由于中文不像英文那样具有天然的分隔符，所以一般情况下，中文自然语言处理的第一步就是要对语料进行分词处理，下面就总结以下我用过的一些常见的中文分词工具。
1.Stanford NLP
使用斯坦福大学的分词器，下载地址http://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml
在工程里配置好之后，需要加载Properties文件，Properties文件是一些参数设置。
接下来让我们看一个示例：
package com.sectong.application;
import java.util.List;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.NamedEntityTagAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.PartOfSpeechAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.TextAnnotation;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreLabel;
import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;
import edu.stanford.nlp.util.CoreMap;
public class CoreNLPSegment {
public static void main(String[] args) {
// 载入自定义的Properties文件
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP("CoreNLP-chinese.properties");
// 用一些文本来初始化一个注释。文本是构造函数的参数。
Annotation annotation;
annotation = new Annotation("我爱北京天安门，天安门上太阳升。");
// 运行所有选定的代码在本文
pipeline.annotate(annotation);
// 从注释中获取CoreMap List，并取第0个值
List<CoreMap> sentences = annotation.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);
CoreMap sentence = sentences.get(0);
// 从CoreMap中取出CoreLabel List，逐一打印出来
List<CoreLabel> tokens = sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class);
System.out.println("字/词" + "\t " + "词性" + "\t " + "实体标记");
System.out.println("-----------------------------");
for (CoreLabel token : tokens) {
String word = token.getString(TextAnnotation.class);
String pos = token.getString(PartOfSpeechAnnotation.class);
String ner = token.getString(NamedEntityTagAnnotation.class);
System.out.println(word + "\t " + pos + "\t " + ner);
}
}
}字/词 词性 实体标记
-----------------------------
我爱 VV O
北京 NR MISC
天安门 NR MISC
， PU O
天安门 NR O
上 LC O
太阳 NN O
升 VV O
。 PU O2.中科院计算所ICTCLAS
ICTClAS分词系统是由中科院计算所的张华平、刘群所开发的一套获得广泛好评的分词系统，难能可贵的是该版的Free版开放了源代码，为我们很多初学者提供了宝贵的学习材料。
官网：http://ictclas.nlpir.org/newsdownloads?DocId=354
语言和平台：
ICTCLAS全部采用 C/C++ 编写，支持 Linux 、 FreeBSD 及 Windows 系列操作系统，支持 C/C++ 、 C# 、 Delphi、 Java 等主流的开发语言。
主要功能：
中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典；支持繁体中文；支持GBK 、 UTF-8 、 UTF-7 、 UNICODE 等多种编码格式。
ICTCLAS比较烦人的一点就是每隔一段时间就要更新一下证书，好像是一个月更新一次，这点挺麻烦的，如果你使用了ICTCLAS进行中文分词发现突然报错了，那很可能就是证书过期导致的，更新之后就又可以正常使用了。
3.Ansj
项目网址：https://github.com/ansjsun/ansj_seg
ansj分词是ICTCLAS的真正java实现.分词效果速度都超过开源版的ICTCLAS中文分词。支持中文分词，人名识别,词性标注,用户自定义词典等
增加了对lucene的支持.如果不想编译文件可以直接到 https://github.com/ansjsun/mvn-repo/tree/gh-pages/org/ansj这里下载jar包!
