这是另一套基于CRF的词法分析系统，类似感知机词法分析器，提供了完善的训练与分析接口。
CRF的效果比感知机稍好一些，然而训练速度较慢，也不支持在线学习。
默认模型训练自OpenCorpus/pku98/199801.txt，随hanlp 1.6.2以上版本发布。
语料格式等与感知机词法分析器相同，请先阅读《感知机词法分析器》。
中文分词
训练
CRFSegmenter segmenter = new CRFSegmenter(null);
segmenter.train("data/test/pku98/199801.txt", CWS_MODEL_PATH);
输出为HanLP私有的二进制模型，有兴趣的话还可以通过命令导出为兼容CRF++的纯文本格式。
java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.crf.crfpp.crf_learn -T cws.bin cws.txt
与CRF++兼容
由于C++的运行效率和内存效率优于Java，所以推荐直接利用CRF++执行大规模训练。
首先将人民日报语料转换为CRF++格式：
CRFSegmenter segmenter = new CRFSegmenter(null);
segmenter.convertCorpus("data/test/pku98/199801.txt", "data/test/crf/cws-corpus.tsv");
然后准备一份特征模板，或者直接用HanLP默认的：
segmenter.dumpTemplate("data/test/crf/cws-template.txt");
接着用CRF++的crf_learn执行训练：
crf_learn cws-template.txt cws-corpus.tsv cws -t
·此处必须使用-t命令CRF++输出文本格式的模型cws.txt
·HanLP只兼容CRF++的文本模型，不兼容二进制
将cws.txt格式的模型传入CRFSegmenter或CRFLexicalAnalyzer的构造函数即可创建分词器，同时HanLP会自动创建二进制缓存.txt.bin，下次加载耗时将控制在数百毫秒内。
预测
可通过如下方式加载：
CRFSegmenter segmenter = new CRFSegmenter(CWS_MODEL_PATH);
List
System.out.println(wordList);
不传入模型路径时将默认加载配置文件指定的模型。
词性标注
CRF词性标注器的训练与加载与中文分词类似，对应CRFPOSTagger。
命名实体识别
CRF命名实体识别也是类似的用法，对应CRFNERecognizer。
CRF词法分析器
训练了1至3个模型后，可以构造CRF词法分析器：
/**
* 构造CRF词法分析器
*
* @param cwsModelPath CRF分词器模型路径
* @param posModelPath CRF词性标注器模型路径
* @param nerModelPath CRF命名实体识别器模型路径
*/
public CRFLexicalAnalyzer(String cwsModelPath, String posModelPath, String nerModelPath) throws IOException
/**
* 加载配置文件指定的模型
*
* @throws IOException
*/
public CRFLexicalAnalyzer() throws IOException
构造后可以调用analyze接口或与旧接口兼容的seg:
CRFLexicalAnalyzer analyzer = new CRFLexicalAnalyzer();
String[] tests = new String[]{
"商品和服务",
"上海华安工业（集团）公司董事长谭旭光和秘书胡花蕊来到美国纽约现代艺术博物馆参观",
"微软公司於1975年由比爾·蓋茲和保羅·艾倫創立，18年啟動以智慧雲端、前端為導向的大改組。" // 支持繁体中文
};
for (String sentence : tests)
{
System.out.println(analyzer.analyze(sentence));
System.out.println(analyzer.seg(sentence));
}
在1.6.2以上版本中，所有的词法分析接口都同时支持简繁。