ICTCLAS分词的实现案例，完整的使用java代码实现，可以直接导入工程运行。

PHPAnalysis分词系统是基于字符串匹配的分词方法进行分词的

资源包含文件：课程报告word+源码+截图 对汉语自动分词技术有一个全面的了解，包括从词典的建立、分词算法的实现、性能评价和优化等环节。详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/126794356

采取基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型对中文文本进行粗切分，采取Viterbi算法对切分结果进行角色标注，在角色序列的基础上，进行模式最大匹配，最终实现中国人名的识别

基于互信息改进算法的新词发现对中文分词系统改进

中科院的中文分词系统ICTCLAS是从事文本挖掘研究工作的学者们所广泛使用的软件，这是该软件的2015版本。

中科院ICTCLAS2014分词系统下载包

自己做分词系统测试程序，包含词库，运行需要.net 2.0

phpanalysis PHP分词系统V2.51版

这是一个基于深度学习的分词系统和语料项目。背景97.5%准确率的深度学习中文分词（字嵌入 Bi-LSTM CRF）构建安装好bazel代码构建工具，clone下来tensorflow项目代码，配置好(./configure)clone 本项目地址到tensorflow同级目录，切换到本项目代码目录，运行./configure编译后台服务bazel build //kcws/cc:seg_backend_api训练1. 关注“待字闺中”公众号 回复 kcws 获取语料下载地址2. 解压语料到一个目录3. 切换到代码目录，运行：pyton kcws/train/process_anno_file  chars_for_w2v.txt 使用word2vec 训练 chars_for_w2v (注意-binary 0),得到字嵌入结果vec.txt bazel build kcws/train:generate_training ./bazel-bin/kcws/train/generate_training vec.txt  all.txt python kcws/train/filter_sentence.py all.txt （得到train.txt , test.txt)4. 安装好tensorflow,切换到kcws代码目录，运行:python kcws/train/train_cws_lstm.py --word2vec_path vec.txt --train_data_path  --test_data_path test.txt --max_sentence_len 80 --learning_rate 0.001demohttp://45.32.100.248:9090/ 标签：kcws