THULAC，全称为“清华树洞分词系统”（Tsinghua Lexical Analysis System），是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的一款中文分词和词性标注工具。这个工具包，`thulac.models`，是THULAC的核心模型部分，用于执行高效的中文文本处理任务。 我们要理解什么是分词。在自然语言处理中，分词是将连续的文本序列分割成具有独立语义的词语单元，这是进行后续文本分析如词性标注、情感分析、命名实体识别等的基础步骤。THULAC的优势在于它结合了基于词典的分词方法和基于统计的分词模型，既考虑了词语的规范性，又适应了语言的灵活性，特别适合处理现代汉语的各种复杂情况。 THULAC的工作流程大致分为以下几个步骤： 1. **加载模型**：`thulac.models`中的模型包含了大量训练数据得到的参数，用于识别和划分词语。在使用THULAC时，我们需要先加载这些模型。 2. **预处理**：对输入的文本进行预处理，如去除标点符号、数字等非汉字字符。 3. **分词**：使用加载的模型对预处理后的文本进行分词。THULAC支持两种模式：精细模式和粗略模式。精细模式更注重词语的准确性，而粗略模式则更注重速度。 4. **词性标注**：THULAC不仅分词，还会为每个词标注其对应的词性，这有助于进一步的语义理解和分析。 5. **后处理**：根据需求，可以对分词和词性标注的结果进行清洗和整理。 在实际应用中，`thulac.models`通常与其他编程语言库（如Python的`thulac`库）配合使用。用户只需按照库的API调用模型，即可方便地实现分词和词性标注功能。例如，在Python中，你可以通过以下代码进行操作： ```python from thulac import Thulac thu = Thulac(seg_only=True) # 使用默认设置，仅进行分词 words = thu.cut('这是一个分词示例。') for word in words: print(word) ``` 标签中的"清华分词工具包 THULAC thulac.models"，表明了`thulac.models`是THULAC工具包的一部分，主要包含模型文件，而"thulac"可能是指整个THULAC的Python实现库。 `thulac.models`是THULAC分词工具的核心组件，提供强大的中文分词和词性标注能力，广泛应用于学术研究、新闻分析、社交媒体监控等各种领域。对于处理中文文本的自然语言处理项目来说，这是一个非常有价值的资源。

【SCWS简介】 SCWS，全称Simple Chinese Word Segmentation，是一个简易中文分词系统，由hightman开发，并以BSD许可协议开源发布。它采用纯C语言编写，不依赖任何外部库，支持GBK、UTF-8等多种中文编码。SCWS的核心功能是将连续的中文文本切分成有意义的词语，这是中文处理中的基础步骤。中文分词的挑战在于中文词汇间没有明显的分隔符，而SCWS通过内置的词频词典和一些特殊规则（如专有名词、人名、地名、数字年代识别）来实现基本的分词功能，经过测试，其准确率在90%~95%之间，适用于小型搜索引擎、关键词提取等场景。 【SCWS安装】 要安装SCWS，首先需要下载最新版本的源代码，如scws-1.2.1.tar.bz2，然后解压并进入解压后的目录。使用`./configure`配置编译选项，例如设置安装路径为`/usr/local/scws`，接着运行`make`和`make install`完成编译安装。 【SCWS的PHP扩展安装】 为了在PHP中使用SCWS，需要安装对应的PHP扩展。进入`phpext`目录，运行`phpize`初始化环境，然后执行`./configure`指定PHP配置文件的位置，再次运行`make`和`make install`完成编译安装。在PHP的配置文件（如`php.ini`）中添加SCWS扩展的配置项，指定扩展名、字符集、词典路径等。 【词库安装】 词库是SCWS进行分词的关键，可以从官方网站下载词典文件，如scws-dict-chs-utf8.tar.bz2，解压后将其放置到SCWS的词典路径下，例如`/usr/local/scws/etc/`，并更改权限以确保PHP能够访问。 【PHP实例代码】 在PHP中使用SCWS，需要实例化分词插件核心类`scws_new()`，设置分词时的字符集、词典路径和规则文件路径。通过`set_ignore()`、`set_multi()`和`set_duality()`方法调整分词策略，然后使用`send_text()`发送待分词的文本，最后通过`get_result()`或`get_tops()`获取分词结果。`get_result()`返回一个包含词、词频、位置和词性的数组，方便进一步处理。 【在线API使用】 除了本地安装和使用，SCWS还提供了在线API服务，开发者可以通过HTTP请求直接调用分词服务，这样可以省去本地安装和维护的步骤，特别适合那些对服务器资源有限制或希望快速集成分词功能的项目。 SCWS是一个实用的开源中文分词工具，适用于PHP环境，通过简单的安装和配置即可在项目中实现中文文本的分词处理，提高文本分析和处理的效率。结合其提供的PHP扩展和在线API，开发者可以灵活选择适合自己的集成方式，满足各种应用场景的需求。

内容包含五百多万常见中文词典，每个词占一行，UTF8编码，用于搜索引擎分词。

中文词典 NLP ，四十万可用搜狗词库，较完整地涵盖了基本词汇。 博库 bo2 ku4 干达后得出的结论 gan4 da2 hou4 de2 chu1 de5 jie2 lun4 得出的结论 de2 chu1 de5 jie2 lun4 之前的估计 zhi1 qian2 de5 gu1 ji4 前的估计 qian2 de5 gu1 ji4 一类激素 yi1 lei4 ji1 su4 的能力 de5 neng2 li4 项空白 xiang4 kong4 bai2 的建筑 de5 jian4 zhu4 存在黑洞的证据 cun2 zai4 hei1 dong4 de5 zheng4 ju4 体吸引过去 ti3 xi1 yin3 guo4 qu4 有时则不会 you3 shi2 ze2 bu2 hui4 作铺垫 zuo4 pu1 dian4 能力等 neng2 li4 deng3 人三个阶段的理论 ren2 san1 ge4 jie1 duan4 de5 li3 lun4

用程序生成的ChatGLM分词词典，有助于帮助研发人员更直接的了解ChatGLM的分词原理

逆向最大匹配算法实现分词，分词结果在另一个txt里呈现

常用词典（包含知网Hownet、THUOCL词库、台湾大学NTUSD、清华大学和大连理工大学情感词典等）

Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级开源中文分词器，同时集成了关键字提取，关键短语提取，关键句子提取和文章自动摘要等功能，并且提供了最新版本的lucene, solr, elasticsearch的分词接口， Jcseg自带了一个 jcseg.properties文件用于快速配置而得到适合不同场合的分词应用，例如：最大匹配词长，是否开启中文人名识别，是否追加拼音，是否追加同义词等！ PS：压缩包中含有jcseg-core-1.9.7.jar、jcseg-analyzer-1.9.7.jar、jcseg-1.9.7-javadoc.jar、Jcseg-开发帮助文档.pdf。

因部分用户通过github下载ik分词器网速不是特别友好，特使用csdn共享文件功能。 感谢CSDN资源下载功能。

sphinx中文分词 xdict_1.1.tar.gz