这篇文章主要记录一下对各个分词工具的配置问题，算是对自己踩过坑的一些总结和引导吧。
哈工大 LTP
哈工大 LTP 的主页在 http://ltp.ai/index.html ，ltp 还出了语言云，也可以使用以下。这里主要提一下 ltp 的安装与使用，具体可参考在线文档（http://ltp.ai/docs/index.html），其 Github 主页在 https://github.com/HIT-SCIR/ltp 。
值得一提的是，ltp 是支持训练模型的，就是利用已经人工切分好的预料库进行训练，具体说明可见 http://ltp.ai/docs/train.html#otcws ，其中训练集文件和开发集文件都可以指定为训练集文件，即为人工切分数据集。
具体分词的话，可以使用 ltp 的 python 接口，也就是 pyltp 包。pyltp 的 Github 主页在 https://github.com/HIT-SCIR/pyltp ，我在 mac 和 linux 上直接同 pip install pyltp 就可以了。在 windows 上的这样安装会报错，不过 Github 上有个问题列表，https://github.com/HIT-SCIR/pyltp/issues ，里面有提到了 pyltp 的安装问题。可见 https://github.com/HIT-SCIR/pyltp/issues/125 ，可以进行编译安装，也可以安装编译好的 whl 文件。
然后就可以使用了，不过有个问题一直没有解决，就是 mac 和 linux 上可以加载自己训练的模型，但是同样的代码在 windows 上就不行，windows 上可以训练出模型，但是利用 pyltp 写代码加载模型时，总会报错，这个问题也有讨论，可见 https://github.com/HIT-SCIR/pyltp/issues/90 ，不过我在windows 上一直没有解决。
Stanford 分词工具
斯坦福的这个分词工具主页在 https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml ，在主页的最下面可以下载各个历史版本的模型文件。
具体分词的话，可以考虑使用 python 的 nltk 包，可以参考 http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk1.html 。值得注意的是，要留意一下安装的 nltk 的版本问题。我在 mac 上是手动安装的，很早就安装了，版本是 3.2.2，运行没什么问题，在 windows 和 linux 上安装的是 anaconda，里面集成的 nltk 是 3.2.5版本的，会报错如下
TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType这个错误的也成功解决了，可以参见 https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP/issues/484 ，其实就是在 StanfordSegmenter 里传递如下参数就可以了
java_class = 'edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier'此外，高版本的 nltk 包有了新的方式调用斯坦福的分词器，具体可见 https://github.com/nltk/nltk/issues/1808 。