这是一个ictclas的java实现.基本上重写了所有的数据结构和算法.词典是用的开源版的ictclas所提供的.并且进行了部分的人工优化
4.HanLP
官方文档地址：http://hanlp.linrunsoft.com/doc/_build/html/index.html
GitHub地址：https://github.com/hankcs/HanLP
也可以下载jar包直接在Java工程里使用。
HanLP是我经常使用的一个中文分词工具，个人觉得还挺好用的。
使用前首先要配置好配置文件，可以在配置文件中添加自己的词典，停用词表等
示例配置文件:
#本配置文件中的路径的根目录，根目录+其他路径=绝对路径
#Windows用户请注意，路径分隔符统一使用/
root=E:/JavaProjects/HanLP/
#核心词典路径
CoreDictionaryPath=data/dictionary/CoreNatureDictionary.txt
#2元语法词典路径
BiGramDictionaryPath=data/dictionary/CoreNatureDictionary.ngram.txt
#停用词词典路径
CoreStopWordDictionaryPath=data/dictionary/stopwords.txt
#同义词词典路径
CoreSynonymDictionaryDictionaryPath=data/dictionary/synonym/CoreSynonym.txt
#人名词典路径
PersonDictionaryPath=data/dictionary/person/nr.txt
#人名词典转移矩阵路径
PersonDictionaryTrPath=data/dictionary/person/nr.tr.txt
#繁简词典路径
TraditionalChineseDictionaryPath=data/dictionary/tc/TraditionalChinese.txt
#自定义词典路径，用;隔开多个自定义词典，空格开头表示在同一个目录，使用“文件名 词性”形式则表示这个词典的词性默认是该词性。优先级递减。
#另外data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt是个高质量的词库，请不要删除
CustomDictionaryPath=data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt; 现代汉语补充词库.txt; 全国地名大全.txt ns; 人名词典.txt; 机构名词典.txt; 上海地名.txt ns;data/dictionary/person/nrf.txt nrf
调用分词器进行分词也很容易：
System.out.println(HanLP.segment("你好，欢迎使用HanLP！"));输出：
[你好/vl, ，/w, 欢迎/v, 使用/v, HanLP/nx, ！/w]5.jieba
"结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件
Feature
支持三种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
支持繁体分词
支持自定义词典
jieba分词是个Python组件，安装和使用都十分方便，特别是现在好多机器学习和深度学习都是使用Python语言进行处理的，所以jieba分词可以与这些机器学习和深度学习框架完美契合。
具体安装直接搜索即可。
这里来看一下分词示例：
#encoding=utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=True)
print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list) #全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all=False)
print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) #精确模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") #默认是精确模式
print ", ".join(seg_list)
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") #搜索引擎模式
print ", ".join(seg_list)输出：
【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学
【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学
【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)
【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造6.Jcseg
官网：http://code.google.com/p/jcseg/
jcseg是使用Java开发的一个中文分词器，使用mmseg算法实现。
(1).目前最高版本：jcseg1.9.0。兼容最高版本lucene-4.x和最高版本solr-4.x
(2).mmseg四种过滤算法，分词准确率达到了98.41%。
(3).支持自定义词库。在lexicon文件夹下，可以随便添加/删除/更改词库和词库内容，并且对词库进行了分类。如何给jcseg添加词库/新词。
(4).中英文同义词追加/同义词匹配 + 中文词条拼音追加．词库整合了《现代汉语词典》和cc-cedict辞典中的词条，并且依据cc-cedict词典为词条标上了拼音，依据《中华同义词词 典》为词条标上了同义词(尚未完成)。更改jcseg.properties配置文档可以在分词的时候加入拼音和同义词到分词结果中。jcseg新版词库
(5).中文数字和中文分数识别，例如："一百五十个人都来了，四十分之一的人。"中的"一百五十"和"四十分之一"。并且jcseg会自动将其转换为阿拉伯数字加入到分词结果中。如：150， 1/40。
(6).支持中英混合词和英中混合词的识别(维护词库可以识别任何一种组合)。例如：B超, x射线, 卡拉ok, 奇都ktv, 哆啦a梦。
(7).更好的英文支持，电子邮件，网址，小数，分数，百分数，字母和标点组合词（例如C++, c#）的识别。(这个对购物网址来说很重要)。
(8).支持阿拉伯数字/小数/中文数字基本单字单位的识别，例如2012年，1.75米，38.6℃，五折，并且jcseg会将其转换为“5折”加入分词结果中。
(9).智能圆角半角, 英文大小写转换。
(10).特殊字母识别：例如：Ⅰ，Ⅱ
(11).特殊数字识别：例如：①，⑩
(12).配对标点内容提取：例如：最好的Java书《java编程思想》，‘畅想杯黑客技术大赛’，被《,‘,“,『标点标记的内容。(1.6.8版开始支持)。
(13).智能中文人名识别。中文人名识别正确率达94%以上。（可以维护lex-lname.lex，lex-dname-1.lex，lex-dname-2.lex来提高准确率），(引入规则和词性后会达到98%以上的识别正确率)。
(14).自动中英文停止词过滤功能（需要在jcseg.properties中开启该选项，lex-stopwords.lex为停止词词库）。
(15).词库更新自动加载功能, 开启一个守护线程随时检测词库的更新并且加载。
(16).自动词性标注。
(17).jcseg.properties----- jcseg配置文件 如何配置jcseg
7.FudanNLP
官网：http://code.google.com/p/fudannlp/
FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。本工具包及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。开发语言为Java。功能包括中文分词等，不需要字典支持。
功能：
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