SCWS ：
Author： Hightman
算法： 基于词频词典的机械中文分词引擎，采用的是采集的词频词典，并辅以一定的专有名称，人名，地名，数字年代等规则识别来达到基本分词
准确率：经小范围测试大概准确率在 90% ~ 95% 之间，已能基本满足一些小型搜索引擎、关键字提取等场合运用。
性能：45Kb 左右的文本切词时间是 0.026 秒，大概是 1.5MB 文本 / 秒，
语言和平台： 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。支持 PHP4 和 PHP 5 。
| 版本 |
类型 |
平台 |
性能 |
| SCWS-1.1.x |
C 代码 |
*Unix*/*PHP* |
准确: 95%, 召回 : 91%, 速度 : 1.2MB/sec |
| php_scws.dll(1) |
PHP扩展库 |
Windows/PHP 4.4.x |
准确: 95%, 召回 : 91%, 速度 : 40KB/sec |
| php_scws.dll(2) |
PHP扩展库 |
Windows/PHP 5.2.x |
准确: 95%, 召回 : 91%, 速度 : 40KB/sec |
| php_scws.dll(3) |
PHP扩展库 |
Windows/PHP 5.3.x |
准确: 95%, 召回 : 91%, 速度 : 40KB/sec |
| PSCWS23 |
PHP源代码 |
不限 (不支持 UTF-8) |
准确: 93%, 召回 : 89%, 速度 : 960KB/min |
| PSCWS4 |
PHP源代码 |
不限 |
准确: 95%, 召回 : 91%, 速度 : 160KB/min |
ICTCLAS ： 汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)
性能：分词速度单机996KB/s ， API 不超过 200KB ，各种词典数据压缩后不到 3M.
准确率：分词精度98.45% ，
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。
Author：中国科学院计算技术研究所
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。
算法：完美PDAT 大规模知识库管理技术（ 200510130690.3 ），在高速度与高精度之间取得了重大突破，该技术可以管理百万级别的词典知识库，单机每秒可以查询 100 万词条，而内存消耗不到知识库大小的 1.5 倍。层叠隐马尔可夫模型（ Hierarchical Hidden Markov Model ） ，该分词系统的主要是思想是先通过 CHMM( 层叠形马尔可夫模型 ) 进行分词 , 通过分层 , 既增加了分词的准确性 , 又保证了分词的效率 . 共分五层 , 如下图所示。基本思路是进行原子切分 , 然后在此基础上进行 N- 最短路径粗切分 , 找出前 N 个最符合的切分结果 , 生成二元分词表 , 然后生成分词结果 , 接着进行词性标注并完成主要分词步骤 .
HTTPCWS ：
基于HTTP 协议的开源中文分词系统，
语言和平台：目前仅支持Linux 系统
算法：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。 HTTPCWS 将取代之前的 PHPCWS 中文分词扩展 。
PHPCWS（ PHP 中文分词扩展）
author ：张宴
语言和平台： PHPCWS 是一款开源的 PHP 中文分词扩展，目前仅支持 Linux/Unix 系统。
算法： PHPCWS 先使用 “ICTCLAS 3.0 共享版中文分词算法 ” 的 API 进行初次分词处理，再使用自行编写的 “ 逆向最大匹配算法 ” 对分词和进行词语合并处理，并增加标点符号过滤功能，得出分词结果。 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。所以本人对 ICTCLAS 分词后的结果，再采用逆向最大匹配算法，根据自己补充的一个 9 万条词语的自定义词库（与 ICTCLAS 词库中的词语不重复），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 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 PHP 的 iconv 函数转换成 GBK 编码，再用 phpcws_split 函数进行分词处理，最后转换回 UTF-8 编码。
