快速中文分词分析word segmentation

结巴中文分词做最好的Python分词组件

MMSeg4j最新版1.9.1不支持Lucene5.0。修改MMSeg4j的源码支持lucene5.x

新词发现、分词、情感倾向性分析

基于ik-analyzer分词器，在其基础上实现对不同版本的lucene兼容，ik-analyzer项目主页地址为：https://code.google.com/archive/p/ik-analyzer/

PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库，使用反向匹配模式分词，理论上兼容编码更广泛，并且对utf-8编码尤为方便。 由于PHPAnalysis是无组件的系统，因此速度会比有组件的稍慢，不过在大量分词中，由于边分词边完成词库载入，因此内容越多，反而会觉得速度越快，这是正常现象，PHPAnalysis的词库是用一种类似哈希(Hash)的数据结构进行存储的，因此对于比较短的字符串分词，只需要占极小的资源，比那种一次性载入所有词条的实际性要高得多，并且词库容量大小不会影响分词执行的速度。

自然语言分词模块，为中文语料批量分词，会继承各种分词工具

mmseg4j core 使用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法实现的中文分词器。

调用了中科院的分词程序，打算做一个分词的工具jar

ansj分词.ict的真正java实现.分词效果速度都超过开源版的ict. 中文分词,人名识别,词性标注,用户自定义词典

基于IK-Analyzer-2012FF，为了solr6.0.1改的

使用office进行分词，可对中文泰文及其他文字进行分词。

pkuseg-python：一个高准确度的中文分词工具包 pkuseg-python 简单易用，支持多领域分词，在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率