中文分词是做好中文内容检索、文本分析的基础，主要应用于搜索引擎与数据挖掘领域。中文是以词为基本语素单位，而词与词之间并不像英语一样有空格来分隔，因而中文分词的难点在于如何准确而又快速地进行分词。以下介绍4款开源中文分词系统。

1、ICTCLAS – 全球最受欢迎的汉语分词系统

中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；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。我们先后精心打造五年，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s，分词精度98.45%，API不超过200KB，各种词典数据压缩后不到3M，是当前世界上最好的汉语词法分析器。

系统平台：Windows

开发语言：C/C++、Java、C#

使用方式：dll调用

演示网址：http://ictclas.org/test.html

开源官网：http://ictclas.org

附注：ICTCLAS有共享版、商业版、行业版，支持Linux平台，但不开源。ICTCLAS已进入商用，且应用范围较广，相信分词效率出色。

2、HTTPCWS – 基于HTTP协议的开源中文分词系统

HTTPCWS 是一款基于HTTP协议的开源中文分词系统，目前仅支持Linux系统。HTTPCWS 使用“ICTCLAS 3.0 2009共享版中文分词算法”的API进行分词处理，得出分词结果。

ICTCLAS是中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，基于多层隐马模型研制出的汉语词法分析系统，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。ICTCLAS经过五年精心打造，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0，分词精度98.45%，各种词典数据压缩后不到3M。ICTCLAS在国内973专家组组织的评测中活动获得了第一名，在第一届国际中文处理研究机构SigHan组织的评测中都获得了多项第一名，是当前世界上最好的汉语词法分析器。

ICTCLAS 3.0 商业版是收费的，而免费提供的 ICTCLAS 3.0 共享版不开源，词库是根据人民日报一个月的语料得出的，很多词语不存在。所以本人补充的一个19万条词语的自定义词库，对ICTCLAS分词结果进行合并处理，输出最终分词结果。

由于 ICTCLAS 3.0 2009 共享版只支持GBK编码，因此，如果是UTF-8编码的字符串，可以先用iconv函数转换成GBK编码，再用httpcws进行分词处理，最后转换回UTF-8编码。

HTTPCWS 软件自身（包括httpcws.cpp源文件、dict/httpcws_dict.txt自定义词库）采用NewBSD开源协议，可以自由修改。HTTPCWS 使用的 ICTCLAS 共享版 API 及 dict/Data/ 目录内的语料库，版权及著作权归中国科学院计算技术研究所、ictclas.org所有，使用需遵循其相关协议。

系统平台：Linux

开发语言：C++

使用方式：HTTP服务

演示网址：http://blog.s135.com/demo/httpcws/

开源官网：http://blog.s135.com/httpcws_v100/

附注：基于ICTCLAS，增加了19万条词语的扩展词库，并且构建成HTTP服务的方式，使用上更加便捷。

3、SCWS – 简易中文分词系统

SCWS 在概念上并无创新成分，采用的是自行采集的词频词典，并辅以一定程度上的专有名称、人名、地名、数字年代等规则集，经小范围测试大概准确率在 90% ~ 95% 之间，已能基本满足一些中小型搜索引擎、关键字提取等场合运用。 SCWS 采用纯 C 代码开发，以 Unix-Like OS 为主要平台环境，提供共享函数库，方便植入各种现有软件系统。此外它支持 GBK，UTF-8，BIG5 等汉字编码，切词效率高。

系统平台：Windows/Unix

开发语言：C

使用方式：PHP扩展

演示网址：http://www.ftphp.com/scws/demo.php

开源官网：http://www.ftphp.com/scws/

附注：作为PHP扩展，容易与现有的基于PHP架构的Web系统继续集成，是其一大优势。

4、PhpanAlysis - PHP无组件分词系统

PhpanAlysis分词系统是基于字符串匹配的分词方法 ，这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配 和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。 

系统平台：PHP环境

开发语言：PHP

使用方式：HTTP服务

演示网址：http://www.itgrass.com/phpanalysis/

开源官网：http://www.itgrass.com/phpanalysis/

附注：实现简单，容易使用，能做一些简单应用，但大数据量的计算效率不如前几种。