性能：5 8字节的一句话 ——“2009 年 2 月 13 日，我编写了一款 PHP 中文分词扩展： PHPCWS 1.0.0 。 ” ，分词速度只需 0.0003 秒。对于那些采用二元交叉切分的搜索引擎， PHPCWS 用在前端搜索层对用户输入的搜索关键字、短语进行分词处理，同样适合。 PHPCWS 开发的目的正在于此，对于短句、小文本中文分词切分，速度非常之快。
庖丁解牛分词 ：
语言和平台：Java 提供 lucence 3.0 接口，仅支持 Java 语言。
性能：在PIII 1G 内存个人机器上， 1 秒 可准确分词 100 万 汉字。
算法：采用基于 不限制个数 的词典文件对文章进行有效切分
主要功能：使能够将对词汇分类定义。能够对未知的词汇进行合理解析
主要功能： 提供一份以汉语拼音为中文辅助的汉英辞典，截至2009 年 2 月 8 日，已收录 82712 个单词。其词典可以用于中文分词使用，而且不存在版权问题。 Chrome 中文版就是使用的这个词典进行中文分词的。
亿思拓(ESTinside) 中文分词组件
可以作为lucene 的一个模块调用，作为二元分词方法的替代。该组件直接扩展 org.apache.lucene.analysis.Tokenizer 和 org.apache.lucene.analysis.Analyzer 类。
准确率 ： 98%以上。
主要功能： 同时支持分词和词性标注 ， 提供参数调节分词准确性和切分速度。针对多线程使用优化，占用内存少。
语言和平台： 100%采用 java 实现的分词组件，无内存泄漏问题。可长期不间断运行。
算法： 采用多种分词方法结合，包括基于概率的n 元切分方法，隐马尔科夫模型，未登录词识别算法，歧义识别算法和基于规则的方法 等。采用多个大规模语料库训练概率词库。
盘古分词
是一个中英文分词组件
主要功能：
中文分词功能
中文未登录词识别
词频优先
盘古分词可以根据词频来解决分词的歧义问题
盘古分词提供多重输出解决分词粒度和分词精度权衡的问题
强制一元分词
繁体中文分词
同时输出简体和繁体
中文词性输出
盘古分词可以将以登录词的中文词性输出给用户，以方便用户做进一步处理。
全角字符支持
盘古分词可以识别全角的字母和数字
英文分词
英文专用词识别
一些英文简写是字母符号混合，或者是字母数字混合，这个分词起来就不能按照空格符号这样分割了，对于字母符号混合的如 U.S.A ，只要将这个词录入到字典中，盘古分词就可以分出整词。对于字母和数字混合的，盘古分词会自动作为整词输出。
英文原词输出
英文大小写同时输出
其他功能
停用词过滤
对于一些标点符号，连词，助词等有时候需要在分词时过滤掉，盘古分词提供一个 StopWord.txt 文件，用户只要将需要过滤的词加入到这个文件中，并将停用词过滤开发打开，就可以过滤掉这些词。
设置分词权值
盘古分词可以让用户对如下特性设置自定义权值
1 未登录词权值
2 最匹配词权值
3 次匹配词权值
4 再次匹配词权值
5 强行输出的单字的权值
6 数字的权值
7 英文词汇权值
8 符号的权值
9 强制同时输出简繁汉字时，非原来文本的汉字输出权值。
* 用户自定义规则
字典管理
盘古分词提供一个字典管理工具 DictManage 通过这个工具，你可以增加，修改，和删除字典中的单词
动态加载字典
通过字典工具增加，修改，和删除字典中的单词后，保持字典，盘古分词会自动将新的字典文件加载进去，而不需要重新启动。
关键词高亮组件
Lucene 提供了一个关键词高亮组件，但这个组件对中文的支持不是特别好，特别是如果还有多元分词的情况，处理的就更不好。盘古分词提供了一个针对中文和英文的关键词高亮组件 PanGu.HighLight ，其对中文的支持要好于 Lucene 那个高亮组件。
同义词输出( 后续版本提供 )
Lucene.net 接口及示例
在PanGu4Lucene 这个包里面有我做的一个盘古 +Lucene 的简单新闻搜索 Web 示例程序， Release 包里面有使用说明。
性能：Core Duo 1.8 GHz 下单线程 分词速度为 390K 字符每秒， 2 线程分词速度为 690K 字符每秒。
算法： 盘古分词提供的字典包括17 万个中文常用单词，但这个字典依然不够完整，如果要分词更准确，需要适当维护一下这个字典。中文人名的识别能力取决于 ChsSingleName.txt ， ChsDoubleName1.txt ， ChsDoubleName2.txt 这三个文件，它们分别表示单子人名，双字人名的首字和双字人名的尾字。
Author： 李沫南
语言和平台： 用C++ 编写的开源的中文分词软件， libmmseg 主要被作者用来实现 Sphinx 全文检索软件的中文分词功能，因此作者给 Sphinx 提供了一个补丁文件，可以让 Sphinx 集成 libmmseg ，从而支持对于中文文章的全文检索功能。 libmmseg 从 0.7.2 版本开始，作者提供了 ruby 调用的接口，所以我们可以直接在 ruby 程序里面调用 libmmseg 进行分词了。特别是我们可以用 ferret 去调用 libmmseg 分词功能，从而让 ruby 原生支持中文的全文检索。
