍，我推荐一个好的博客：
众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。本文转载自明略研究院的技术经理牟小...
其用于有如下的 从「中文分词」、「词云画像」、「词性分析」到「自动摘要」、「关系挖掘」、「情感分析」、「知识图谱」等
