词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,但汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此，中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。所有涉及中文内容处理的系统，如果没有一个好的中文词法分析系统支持，正确率都会受很大影响。汉语自动智能分词是中文信息处理的基础与关键。所有涉及中文内容处理的系统，如果没有一个好的中文词法分析系统支持，正确率都会受很大影响。具体来说，汉语自动智能分词的主要应用领域包括：
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- 中文输入输出技术：连续语音识别、小键盘智能拼音输入、高自然度语音合成、视频文字识别、OCR；自动校对；高性能的汉字编码识别、简繁体智能转换
- 语言学分析：重复串分析、新词识别、句法分析、篇章分析、语义理解与歧义消解
- 文本挖掘：自动文摘、命名实体识别与信息抽取、文本分类、文本聚类、信息过滤、自动问答
- Web挖掘：信息检索（搜索引擎、问答式搜索引擎、面向行业的专业搜索引擎）、查询扩展
- 智能应用：机器翻译、外语辅助写作、用户兴趣发现、情报分析、垃圾邮件与垃圾短信过滤、有害（垃圾、诈骗、色情、反动）信息监控等
- 信息增值服务：商情信息自动抽取与统计分析，如房地产信息、产品采购与销售信息
- 词语切分：由于汉语词语之间没有空格分开，需要从连续的汉字串中正确辨认汉语的词语，常见的歧义现象如：“的确切”可能是“的确／切”或者“的／确切”，“马上”可能是一个词表示很快，也可能是两个词“马／上”表示位置；这些类型的歧义现象在汉语中非常常见，会对汉语词语切分造成极大的干扰
- 未定义词识别：词典中不可能收录所有的词语，大量的人名、地名、机构名、外来语译名、新词语等等，如“王小山、十里堡、北京计算机研究所、瓦杰帕依、非典”等等，都需要通过软件来自动识别，而在汉语中这些未定义词没有空格作为边界，其组成成分又是有意义的普通汉字，因此识别难度很大
- 词性标注：汉语中词语兼类情况非常常见，比如说“领导”可以是动词、也可以是名词，要正确标注出每个词的词性，也有很多困难
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