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。为此,中国科学院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了基于多层隐马模型的汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，该系统的功能有：中文分词；词性标注；未登录词识别。分词正确率高达97.58%(最近的973专家组评测结果)，基于角色标注的未登录词识别能取得高于90%召回率，其中中国人名的识别召回率接近98%，分词和词性标注处理速度为543.5KB/s。 计算所汉语词法分析系统ICTCLAS同时还提供一套完整的动态连接库ICTCLAS.dll,COM组件和相应的概率词典,开发者可以完全忽略汉语词法分析，直接在自己的系统中调用ICTCLAS，ICTCLAS可以根据需要输出多个高概率的结果，输出格式也可以定制，开发者在分词和词性标注的基础上继续上层开发。 使用时请遵守《自然语言处理开放资源许可证》