算法 ： “基于词库的最大匹配算法 ”
性能： 分词速度为每秒300KB 左右。
IKAnalyzer
开源轻量级的中文分词工具包
语言和平台： 基于java 语言开发 ， 最初，它是以开源项目Luence 为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的 IKAnalyzer3.0 则发展为面向 Java 的公用分词组件，独立于 Lucene 项目，同时提供了对 Lucene 的默认优化实现。
算法：采用了特有的“ 正向迭代最细粒度切分算法 “ 。采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（ IP 地址、 Email 、 URL ）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。针对 Lucene 全文检索优化的查询分析器 IKQueryParser ；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高 Lucene 检索的命中率。
性能：60 万字 / 秒
mmseg4j
算法： Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法实现的中文分词器，并实现lucene 的 analyzer 和 solr 的 TokenizerFactory 以方便在 Lucene 和 Solr 中使用。
算法有两种分词方法：Simple 和 Complex ，都是基于正向最大匹配。 Complex 加了四个规则过虑。
准确率： 98.41%
i mdict-chinese-analyzer
是imdict 智能词典的智能中文分词模块
算法 ： 基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model ， HMM) ，是中国科学院计算技术研究所的 ictclas 中文分词程序的重新实现（基于 Java ）
可以直接为lucene 搜索引擎提供简体中文分词支持
主要功能：
1， 完全 Unicode 支持
分词核心模块完全采用Unicode 编码，无须各种汉字编码的转换，极大的提升了分词的效率。
2. 提升搜索效率
根据imdict 智能词典的实践，在有智能中文分词的情况下，索引文件比没有中文分词的索引文件小 1/3
3. 提高搜索准确度
imdict-chinese-analyzer采用了 HHMM 分词模型，极大的提高了分词的准确率，在此基础上的搜索，比对汉字逐个切分要准确得多！
4. 更高效的数据结构
为了提高效率，针对常用中文检索的应用场景，imdict-chinese-analyzer 对一些不必要的功能进行了删减，例如词性标注、人名识别、时间识别等等。另外还修改了算法的数据结构，在内存占用量缩减到 1/3 的情况下把效率提升了数倍。
|
|
ictclas4j |
imdict-chinese-analyzer |
ICTCLAS 3.0 |
| 分词速度( 字节 / 秒 ) |
13.86 |
483.64 |
678.15 |
| 分词速度( 汉字 / 秒 ) |
7439 |
259517 |
363888 |
测试环境为：酷睿E7200 双核，内存 2G ， JDK 参数为： "-Xms512m -Xmx1024m "
由此对比可以看出， imdict-chinese-analyzer 的分词效率与 C ＋＋实现的 ICTCLAS 3.0 的分词效率在同一个数量级，是 ictclas4j 的 36 倍！
ictclas4j中文分词系统是 sinboy 在中科院张华平和刘群老师的研制的 FreeICTCLAS 的基础上完成的一个 java 开源分词项目，简化了原分词程序的复杂度，旨在为广大的中文分词爱好者一个更好的学习机会。
OpenCLAS
是一个开源的中文词法分析库。
主要功能：其中包括了中文分词、词性标注等功能。系统使用基于概率的多层HMM 。可以对已登录词和未登录词进行识别分析。
OpenCLAS是对原有的 ICTCLAS ( 中科院中文词法分析系统 ) 进行的重写。 OpenCLAS 将不包含任何 ICTCLAS 中的源代码，并且以 BSD 协议发布。因此其代码可以在满足 BSD 协议的前提下，用于包括商用在内的各种场合。
OpenCLAS将包含三个语言分支， C++, Java 和 C# 。 ( 目前只实现了 C++ 的版本 ) 。