中文分词是中文文本处理的基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。
纵观整个开源领域，陆陆续续做中文分词的也有不少，不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库，以供大家参考使用。
1、HanLP —— 汉语言处理包
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
HanLP提供下列功能：
l 中文分词
l HMM-Bigram（速度与精度最佳平衡；一百兆内存）
l 最短路分词、N-最短路分词
l 由字构词（侧重精度，可识别新词；适合NLP任务）
l 感知机分词、CRF分词
l 词典分词（侧重速度，每秒数千万字符；省内存）
l 极速词典分词
l 所有分词器都支持：
l 索引全切分模式
l 用户自定义词典
l 兼容繁体中文
l 训练用户自己的领域模型
l 词性标注
l HMM词性标注（速度快）
l 感知机词性标注、CRF词性标注（精度高）
l 命名实体识别
l 基于HMM角色标注的命名实体识别 （速度快）
l 中国人名识别、音译人名识别、日本人名识别、地名识别、实体机构名识别
l 基于线性模型的命名实体识别（精度高）
l 感知机命名实体识别、CRF命名实体识别
l 关键词提取
l TextRank关键词提取
l 自动摘要
l TextRank自动摘要
l 短语提取
l 基于互信息和左右信息熵的短语提取
l 拼音转换
l 多音字、声母、韵母、声调
l 简繁转换
l 简繁分歧词（简体、繁体、臺灣正體、香港繁體）
l 文本推荐
l 语义推荐、拼音推荐、字词推荐
l 依存句法分析
l 基于神经网络的高性能依存句法分析器
l MaxEnt依存句法分析
l 文本分类
l 情感分析
l word2vec
l 词向量训练、加载、词语相似度计算、语义运算、查询、KMeans聚类
l 文档语义相似度计算
l 语料库工具
l 默认模型训练自小型语料库，鼓励用户自行训练。所有模块提供训练接口，语料可参考OpenCorpus。
在提供丰富功能的同时，HanLP内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布，使用非常方便，同时自带一些语料处理工具，帮助用户训练自己的模型。
2、jieba —— Python 中文分词组件
“结巴”中文分词，做最好的 Python 中文分词组件。
特性
l 支持三种分词模式：
l 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
l 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；
l 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。
l 支持繁体分词
l 支持自定义词典
算法
l 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)
l 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
l 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法
代码示例
3、Jcseg —— 轻量级 Java 中文分词器
Jcseg 是基于 mmseg 算法的一个轻量级中文分词器，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，并且提供了一个基于 Jetty 的 web 服务器，方便各大语言直接 http 调用，同时提供了最新版本的 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！
核心功能：
l 中文分词：mmseg 算法 + Jcseg 独创的优化算法，四种切分模式。
l 关键字提取：基于 textRank 算法。
l 关键短语提取：基于 textRank 算法。
l 关键句子提取：基于 textRank 算法。
l 文章自动摘要：基于 BM25+textRank 算法。
l 自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除计划），目前效果不是很理想，对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
l 命名实体标注：基于词库+（统计歧义去除计划），电子邮件，网址，大陆手机号码，地名，人名，货币，datetime 时间，长度，面积，距离单位等。
l Restful api：嵌入 jetty 提供了一个绝对高性能的 server 模块，包含全部功能的http接口，标准化 json 输出格式，方便各种语言客户端直接调用。
中文分词模式：
六种切分模式
(1).简易模式：FMM 算法，适合速度要求场合。
(2).复杂模式：MMSEG 四种过滤算法，具有较高的歧义去除，分词准确率达到了 98.41%。
(3).检测模式：只返回词库中已有的词条，很适合某些应用场合。
(4).检索模式：细粒度切分，专为检索而生，除了中文处理外（不具备中文的人名，数字识别等智能功能）其他与复杂模式一致（英文，组合词等）。
(5).分隔符模式：按照给定的字符切分词条，默认是空格，特定场合的应用。
(6).NLP 模式：继承自复杂模式，更改了数字，单位等词条的组合方式，增加电子邮件，大陆手机号码，网址，人名，地名，货币等以及无限种自定义实体的识别与返回。
4、sego —— Go 中文分词
sego 是一个 Go 中文分词库，词典用双数组 trie（Double-Array Trie）实现， 分词器算法为基于词频的最短路径加动态规划。
支持普通和搜索引擎两种分词模式，支持用户词典、词性标注，可运行 JSON RPC 服务。
分词速度单线程 9MB/s，goroutines 并发 42MB/s（8核 Macbook Pro）。
示例代码：
5、 FoolNLTK —— 可能是最准的开源中文分词
中文处理工具包
特点
l 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词
l 基于 BiLSTM 模型训练而成
l 包含分词，词性标注，实体识别, 都有比较高的准确率
l 用户自定义词典
l 可训练自己的模型
l 批量处理
定制自己的模型
6、Ansj 中文分词 —— 基于 n-Gram+CRF+HMM 的中文分词的 Java 实现
Ansj 中文分词是一个基于 n-Gram+CRF+HMM 的中文分词的 java 实现。分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上。目前实现了中文分词、中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要、关键字标记等功能，可以应用到自然语言处理等方面，适用于对分词效果要求高的各种项目。
下面是一个简单的分词效果，仅做参考：
7、word 分词 —— Java 分布式中文分词组件
word 分词是一个 Java 实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用 ngram 模型来消除歧义。能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵活控制分词结果，还能使用词频统计、词性标注、同义标注、反义标注、拼音标注等功能。提供了10种分词算法，还提供了10种文本相似度算法，同时还无缝和 Lucene、Solr、ElasticSearch、Luke 集成。注意：word1.3 需要 JDK1.8 。
分词算法效果评估：
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